高分遥感共性产品算法测评与真实性检验技术体系及应用实例

随着中国高分辨率对地观测系统的发展,已经形成了高分标准产品、共性产品和专题产品多层应用服务体系,其中高分共性产品是衔接高分标准产品和专题产品间的桥梁。然而高分共性产品由算法发展而来,不可避免存在着误差,为后续遥感应用带来较大的不确定性。因此,论文提出了高分共性产品算法需测评,高分共性产品需真实性检验的高分共性产品生产过程中的两端质量保障方法体系。论文阐明了算法测评与真实性检验的内涵,以及算法测评和真实性检验方法体系,介绍了高分专项开展的高分共性产品真实性检验与算法测评系统平台,并以地表反照率高分共性产品算法测评为例,展示了算法测评的可行性。论文研究成果可为中国高分共性产品真实性检验和算法测评工作的开展提供重要支持。     

中国遥感实验与真实性检验的发展思考

遥感实验与真实性检验始终在遥感科学与技术发展中发挥重要的作用,遥感实验是真实性检验的基础,真实性检验是遥感算法精度的重要保障,是遥感产品质量提升的重要途径。中国遥感实验和真实性检验发展历经遥感应用实验、定量遥感机理研究实验以及真实性检验综合实验等3个主要发展阶段,遥感系列实验有力推动了中国遥感真实性检验理论和方法的发展,形成了从遥感观测到像元“真值”的遥感产品真实性检验系统性技术链条,发布实施了遥感真实性检验系列国家标准,构建了中国算法测评与真实性检验平台。2022年11月4—6日,中国举行了“首届遥感实验与真实性检验学术论坛”,围绕遥感实验与真实性检验理论与实践、地面观测与不确定性、真实性检验实践与平台、遥感实验与真实性检验的未来发展等多个议题展开了热烈的交流与讨论。论文在总结和回顾中国遥感实验与真实性检验领域主要进展的基础上,阐述中国遥感实验与真实性检验面临的问题与挑战,文章最后对其发展前景进行了展望。     

关键陆表参数遥感产品真实性检验方法研究进展

遥感产品真实性检验是定量遥感基础研究的重要环节,是客观评价遥感产品精度、稳定性和一致性的重要手段,对于提高遥感定量化水平、推动和扩展遥感产品的深化应用具有重要的意义。本文基于当前陆表参数遥感产品真实性检验研究的相关成果,归纳总结了陆表参数遥感产品真实性检验方法,并就其中的5种真实性检验方法,即基于地面单点测量检验、基于地面多点采样检验、基于高分辨率数据的检验、交叉检验和间接检验,阐述了各方法的特点、局限性、适用条件。文章在最后探讨了陆表关键参数遥感产品真实性检验评价指标和验证中影响精度评价的关键因素。本文对于遥感产品真实性检验工作的开展和真实性检验系统研发具有重要的指导意义。     

高分遥感共性产品生产系统关键设计

以众多遥感卫星的发射与行业应用系统为代表,遥感应用技术在近年间取得了快速发展,国产高分系列卫星等平台所提供的数据越来越丰富,以遥感共性产品作为信息源的应用系统也已经覆盖了多个行业。然而这两者之间的桥梁,即由国产卫星数据生产标准化系列遥感共性产品的能力,仍显得相对薄弱,极大限制了国产遥感数据的使用率与影响力。这一能力的改善需要从产品体系、产品算法与生产系统等多方面共同推进。本文从高分遥感共性产品生产系统的角度,针对系统所面对的来自数据集成、算法集成、生产编排与云计算等方面的诸多挑战,提出了一套完整的系统关键设计。系统在容器化集成运行的基础上,涵盖了集群、数据、算法、权限、参数、工作流、生产等一系列关键环节的关键技术。系统研发与生产实践表明,本系统可以流畅的集成各类共性产品算法,实现稳定高效的业务化生产平台,助力于国产卫星产品服务能力的有效提高。     

HY-1C卫星COCTS近海水体遥感反射率产品真实性检验

中国HY-1C卫星水色水温扫描仪(COCTS)从2018年9月发射至今已积累了大量的全球观测数据,本文利用AERONET-OC实测数据集对COCTS近海水体遥感反射率(Rrs)产品进行了真实性检验。本文对实测光谱数据集进行归一化处理,按光谱特征分为A (清洁)、B (比较清洁)、C (轻微浑浊)、D (比较浑浊)这4种光学水体类型,对COCTS Rrs产品在这4类水体的精度进行评价。结果表明:COCTS反演Rrs在A、B两种水体类型中存在轻微高估(平均绝对百分比误差APD (Average absolute Percent Difference)分别为38.79%、44.44%),在C类水体轻微低估(APD=40.85%),而在D类水体显著低估(APD=47.14%)。COCTS不同波段Rrs产品在4类水体的精度亦存在差异,其中412 nm、443 nm波段在A类水体中和实测数据一致性相对较好(APD均小于30%);520 nm、565 nm波段在C、D两类水体中和实测数据一致性相对较好(APD均小于30%);670 nm波段在4种水体均呈现显著低估。由于AERONET-OC波段和CO...     

遥感估算地表蒸散发真实性检验研究进展

地表蒸散发是连接土壤—植被—大气连续体的纽带,结合遥感技术估算地表蒸散发已成为获取区域乃至全球尺度时空连续地表蒸散发量的有效手段。由于遥感估算地表蒸散发容易受到地表空间异质性和近地层气象条件复杂性的影响,在模型机理与变量参数化方案、输入数据和时间尺度扩展等方面存在不确定性,影响了其准确度的提高和应用范围的拓展,因此需要开展真实性检验。本文综述了当前遥感估算地表蒸散发(包括植被蒸腾和土壤蒸发)真实性检验研究的相关成果,重点归纳并总结了应用于遥感估算地表蒸散发真实性检验的直接检验法和间接检法的主要原理、适用性和优缺点,在此基础上阐述了当前遥感估算地表蒸散发真实性检验研究所面临的挑战。分析表明：由于地表空间异质性的普遍存在,遥感估算地表蒸散发真实性检验研究在理论和方法方面还受到诸多挑战,今后应打破地表蒸散发遥感产品真实性检验局限在均匀地表的传统思路,发展非均匀地表遥感估算地表蒸散发真实性检验的理论框架,包括地表水热状况空间异质性的度量、非均匀地表验证场的优化布设、非均匀下垫面地表蒸散发的多尺度观测试验、卫星像元/区域尺度地表蒸散发相对真值的获取、验证过程中的不确定性分析以及遥感估算地表蒸散发的实证研究等,并构建一个多源、多尺度、多方法、多层次的真实性检验技术流程,以期把遥感估算地表蒸散发真实性检验作为突破口,提升相应遥感产品的应用水平,推动定量遥感科学的发展。     

异质性地表反照率遥感产品真实性检验研究现状及挑战

地表反照率直接决定了地表能够吸收到的太阳辐射能量,是研究气候变化、能量平衡的一个关键参数。遥感为大尺度、连续获取地表反照率提供了一种有效的观测手段。但遥感数据本身的精度限制和反演模型的不确定性,使基于卫星数据反演的反照率产品存在误差,而这种误差的存在又会影响产品的进一步应用。正确的认识这种误差有助于提高产品的应用精度,深化其应用的深度和广度。真实性检验就是正确认识卫星反照率产品准确性、稳定性的重要手段,它是卫星产品从生产到应用的桥梁。虽然目前已经开展了大量的真实性检验工作,但即使是针对同一种卫星产品,真实性检验的结果往往并不一致。其根本原因在于验证中所采用的参考值能不能够准确地代表卫星像元尺度的地面真值。地面观测和卫星产品像元之间巨大的尺度差异以及广泛分布的地表异质性,使地面观测并不能直接作为像元尺度真值与卫星产品进行简单的对比。因此真实性检验过程并不是直接的,而是需要经过一系列严格、独立的过程得到像元尺度真值后与产品在一定的空间和时间范围内进行对比。针对目前真实性检验结果准确性和可信度不高等问题,本文尝试从地面实测数据、尺度转换、验证方式、评价方法及验证中存在的问题等几个方面来论述反照率产品的真实性检验现状及挑战。     

遥感数据产品真实性检验不确定性分析研究进展

不确定性分析是遥感产品真实性检验最重要的部分,本文以叶面积指数LAI为例,从测量、模型以及蕴含在测量和模型中的尺度效应3个方面分析产品真实性检验过程的不确定性来源,并针对问题提出减小其不确定性的办法。对于相对均一的地表,地面测量的空间代表性比较好,可不考虑地表空间代表性引起的尺度效应和蕴含在模型中的尺度效应引起的不确定性。针对异质性地表,分为两种情况:若模型是线性的,蕴含在模型中的尺度效应可以忽略,只需要考虑测量的不确定性、模型本身的不确定性、以及地面测量的空间代表性引起的尺度效应;若模型是非线性的,则测量、模型和蕴含在测量和模型中的尺度效应引起的不确定性都需要考虑。     

中国遥感真实性检验基础设施建设发展态势分析

遥感产品的真实性检验研究是当前遥感领域研究的热点和难点。真实性检验基础设施的建设是实现遥感产品真实性检验的关键环节。近年来,中国先后启动国家民用空间基础设施真实性检验场网（简称空基场网）和高分专项国家真实性检验场站网（简称高分站网）的建设,形成由60余个站点组成,具备40余种遥感产品检验能力的场网体系。本文在介绍了国内外已有场网的基础上,详细介绍了空基场网和高分站网的建设目标、站点组成和测量产品。结合当前空基场网和高分站网的建设现状,提出了建设中国真实性检验的思路,探讨了建设真实性检验站网的技术体系,从理论研究、标准规范制定、场网建设和产品验证评价4个方面进行分析,为中国今后真实性检验站网建设和遥感产品的真实性检验提供参考。     

黑河遥感试验中尺度上推研究的进展与前瞻

尺度问题是遥感科学研究的一个关键科学问题,但其理论和方法的发展严重受限于稀缺的多尺度观测数据。黑河生态水文遥感试验(Hi WATER)的核心目标之一是开展多尺度观测以支持尺度转换研究。本文综述了Hi WATER中定点观测的尺度上推研究进展,内容包括:(1)尝试严格定义了空间平均、空间尺度上推、观测足迹、代表性误差、观测真值等概念;(2)介绍了Hi WATER获取的多尺度(单点—像元—区域—流域)生态水文观测数据;(3)发展了基于地统计理论的多尺度采样方法,改进了基于时间稳定性的采样方法;(4)定量评估了辐射、碳通量、土壤水分、地表温度单点观测的代表性误差,实证了异质性地表遥感产品真实性检验的不确定性主要来源于观测的时空代表性;(5)发展了定点观测的尺度上推方法,将克里格方法推广至回归克里格、面到面、不等精度观测等情形,发展了贝叶斯框架下的非线性尺度上推方法,实证了引入遥感观测作为协同信息可显著提高尺度上推的精度。总之,Hi WATER初步形成了从采样设计、多尺度观测、代表性误差的度量、尺度上推新方法到真实性检验的研究框架。     

MODIS LAI产品真实性检验与偏差分析

当前对MODIS LAI产品的真实性检验工作中,更多的是关注遥感产品在数值与趋势上与地表真值的一致性程度,很少工作能够全面分析遥感LAI产品偏差来源以及不同来源的偏差对全局偏差的贡献率。本文在对MODIS LAI产品进行真实性检验基础之上,进一步分析了MODIS LAI产品偏差来源。将遥感产品真实性检验偏差来源分解为反演模型,反射率数据和冠层聚集效应3个方面,并定量分析各个偏差源对真实性检验结果的影响。以河北省怀来玉米为研究对象,结合实测LAI数据和Landsat 8 OLI(Operational Land Imager)数据建立NDVI LAI半经验模型,得到LAI参考数据,据此对MODIS LAI产品进行真实性检验及偏差分析。研究表明,该区域MODIS LAI产品存在明显的低估现象,参考数据和MODIS LAI数据均值分别为3.53 m2/m2和2.33 m2/m2,MODIS产品低估为34.14%。在各个偏差因素中,反射率数据的差异对结果影响最大,即MODIS地表反射率数据与Landsat 8 OLI地表反射率数据的差异造成的偏差占总偏差的57.50%;聚集效应的影响次之,占总偏差的28.33%;模型差异对结果的影响最小,占总偏差的14.17%。本研究对遥感产品真实性检验及其不确定性分析具有一定的借鉴意义。     

基于高分辨率多光谱遥感数据的城市森林反射率真实性检验

城市森林资源信息对城市可持续发展有重要影响。为了满足城市森林资源精细化管理的需求,不断拓展国产高分辨遥感卫星的应用范围,需对其数据质量、数据规格和数据产品特点进一步的研究,进而应用于城市森林资源监测中。本文采用目前国际上正在开展的无场地定标技术,与定标精度比较高的landsat-8 OLI数据对高分1号8米的pms多光谱数据进行交叉定标,对国产高分辨率多光谱遥感数据的城市森林反射率进行真实性检验研究。     

渤海环境遥感监测业务化应用技术

重点介绍利用遥感卫星数据进行海表温度、海面风场、海洋水色和大气参数等海洋环境要素反演技术以及数据产品真实性检验方法, 描述了渤海遥感监测数据产品和精度指标, 对于建立区域性海洋遥感监测业务化系统具有重要的科学价值。     

高分五号高光谱图像自编码网络非线性解混

针对高光谱非线性混合模型中的共线性问题,提出了一种非监督的增强型非线性自编码网络方法 ENAE(Enhanced Nonlinear Autoencoder)。通过结合自编码网络在挖掘数据内在结构、提取特征方面的优势,引入端元正则项减弱端元间的共线性效应,从而提高高光谱混合像元分解精度。ENAE方法的实现步骤主要包括两部分:一是网络结构初始化,二是非线性分解。网络结构初始化是确定编码器的节点数以及端元和丰度的初值;非线性分解则主要是实现损失函数的最小化。通过模拟数据、城市区域真实数据和高分五号卫星高光谱数据的实验,得到了相较于传统非线性分解方法更高的精度,证明了ENAE方法的鲁棒性。     

锡林浩特草原区域MODIS LAI产品真实性检验与误差分析

本文研究了LAI产品真实性检验的指标和方法,建立了LAI产品真实性检验的流程,将遥感产品真实性检验误差分解为模型误差、数据定量化差异和尺度效应3个方面。以内蒙古锡林浩特草原为研究区,结合实测数据和Landsat TM数据建立NDVI-LAI模型,得到LAI验证参考"真值",据此"真值"按照本文的流程对MODIS LAI产品进行验证,分析了研究区MODIS LAI产品真实性检验的误差来源。研究表明,该研究区的MODIS LAI(MOD15A2)产品相对高估约25%。各个误差因素中,LAI遥感模型差异对于结果影响最大,MODIS LAI模型高估了该区域草地LAI(高估约44.2%);数据定量差异的影响也比较大,MODIS地表反射率数据与Landsat TM地表反射率数据的差异造成了约16.2%的低估;尺度效应的影响较小,造成约3.1%的低估,其中NDVI-LAI模型的尺度效应带来2.4%的低估,NDVI数据的尺度效应造成约0.7%的低估。     

融合高分一号、风云四号及葵花-8的光合有效辐射遥感方法及产品研究

光合有效辐射是植被生产力模型的重要输入参数,也是陆地生态系统模型及生物地化模型等的重要特征参量。目前的全球或区域尺度光合有效辐射产品在起伏地表情形的精度及可用性尚存在不足,高分系列卫星的发射,为高空间分辨率光合有效辐射遥感产品反演提供了可能。本文结合高分一号卫星(GF-1)反演的地表反照率产品,气溶胶光学厚度产品,日本新一代静止卫星Himawari-8及国产风云四号卫星(FY-4)的云光学厚度产品及美国的SNPP卫星反演的气溶胶光学厚度产品(用于填补GF气溶胶产品的空值区),发展了一种基于参数化模型的光合有效辐射遥感反演方法。晴空条件下,主要考虑气溶胶和瑞利散射对光合有效辐射的衰减;云天情形,则主要考虑云光学厚度参数对入射辐射的影响,以球形粒子的Mie散射理论和平面平行大气辐射传输原理计算总透过率;针对起伏地表,分别计算地形对坡面入射角度的影响、对直接辐射的遮蔽以及对散射辐射的增强/衰减效应,从而得到高分卫星光合有效辐射遥感反演模型及产品。利用河北怀来试验站、西南大学柑研所及黑河流域地表过程综合观测网的连续观测数据对光合有效辐射产品进行了对比验证,其相关系数为0.87,平均偏差为1.5...     

联合星载高光谱影像和堆栈集成学习回归算法的红树林冠层叶绿素含量遥感反演

红树林是世界上生产力最高、价值最高的湿地生态系统之一。冠层叶绿素含量CCC（Canopy Chlorophyll Content）作为红树林重要的生物物理参量,是估算其生产力和评价其健康状况的重要指标。本文利用珠海一号高光谱卫星（OHS）影像与Sentinel-2A多光谱数据计算传统植被指数与组合植被指数并构建了高维数据集,综合利用正态分布检验、最大相关系数法与变量重要性评价进行数据降维和变量优选;分别基于单一线性回归算法、机器学习回归算法和堆栈集成学习回归算法构建了红树林CCC遥感反演模型,探明北部湾红树林CCC的最佳遥感反演模型,验证OHS高光谱影像与Sentinel-2A数据反演红树林CCC的精度差异,评估SNAP-SL2P算法反演红树林CCC的适用性。研究结果表明：（1）通过数据降维和变量选择处理,从高维度OHS数据集选取了8个特征变量,其中RSI_（12,17）、DSI_（12,18）和NDSI_（6,12）组合植被指数对红树林CCC反演精度的贡献率较高;（2）联合OHS数据和最优堆栈GBRT集成学习回归模型（Score=0.999,RMSE=0.963 μg/cm²）的训练精度优于最优RF机器学习回归模型（RMSE降低了7.531 μg/cm²）,明显优于最优Lasso线性回归模型（RMSE降低了19.383 μg/cm²）;（3）在最优堆栈集成学习回归模型下,OHS数据反演红树林CCC的精度（R²=0.761,RMSE=16.738 μg/cm²）高于Sentinel-2A影像（R²=0.615,RMSE=20.701 μg/cm²）;（4）联合OHS和Sentinel-2A数据的最优堆栈集成学习回归模型反演红树林CCC的精度都明显优于SNAP-SL2P算法（R²=0.356,RMSE=49.419 μg/cm²）。研究结果论证了正态分布检验、最大相关系数法和基于XGBoost的特征选择方法有效降低了高维数据集的维度,并得到了最优特征变量;OHS数据的最优堆栈GBRT集成学习回归模型训练精度最高,是估算红树林CCC的最优反演模型;OHS和Sentinel-2A数据都能有效反演红树林CCC（R²均大于0.61）,而OHS数据的估算精度更高（R²大于0.75）;SNAP-SL2P算法不能有效反演红树林CCC（R²小于0.4）,且对红树林CCC数值存在系统性低估。