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陆表定量遥感的研究进展及展望

2017-07-13 梁顺林,程洁 等 赛杰奥

随着越来越多的卫星发射,卫星获得的遥感数据不断增多,卫星遥感对表征地球系统及对其的动态监测至关重要。


对地观测信息可以以多种方式造福于人类社会。地球观测组织(GEO)确定了九大应用领域,包括灾害(减少由于自然和人为灾害导致的生命和财产损失)、卫生(了解影响人类健康和福祉的环境因素)、能源(改善能源管理)、气候(理解、评估、预测、减轻和适应气候波动和变化)、水(通过更好地了解水循环以改善水资源管理)、天气(改善天气信息的预测和预警)、生态系统(改善管理和保护陆表、海岸带和海洋的资源)、农业(支持可持续农业,防治荒漠化)、生物多样性(理解、监测和保护生物多样性)。

 

▲影响植被生长的主要气候驱动因子的全球格局(Wu et al. 2015)

白色区域未做统计分析


特别在全球气候变化研究中,遥感数据产品起着至关重要的作用(Yang et al.,2013)。它们不仅能够驱动数值模型、评价和验证其模拟结果,还可以通过数据同化的方法确定生态模型(或者水文模型、能量平衡模型)的某些状态变量或者参数,以提高不同时空尺度的碳、水、氮通量等模拟精度。遥感数据本身也可以确定许多气候要素变化的强度、趋势、成因和影响。

 

为了更好地实现遥感数据的应用价值,造福于人类社会,需要将遥感观测数据转换成一系列的地球生物、物理和化学参数数值,这个信息提取过程通常被称为遥感反演,表征这些数值的遥感产品通常叫遥感高级产品。


随着遥感观测数据的类型变得复杂多样且数据量急剧增加,遥感反演变得越来越具有挑战性,不仅需要先进的反演算法,也需要多样化的数据预处理和后处理,同时处理海量遥感数据的工程难度也越来越大。因此自2000 年以后,由数据中心生成遥感高级产品并且服务于终端用户已经成为一个全球的发展趋势。


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陆表定量遥感的核心是研究如何从遥感观测数据中定量地估算地表各种地球生物、物理和化学参数,并且生成相应的遥感高级产品。这需要精确有效的反演算法,处理海量数据的软硬件产品生产系统和相应的用户服务。先进的遥感反演方法是生成遥感高级产品的关键,及时了解反演算法发展的动态,不仅对反演算法的发展者非常重要,对遥感产品的使用者也非常有益。

 

▲MRT 方法融合前后的时间序列反照率产品比较(He et al.,2014b)

从上到下依次为MISR 原始、融合后的MISR、MODIS 原始、融合后的MODIS、ETM+原始、融合后的ETM+

 

在反演方法方面,主要讨论了两个方面:第一是评述各种机器学习方法在反演中的新进展;第二是为了克服遥感病态反演问题的各种正则化方法。

 

由于大气-陆表系统的环境变量数远远超过遥感观测数,定量遥感反演的本质是个病态反演问题。在评述机器学习方法(包括人工神经网络、支持向量回归、多元自适应回归样条函数等)的应用基础上,重点关注克服病态反演的7 种正则化方法:多源数据、先验知识、最优化反演的求解约束、时空约束、多反演算法集成、数据同化和尺度转换。尽管是分开讨论的,但是这些方法常被组合使用。

 

定量遥感发展的另外一个显著特征是由数据提供者(如数据中心)将观测的遥感数据转换成不同的地球物理化学参数产品,即遥感高级产品,并服务于数据使用者。在介绍了GLASS 产品的算法、特性和应用情况的基础上,本文还对世界上气候数据集的生成情况进行了详细评述。气候数据集是具有足够时间长度(通常在30 年左右)、一致性和连续性的长时间序列数据。以遥感为主体的气候数据集对研究气候变化等许多应用都具有重大意义。

 

表  GLASS 产品列表

注:加粗的是已有的长时间序列产品;

*标记的产品在最近被拓展为多年的长时间序列产品。

 

尽管对环境遥感有了大量投资,但是几乎在遥感的所有方面都缺少紧密的结合,如传感器硬件系统、遥感科学的基础理论研究、反演算法研究、信息系统、信息服务与应用。


例如,中国空间基础设施将计划发射60 多颗卫星,这些卫星基本上没有连成观测网络,而且绝大多数遥感用户都没有参与卫星平台和传感器设计的讨论。目前遥感反演算法基本都依靠1 维的辐射传输模型,常常与3 维的真实世界差别太远,迫切需要计算效率高、有效表征3 维真实场景的辐射传播模型。数据中心的信息系统需要连续更新,云存储和云计算需要尽快发展。大容量的遥感数据在线传输依然很慢,用户搜索多层菜单也难以发现所需产品。尽管数据共享早已成为共识,但是数据中心还常常对用户设置许多障碍,如限制免费数据下载量,有偿使用数据等。

 

遥感发展最终的驱动力是遥感应用,但是遥感发展与遥感应用之间还存在显著的断层现象。


遥感科学家开发的许多高级产品还没有被广泛使用,许多陆表过程模型和决策支持系统所需的变量还没有产生产品,产品的精度和应用要求还未达到一致,即使是相同的变量在遥感反演算法和应用模型中可能会有不同的定义。

 

遥感产品的精度评价还需要大量的工作,这需要更多广泛空间分布的、连续的、多要素的地面观测。对于许多要素,地面测量数据的不足严重影响了反演算法的研发和产品验证,因而制约了陆表定量遥感的发展。

 

简言之,在大量投资的支撑下,遥感已经有了长足的发展,也得到了巨大的社会效益。海量的遥感数据已经获得,但也提出了巨大的挑战。


发展先进的传感器和系统以解决应用问题迫在眉睫,最佳的集成来自各种传感器的观测数据和其他辅助测量数据的集成。为了实现集成,发展新的模型和算法,如数据融合和数据同化,是至关重要的。迫切需要发展计算简化的陆表辐射传输模型,用于从卫星数据中反演陆表变量。此外更加有机地结合遥感科学和各种应用也将受益无穷。

 


本文摘编自《全球变化遥感产品的生产与应用》(梁顺林等著. 责任编辑:苗李莉 李静 朱海燕. 北京:科学出版社, 2017.3)一书“第1章  陆表定量遥感的研究进展”,有大幅删减,标题为编者所加。

 

(地球观测与导航技术丛书)

ISBN 978-7-03-050807-2

 

梁顺林教授主持的国家863 计划主题项目“全球生态系统与表面能量平衡特征参量生成与应用”,联合北京师范大学、国家海洋局第一海洋研究所、国家基础地理信息中心和清华大学等科研团队,生成了12 种全球陆表特征参量(GLASS) 产品、7种全球海洋遥感参数产品,并发展了土地覆盖精细分类技术,以及一系列遥感数据处理的共性关键技术。项目研究人员精心撰写了这本新书《全球变化遥感产品的生产与应用》,主要包括全球陆表特征参量获取与应用技术、地表覆盖精细分类与更新方法,以及海洋特征参量获取与应用技术等几个部分,共28章。本书系统地总结了近期研究的最新进展和成果,是一本有关遥感理论、方法与应用方面优秀的参考书。


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(本文编辑:刘四旦)



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