遥感数据产品的处理与分析(3遥感反演及遥感数据产品的生产过程)_2014

遥感反演气溶胶参数（暗目标方法）

26
遥感反演大气温湿度廓线（红外高光谱）
2. 遥感数据产品生产的流程

2.2 遥感数据预处理
遥感数据的云、雪检测

正确的云、雪检测对于遥感产品生产的重要性：

多数遥感产品云、雪检测 效果不理想
薄云、高云阈值的确定 亚像元的云分布 27云与雪的光谱特征的相似与差异
2. 遥感数据产品生产的流程
经验公式、查找表 经验公式、查找表 公式推导
公式推导（线性方程求解）
公式推导、迭代优化
叶面积指数
经验回归、公式＋查找表
1. 遥感反演概述

气溶胶产品
1.
查找表
2.
3.
选择暗目标：2100纳米反射率和440纳米反射率之间有 经验关系，假设２１００纳米处无大气影响，可得440 纳米处的地表反射率。 建立440纳米处地表反射率、气溶胶类型、气溶胶光学 厚度、太阳角度、观测角度等自变量与TOA反射率的查 找表。 根据各种已知条件（即上面用下划线表示的量）就可从 查找表中得到气溶胶光学厚度。


5
1. 遥感反演概述

1.3 常见的几种遥感反演方法

经验回归
例如逐步多元回归、神经元

公式推导及线性反演
简化、线性化 ；例如大气校正公式、分裂窗

迭代优化
Newton 迭代、遗传算法

查找表
多数情况下只是作为一种简化工具
6
1. 遥感反演概述

1.4 遥感反演的注意事项

信息量问题
数据信息＋已知参数＋先验约束
辐射定标
几何校正（包括空间尺度转换）
大气校正（包括云检测）
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2. 遥感数据产品生产的流程

2.2 遥感数据预处理
为什么要进行辐射畸变校正

广义的辐射畸变包括：
传感器缺陷、地形和光照条件的变化、大气的吸收和散射

这里讨论的是狭义的辐射畸变，即传感器自身特点引起的 图像缺陷

因为传感器辐射畸变是与观测目标无关的伪信号，所以必 须进行校正

遥感反演信息量缺乏问题的解决方法

引入多源数据
使用先验知识
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2. 遥感数据产品生产的流程

2.3 遥感反演
增加信息源的方式

多种遥感数据的联合反演

相似特征的多个传感器数量联合，时间空间分辨率显著不同的数 据互补，光学和微波遥感数据协同

地面观测数据支持遥感反演

地面观测可以提供一些模型需要而又难以从遥感数据反演的参数， 如气温 地面观测点较多的条件下（比如用无线传感器网络获取很多数 据），可用地面观测值订正遥感反演结果


因为非线性因素都体现到核函数中，而核函数是估定的、 不包含位置参数的函数，因此反演该模型就可以用最小二 乘法解线性方程实现。 获得核驱动模型参数后，相应波段的半球反照率可由核驱 动模型积分得出。 总的反照率则是各波段反照率的加权和。
1. 遥感反演概述

地表温度

公式推导（分裂窗）
假设： a)地表比辐射率已知；b)大气窗口的水汽吸收系数可以看
遥感数据产品的处理与分析
第三讲：遥感反演及遥感数据产品的生产过程
1
第三讲：遥感反演及遥感数据产品的生产过程

这节课授课目标：

了解“蛋糕是怎么做的”，吃蛋糕才不会噎着
目前的遥感数据产品多数还不完善，解决使用中遇到的问 题还需要专业知识


了解遥感数据处理的原理
理解遥感数据产品还存在问题的原因
遥感数据源
作常数；c)大气温度与下垫面温度相差不大，黑体辐射公
式可以采用线形近似。

公式推导（略） 最终公式

系数获取方法（拟合MODTRAN模拟的数据）
1. 遥感反演概述

地表温度

迭代优化（Z Wan - 1997 ）
MODIS７个波段昼夜两次观测，大气地表参数同时反演

未知数：７个通道的发射率、昼夜两个地表温度、昼夜两

1. 遥感反演概述 2. 遥感数据产品生产的流程

2.1 遥感产品生产线结构 2.2 遥感数据的预处理
2.3 遥感反演
2.4 遥感产品的完善和发布

3. 例子：GLASS叶面积指数产品生产线

ຫໍສະໝຸດ Baidu
3.1 数据源
3.2 预处理 3.3 反演算法

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3.4 质量控制和质量标志
2. 遥感数据产品生产的流程
E0
就可直接求出逆向公式
Ltoa L0 E0 ( Ltoa L0 ) s cos( s ) i v

1. 遥感反演概述

BRDF及反照率产品
线性方程求解

线性核驱动模型
R(i , v , ) f iso f geok geo (i , v , ) f vol kvol (i , v , )
套大气等效辐射温度和水汽含量

迭代算法：Quasi-Newton法、最小二乘拟合法 优化：对大气辐射传输过程建立查找表、用一个经验回归 公式获取解的初始值

大量的误差分析和验证工作
1. 遥感反演概述

叶面积指数

经验回归
获取与卫星图像同步的地面测量叶面积指数 从卫星图像计算植被指数 建立测量点上NDVI或SAVI与叶面积指数的经验关系 将此经验关系应用到整个图像
遥感模型

物理模型 经验模型（统计模型） 半经验模型（物理模型简化） 计算机仿真模型
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2. 遥感数据产品生产的流程

2.3 遥感反演
遥感物理模型

辐射传输（RT）模型
广泛用于大气、地表、叶片

几何光学（GO）模型
景合成的思想，即像元光谱是组分光谱的面积比例加权平均

GO-RT混合模型
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2. 遥感数据产品生产的流程


统计知识（先验知识）支持遥感反演
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通过地面观测或者较高质量的遥感产品获得统计知识
2. 遥感数据产品生产的流程

2.3 遥感反演
多源遥感反演的误差

多源数据联合反演，是增加了信息，还是增加了误差?

误差源的复杂化，误差传播过程的复杂化

原理上说，增加数据源应该有利于参数反演，但是前提条件是使 用了正确的反演方法。

校正后数据的投影有很多种，并且有很多参数，投影转 化的不准确也造成人为的几何误差
几何校正中的升降尺度变换（即重采样）会带来误差

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地形造成几何校正的困难
2. 遥感数据产品生产的流程

2.2 遥感数据预处理
几何校正的常用方法

根据成像模型和卫星轨道参数自动推算
人工选择控制点校正
自动匹配选择控制点校正
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2. 遥感数据产品生产的流程

2.3 遥感反演
反演算法

常见的遥感反演算法

推导反演模型的解析表达式（速度最快）
线性最小二乘法（线性问题）
人工神经网络（能处理非线性问题，但是效果不稳定） 查找表（未知参数不能太多）


迭代优化（较慢，容易陷入局部极值）
遗传算法（更慢）

2.2 遥感数据预处理
思考：遥感数据预处理中的哪些误差 会传递到最终的数据产品？
传感器的缺陷，不准确的定标，不准确的几何 位置，重采样误差，大气校正误差，薄云等
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2. 遥感数据产品生产的流程

2.3 遥感反演
遥感反演的三要素
模型
反演算法
信息源
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2. 遥感数据产品生产的流程

2.3 遥感反演

线性回归模型 多项式回归模型


指数函数模型
多变量回归模型
经验模型的优点与局限

优点：一般比较简单，计算量小，易反演 局限：受限于提取模型用的训练数据，如果时间、地点、 目标改变了，模型就不再适用
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2. 遥感数据产品生产的流程

2.3 遥感反演
半经验模型（物理模型简化）

非线性模型线性化，非敏感参数用常数值代替 优点：既简单又有一定物理意义

校正方式
多项式校正、样条校正、三角网格校正
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正射校正
2. 遥感数据产品生产的流程

2.2 遥感数据预处理
遥感数据的大气校正

大气校正的目的：
消除大气辐射的影响，恢复大气下界的地面反射率或者地面辐射 亮度

大气影响的表现方式
大气吸收，大气层辐射，相邻像元的影响

大气校正的难度——大气参数的获取


模型的可反演性
合适的参数化方法

反演算法的稳定程度
对噪声的抵抗能力

反演算法中使用约束条件
正则化方法、贝叶斯反演、物理边界

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优化反演算法以提高计算效率
优化代价函数、选择合适的迭代算法、建立查找表
1. 遥感反演概述
1.5 MODIS数据参数反演系统

气溶胶产品 大气水汽含量
大气校正 BRDF及反照率产品 地表温度
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透镜系统都会有靠近光轴部分透过率高于远离光轴透过率的现象
2. 遥感数据产品生产的流程

2.2 遥感数据预处理
遥感数据的辐射定标

辐射定标的目的：
把遥感原始数据的DN值与遥感传感器接收到的辐射能量联系起来
L DN a b

遥感数据辐射定标的注意事项

同一传感器的不同个体之间定标系数会有差异


传感器定标系数会随时间漂移
复杂的辐射定标方法，如热红外定标需要逐扫描线对比 黑体观测给出动态的定标系数
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2. 遥感数据产品生产的流程

2.2 遥感数据预处理
遥感数据的几何校正

几何校正的目的：
把遥感图像的图像坐标与真实目标的地理坐标联系起来

遥感几何校正的注意事项

几何校正具有误差，特别是对于批量生产的产品，目前 自动校正的几何误差可能有数百米到数公里

2.3 遥感反演
遥感物理模型的优点与局限

优点
原理比较清晰，可以分析原理改进模型

不足
非线性，计算量大，不容易反演
模型依赖于对目标的一些假设，不满足假设的目标不适用
即使最严格物理模型，仍然是对复杂自然现象的近似，因此仍然 有误差
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2. 遥感数据产品生产的流程

2.3 遥感反演
遥感经验模型（统计模型）



1. 遥感反演概述

叶面积指数与fPar
公式＋查找表（R Myneni-2002）

辐射传输方程，包含很多参数 将辐射传输方程的求解过程分解，分解后的每一模块只包 含少量参数


对每个模块建立查找表
将观测的多波段（或多角度）数据与查找表对照，就得到
叶面积指数与fPar
第三讲：遥感反演及遥感数据产品的生产过程
3.2 预处理 3.3 反演算法

3
3.4 质量控制和质量标志
1. 遥感反演概述

1.1 什么是遥感反演
正演
物理参数
4
遥感信号
反演
1. 遥感反演概述

1.2 遥感反演问题的本质和科学问题

遥感的本质是反演，而从反演的数学来源讲，反演研究 所针对的首先是数学模型。……，首先要解决的问题是 对地表遥感像元信息的地学描述。 但陆地遥感反演的根本问题在于定量遥感往往需要用少 量观测数据估计非常复杂的地表系统的当前状态，本质 上是一个病态反演问题。 解决病态反演问题的办法，一是扩充信息源，比如综合 使用多源遥感数据或地面观测资料，引入先验知识；二 是控制信息分配，让有限的观测信息尽量分配到目标参 数，抑制反演过程中的误差传播。

局限：作为物理模型的简化，也有一定适用范围
计算机仿真模型

蒙特卡洛仿真 真实景观+三维辐射传输
优点：逼真
局限：计算量非常大
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2. 遥感数据产品生产的流程

2.3 遥感反演
遥感反演的信息源

第三公设: Verstraete 等 (1996) 提出的反演10个公设的第 3 条“定 量遥感反演的必要条件是独立观测的个数大于未知数的 个数”
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2. 遥感数据产品生产的流程

2.2 遥感数据预处理
传感器辐射畸变类型

坏像元

探测器损坏或者数据传输过程中 丢失 点缺失、行缺失或者列缺失

探测器之间的差异


面阵探测器，线阵探测器 低信噪比波段和红外探测器容易 受到探测器差异的影响
机载WiDAS传感器近红外 图像辐射畸变校正前后

光学系统透过率的非均匀
遥感参数产 品生产
在不同领域 中的应用
2
第三讲：遥感反演及遥感数据产品的生产过程

1. 遥感反演概述 2. 遥感数据产品生产的流程

2.1 遥感产品生产线结构 2.2 遥感数据的预处理
2.3 遥感反演
2.4 遥感产品的完善和发布

3. 例子：GLASS叶面积指数产品生产线


3.1 数据源

遥感数据产品生产在遥感信息流中的位置
遥感数据产品生产
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2. 遥感数据产品生产的流程

2.1 遥感产品生产线结构
遥感数据源
预处理
辐射定标 几何校正 大气校正
参数反演
模型 多源数据引入 反演算法
后处理
质量控制
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产品完善
格式规范
发布
参数产品的应用
2. 遥感数据产品生产的流程

2.2 遥感数据预处理 辐射畸变校正
1. 遥感反演概述

大气水汽含量

经验公式、查找表
先在地表反射率为常数或呈线性变化的假设下求取某波段 的大气透过率

然后通过使用该波段透过率与水汽含量的查找表求取水汽 含量
1. 遥感反演概述

大气校正

公式推导
大气辐射传输方程简化为如下公式
Ltoa

i v L0 cos( s ) 1 s