川东平行岭谷地表温度时空分布驱动机制分析

川东平行岭谷是我国一种特殊的地理单元,探讨该区域在不同因素影响下地表温度的变化规律,可以了解当地水热时空分布特征。文章选取三个时期的Landsat-8数据反演地表温度,结合地形和土地覆盖数据对该区域地表温度时空分布特征进行驱动力分析。结果发现,不同季节地表温度都表现出随高程和坡度的增加而降低,北坡温度低于南坡温度的特征。山岭区域海拔高、地物均一、植被覆盖高、地表温度较低;槽谷区地势平坦、海拔较低、人工地表分布广、地表温度总体较高。对比不同季节,夏季地表温度差异较春冬两季表现更为显著。地表温度空间分布呈现破碎化,喀斯特地物石漠化等因素影响加剧了这种趋势。本研究可以为川东平行岭谷的陆表过程监测与模拟提供参考依据。

基于天宫二号数据的西南石漠化地区植被分类

为更好地对西南石漠化地区植被进行动态监测,将天宫二号可见光近红外数据作为一种新的数据源应用于该区域的植被分类。基于单一时相多数据源的天宫二号可见光近红外数据和Landsat8全色波段数据,采用面向对象的决策树分类法,将实验区一分为非植被、耕地、草地、灌木和乔木;基于多时相单一数据源的天宫二号可见光近红外数据,采用基于像元的决策树分类法,将实验区二分为非植被、耕地、草地、常绿灌木林、落叶灌木林、常绿阔叶林和落叶阔叶林。实验设计的3个关键点为:确定准确合理的植被分类体系、选择适宜的辅助信息改善分类效果、结合影像特征确定分类方法。结果表明,2组实验分类总体精度不低于0.70,kappa系数不低于0.61。

高分遥感共性产品生成和真实性检验技术体系

随着高分辨率对地观测系统重大专项的成功实施,GF-1—GF-7七型卫星共19种主要载荷发射升空,形成了中国遥感卫星多谱段、多模式的观测能力,可为各种科研和行业遥感应用提供源源不断的高空间、高时间和高光谱分辨率的高质量遥感数据。如何打通高分卫星遥感数据到信息的转换链,降低高分卫星数据应用门槛、提升高分卫星应用服务成效已成为急需破解的迫切问题。遥感定量产品的误差来源包括传感器成像、几何与辐射定标、数据预处理、定量反演与产品检验等各个环节,提高定量遥感产品精度是一个复杂的系统工程,各行业应用部门和多领域用户难以独立完成全流程数据处理、产品生产和检验。本文在分析高分卫星遥感产品体系的基础上,针对多用户共同需求,梳理了7大类共45种共性定量遥感产品;从全链条误差溯源和质量检验需要出发,提出了高分遥感共性产品生成和检验的技术体系,分析了算法测评—算法优化—产品生产—真实性检验等环节面临的关键技术;进而提出了高分遥感共性产品真实性检验平台与产品定型分系统的初步设计方案,并介绍了系统研发的最新进展;最后对高分共性产品应用前景进行了展望,构建高分遥感共性产品生成与真实性检验技术体系,对于保障高分卫星遥感共性产品精度和质量、提升高分卫星应用服务效益具有重要的意义。

黑河遥感试验:回顾与展望

地球系统科学的基石之一是地球观测系统,许多观测试验甚至成为一个阶段地球系统科学认识和研究方法进步的里程碑。在这些观测试验中,遥感试验始终是核心组成部分。黑河遥感试验是以中国典型内陆河流域——黑河流域为研究区,以流域内山区冰冻圈、人工绿洲、天然绿洲的生态水文过程为研究对象,于2007年—2017年开展的大规模、多学科卫星—航空—地面综合遥感试验,历经“黑河综合遥感联合试验”和“黑河生态水文遥感试验”两个阶段,由52家单位,670余位科研人员参与,650多个试验数据集全部共享。黑河遥感试验以流域复杂异质性地表研究为特点,在多尺度观测方法创新、定量遥感发展、生态水文应用等方面取得了突破,实现了定量遥感和流域生态水文集成研究的深度结合。论文回顾了黑河遥感试验10年历程,凝练了尺度转换、异质性度量、不确定性定量的多尺度试验三原则,总结了星机地一体化、流域—子流域—足迹—单点多尺度嵌套、传感器网络、通量矩阵多尺度观测新方法,介绍了在多源遥感协同反演方法、异质性辐射传输模型、遥感产品真实性检验技术上的进步。在试验中也研发了降水、积雪、蒸散发、土壤水分、净初级生产力等10多种高分辨率流域尺度生态水文产品,并通过与流域生态水文模型的深度集成,算清了流域水账,揭示了绿洲—荒漠相互作用的完整图景,提出了涡动相关仪能量平衡不闭合的诊断方程。黑河遥感试验结束后,其观测系统转为黑河流域地表过程综合观测网继续运行,并持续孕育观测的新理论、新方法,更好地服务流域科学的探索和实践。

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。

关于遥感实验场数字孪生体构建的思考

遥感机理模型构建、地表参数反演、遥感产品生产以及真实性检验等均离不开完备的地面先验知识支持,然而目前实验观测、模型模拟等均难以满足观测的完备性需求。目前,基于遥感实验场的数字孪生体生成遥感先验知识以支持遥感基础研究的思路逐渐成熟:突破物理遥感实验场的协同观测技术瓶颈,实现场景三维结构的数字重建;耦合辐射传输、能量平衡和植物生长模型,实现遥感实验场模拟的动态演进;基于物理遥感实验场数字孪生体驱动和约束地表观测数据,通过同化观测与模拟数据反馈优化机理模型,生成精度高、时间连续的完备观测数据集作为先验知识,以支撑遥感机理模型、遥感反演方法和真实性检验等研究。遥感实验场数字孪生体构建方法有望成为小尺度地球系统数字孪生体构建理论的雏形,进而推动地球科学各个学科全面、协同发展。

辐射传输模型模拟与深度学习结合的高分一号卫星植被光合有效辐射吸收比例产品反演算法

植被光合有效辐射吸收比例FPAR (Fraction of absorbed Photosynthetically Active Radiation)是碳循环光能利用率模型中的关键参数之一。高分系列卫星的发射,为反演定量遥感产品提供了高时空分辨率的卫星遥感数据,基于高分数据的植被光合有效辐射吸收比例产品能够为生态系统碳循环的分析评估提供更加精细、精度更高的输入参数产品。本文发展了一种基于深度学习的光合有效辐射吸收比例反演方法。该方法利用SAIL(Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves)模型模拟多种太阳入射角度、观测角度、大气条件下的植被冠层光合有效辐射吸收比例及冠层反射率,形成海量输入—输出模拟数据集,具有鲁棒性及更好的普适性;基于深度信念网络对数据集进行训练,得到高分一号(GF-1)卫星光合有效辐射吸收比例遥感反演模型。利用中国科学院怀来遥感综合试验站及黑河流域地表过程综合观测网FPAR地面站点连续观测数据对玉米作物、芦苇草地等下垫面反演的FPAR进行了对比验证,RMSE分别为0.15和0.17。本方法以辐射传输模型模拟的多维大气及地表输入—植被冠层输出作为深度学习的训练样本库,弥补了训练样本数量不足及观测数据不全带来的深度学习训练过程中的误差,从而使得模型兼具机理性和高效性。同时,反演的输入为具有太阳角度、观测角度信息的地表反射率产品,降低了输入参数获取的难度,减少输入参数误差传递的影响,有利于实现产品的业务化生产。

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。

基于机器学习的遥感反演:不确定性因素分析

遥感反演是定量遥感的核心内容之一,只有实现高精度的参数反演,才能提高遥感数据的利用效率,从而进一步推进定量遥感的发展。基于机器学习的遥感参数反演充分利用了卫星大数据的优势,能够避免因物理模型带来的复杂处理和计算过程,同时减小由遥感数据预处理包括几何校正、辐射校正、大气校正等引起的不确定性,因此被应用于遥感反演中。然而,机器学习在遥感反演中的效用和能力需要客观看待。本文重点对机器学习在遥感反演中的应用进行论述。首先在文献检索的基础上总结了目前机器学习在遥感反演方面的应用现状。然后总结了几种典型的机器学习算法的原理及特点。最后,重点论述了基于机器学习的遥感反演不确定性产生的几种主要因素,包括机器学习算法的选择、辅助变量的选择、变量数据集的来源及准确性、训练样本的选择和模型的跨尺度、跨区域应用等。在机器学习算法的实际应用中,应综合考虑这些因素可能会引起的不确定性,从而选择最为合适的算法和样本,提高结果的准确度和可信度。

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1.56 W/m^(2),均方根误差为16.14 W/m^(2)。本算法所采用的云光学厚度输入数据的空间分辨率(5 km)及地表反照率分辨率(16 m)存在较大的空间尺度差异,可能会带来一定的误差。下一步拟利用GF-4卫星提供的50 m分辨率的大气参数,进一步提高GF光合有效辐射产品的时空精度,并针对产品开展更广泛深入的验证分析。

基于高时空分辨率BRDF先验知识的高分卫星地表反照率产品及其初步验证

地表反照率是地表辐射能量平衡中的关键因子。利用高分卫星数据生产地表反照率产品,将有效地支撑局地尺度的遥感监测应用。但高分卫星数据反演反照率面临着角度信息不足难以获取BRDF特性的难题。本文利用高分一号卫星,基于低分辨率多角度信息获取时空分布的BRDF先验知识来反演高分卫星数据BRDF,进而估算反照率,生成了高分卫星全国地表反照率产品,并分析了产品的时空特征和基于地面测量数据验证了产品精度。主要利用黑河、怀来、东北遥感试验站多个观测点长时间序列地面观测进行直接验证,地表覆盖类型包括玉米作物,海棠、水杉、油松等林地以及草地,而在冬季其覆盖则转变为裸土或冰雪等。产品的时空动态变化基本捕捉了地表的变化特征,与地面站点数据时间序列特征吻合度较高。产品在植被覆盖的结果普遍较好,而在裸土和冰雪条件下精度则有所降低,总体均方根误差为0.05,相对精度80.24%,基本满足应用需求。验证结果表明,本文利用更为精细的具有时空分布特征(高时空分辨率)的BRDF先验知识有效地反演了高分数据反照率产品。反照率产品精度直接受到辐射定标、几何定位、大气校正、云识别、算法等精度影响,高分卫星反照率产品算法的适用性和产品的精度还需要更充分的验证和分析。

基于GF-1WFV数据的16 m分辨率反照率产品算法与验证

地表反照率在陆面气候和生物圈模型中起着至关重要的作用。为了更好地满足多领域研究的要求,拓宽定量遥感参数的应用,许多研究学者及团队正在利用不同的算法开发高分辨率地表反照率产品。本文提出的算法基于中国高分一号卫星WFV传感器数据和500 m分辨率的GLASS反照率产品生成高空间分辨率的反照率产品。算法思路首先用直接反演算法反演GF-1 WFV数据得到16 m分辨率初级反照率产品,再将500 m分辨率的GLASS反照率产品与16 m分辨率初级产品的纹理信息进行降尺度融合,最终得到16 m分辨率的融合反照率产品。以2016年—2017年黑河实验区的8个站点的地面观测值对算法结果进行验证,实测数据与反演融合数据的时间序列图表明融合后的16 m分辨率反照率与实测值一致性较好;同时,通过2016年—2017年所有站点散点图分析,融合反照率均方根误差为0.02439,初级反照率则为0.05135,融合反照率比初级反照率更接近实测值。16 m分辨率反照率产品在平均值与500 m分辨率的GLASS反照率产品一致的前提下丰富了空间纹理信息,能够更好地支持在区域尺度研究人类活动对环境的影响。

陆表二向反射(BRDF)反演方法研究进展

陆表二向反射BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)定量刻画了地表目标在不同太阳—目标—传感器方向上的反射能力,是光学定量遥感研究的基础参量。BRDF在地表三维结构表征上起着重要作用,对地表能量平衡研究有重要意义。自20世纪80年代来的发展,BRDF在定义、反演、观测等方面的研究都取得了显著的进展。随着多角度卫星或拟多角度卫星的发射升空,其相应的BRDF产品得到了业务化的生产和发布,被广泛应用到了遥感多个领域。本文从BRDF反演的基本原理出发,分析了BRDF反演的主要问题,在此基础上重点介绍了BRDF反演方法的原理和特点,这些方法可有效缓解BRDF反演过程中的病态(ill-posed)问题,最后指出了未来提高BRDF反演精度的研究方向。

高分卫星数据应用产品分级与共性产品体系构建研究

高分辨率对地观测系统重大专项(以下简称“高分专项”)部署建设国家真实性检验系统,目的是形成对高分共性产品进行真实性检验的能力,打造共性产品批量化生产能力,整体提高中国的高分遥感定量化应用水平。此项工作中,如何界定共性产品、共性产品之间及其与专题产品之间存在哪些生成关系是首要解决的问题。围绕这些问题,本文提出了高分专项国家真实性检验系统的总体架构,定义了高分共性产品的范畴及分级方法,探讨了共性产品体系的构建流程,以农业和交通为例,分析推导了行业专题产品生产中对共性产品的需求,进一步地,以产品树的形式推导了共性产品之间的衍生关系,明确了真实性检验系统的检验对象和应着力攻关的产品目录,对于该系统的实施具有重要的指导意义。

高分辨率地表反照率遥感估算研究进展

地表反照率是研究地表能量收支平衡、中长期天气预报和全球气候变化的一个重要参数。利用卫星数据估算地表反照率需要地表二向反射特征知识的支持,目前针对中低分辨率卫星数据的反照率反演算法相对成熟,且发布了不同分辨率和精度的全球产品。随着全球高分辨率对地观测技术的不断发展,特别是中国高分系列卫星的发展,为高分辨率地表反照率精确估算提供了丰富的数据源。然而高分辨率地表反照率遥感估算面临着观测角度数据不足、波段信息少等有效数据缺失的问题,国内外学者开展了一系列针对高分辨率地表反照率估算方法的研究。本文首先简述了地表反照率遥感估算的基本原理与目前存在的主要问题,总结并分析了近几年高分辨率反照率估算的相关算法,并对未来高分辨率反照率估算的进一步发展提出了展望和设想。论文研究可为高分辨率反照率算法研究和产品发展提供理论支持。

MCD43A3积雪地表遥感反照率产品精度分析与评价

积雪反照率对全球的辐射与能量、水循环和气候变化研究都具有十分重要的作用,准确理解积雪地表反照率的精度和不确定性对于积雪反照率产品的应用、改进具有重要意义。以往对反照率产品的评估主要集中在无雪地表或者永久冰雪地表,但是季节性积雪在全球也有广泛的分布,且具有动态变化的特征。利用位于FLUXNET地面站点具有空间代表性的积雪反照率数据,对积雪地表下新版本的MCD43A3反照率产品进行了精度验证与分析。研究区验证结果表明:相比于非雪地表,积雪覆盖下的MCD43A3反照率产品有着较高的缺失率,最高可达24.95%,在积雪期MCD43A3反照率产品采用备份反演算法的比例也比较高,最高可达78.06%。相比于非雪地表,所有站点下的积雪反照率产品的精度均出现了下降,均方根误差(RMSE)最小为0.1015,最大可达0.2387。在积雪期,MCD43A3反照率产品的精度和地表类型密切相关,其中常绿针叶林的精度最低,RMSE最大为0.2387,biasR最大为88.88%,可以看出产品算法对复杂地表的计算和反演能力略有欠缺。验证中还发现了MCD43A3中使用的核函数模型和备份反演算法在积雪反照率产品生产中的不足之处,发现了产品在降雪、融雪阶段和“积雪的短暂停留”事件中积雪状态的有效识别和反演能力不足。

二向反射遥感反演最优角度采样方法研究

地物具有二向反射特性,可由二向反射分布函数(Bi-directional Reflectance Distribution Function,BRDF)刻画,它是光学定量遥感反演的基础。BRDF的反演依赖于多角度观测,由于卫星、航空和地基观测的角度有限,如何设计可行的稀疏角度采样,对实现BRDF的高质量反演至关重要。研究引入角度信息量,基于模型模拟和传感器观测的多角度数据,通过计算不同角度组合用于核驱动模型BRDF反演的角度信息量与反演误差,探究了角度信息量与反演误差之间的关系,确定了BRDF反演的最优观测平面和角度数目,进而得到不同太阳天顶角对应的优选角度组合。验证结果表明:优选出的角度组合在大多数地表上可实现高质量的BRDF反演。研究成果可为多角度观测实验、多角度卫星载荷设计以及地表二向反射反演提供重要参考。

2019年中国陆表定量遥感发展综述

为了更好地了解中国定量遥感的发展态势和加强同行之间的信息交流,根据中国学者2019年发表的SCI检索论文和部分中文论文,对陆表定量遥感的核心进展进行了总结,涉及数据预处理(云及其阴影识别,大气与地形校正)、陆表辐射传输建模、不同变量的反演方法、产品生产评价与精度验证,以及相关应用等内容。陆表变量产品较多,本文概要介绍了反射率、下行太阳辐射、反照率、地表温度、长波辐射、总净辐射、荧光遥感、植被生化参数、叶面积指数、光合有效辐射比、植被覆盖度、森林高度、森林生物量、植被生产力、土壤水分、雪水当量、雪盖、蒸散发、地表与地下水量等最新进展,也一并介绍了2019年与定量遥感相关的科研项目、学术交流会与暑假培训班等内容。

滦河流域碳、水循环和能量平衡遥感综合试验总体设计

始于20世纪80年代的系列大型遥感试验开始系统研究地表物质和能量交换过程,对遥感与地球系统科学研究的结合起到重要作用,但是尚无综合利用多源遥感数据解决碳、水、能量循环问题的有效方案。遥感科学国家重点实验室于滦河上游地区组织开展基础性、多学科、多尺度的“碳、水循环和能量平衡遥感综合试验”。本次试验面向地球系统科学对遥感观测的最新要求,以遥感如何服务地—气过程研究为关键科学问题,开展星—机—地多尺度遥感综合观测和地面测量,论证中国自主设计的碳、水、能量相关卫星的技术指标,基于大场景真实结构模拟和多尺度综合观测构建虚拟遥感试验场,验证全波段遥感机理模型和复杂地表辐射传输机理。核心试验区位于地势较为平坦的闪电河流域和地形复杂的小滦河流域。闪电河流域主要地类为农田和草地,开展的试验以水循环和能量平衡遥感综合观测为主。小滦河流域主要地类为森林和草地,以碳循环遥感综合观测为主。两个试验区都开展了系统性的多架次飞行试验,并同步开展地面全波段、主被动协同观测。特别设计了一次长达165 km的大跨度飞行试验,横跨两个试验区,包含了地表类型和海拔高度的逐渐过渡。从2017年的预实验开始,整个试验为期5年。基于科学目标驱动、开放、协作、共享的原则,本次试验吸引了10个大型国家科研项目,4个卫星计划团队,19家单位200人次参加,是中国主导的又一次具有明确科学目标的大型多学科交叉遥感综合试验。

闪电河流域水循环和能量平衡遥感综合试验

遥感试验是进行遥感原理的验证、遥感模型与反演方法的发展、遥感产品的真实性检验,推动卫星计划的论证实施及其观测在地球系统科学中应用的重要途径。闪电河流域水循环和能量平衡遥感综合试验以滦河上游闪电河流域为核心试验区,以地球表层系统的水循环过程和能量平衡为研究对象,旨在通过天—空—地一体化的观测手段,针对不同典型地表类型开展全波段主被动协同遥感观测,研究异质地表和山地条件下像元尺度遥感关键参量的观测方案,研究重要水热参量的遥感方法及其同陆面/水文过程模型的结合,支撑国家民用空间基础设施和空间科学先导专项相关卫星计划的论证实施。其中,航空飞行遥感试验搭载L波段主被动一体化微波载荷、双角度热红外相机、四波段多光谱相机和高光谱成像仪进行协同观测,实现了土壤水分、组分温度、植被含水量、叶面积指数等地表参数以及湖泊、水库、湿地等的遥感监测;地面同步观测试验利用车载微波辐射计、地基雷达和光谱仪进行了典型地物如裸土、植被、水体、人工目标等的遥感观测,并按照样区—样方—样点的多尺度嵌套方案进行了地表参数的同步采样,获取了该地区关键地表参数的短时期时空变化特征;同时配合卫星和机载观测,在闪电河流域完成了土壤温湿度、地表水热通量、地表辐射四分量、降水等气象要素的地面观测网络的建设,为验证地表辐射/散射遥感模型,发展、优化和验证水热参量遥感反演算法,研究地表水热参量尺度效应与尺度转化问题提供了重要平台,将促进陆表能量与水分交换过程的理解及其对全球变化的作用和反馈机制的研究。