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| 內容簡介： |
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遥感真实性检验是确定遥感产品算法和产品精度的重要手段，也是提升遥感产品质量的重要保障。《遥感真实性检验理论、方法与实践》是我国**本系统介绍遥感真实性检验关键理论和技术的专著，内容共8章，《遥感真实性检验理论、方法与实践》详细论述了遥感真实性检验的基本概念、理论基础、站网选择和优化观测、数据质量评价、尺度问题、真值不确定性评价、真实性检验系统和应用实践、未来展望和挑战等。《遥感真实性检验理论、方法与实践》可以进一步提升我国遥感真实性检验的能力和影响力。
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目录序前言第1章 真实性检验概述 11.1 遥感科学中的真实性检验 11.2 真实性检验基本概念 41.2.1 真实性检验定义 41.2.2 真实性检验组成 71.2.3 真实性检验层次 81.2.4 真实性检验、遥感定标、算法测评之间的关系 91.3 真实性检验基本术语 111.4 真实性检验发展历程 121.4.1 国际真实性检验发展历程 121.4.2 中国遥感实验与真实性检验发展历程 141.5 全球主要真实性检验组织和观测网络 161.6 小结 19参考文献 19第2章 真实性检验理论基础 222.1 理论框架和技术体系 222.2 像元尺度相对真值 232.2.1 像元尺度相对真值的数学定义 232.2.2 像元尺度相对真值获取的关键问题 242.3 遥感产品的质量评估 282.3.1 真实性检验方法 292.3.2 遥感产品质量评估关键问题 332.4 遥感产品的误差溯源 372.4.1 遥感产品的误差溯源含义 372.4.2 遥感产品误差溯源的关键问题 392.5 遥感产品真实性检验标准规范体系 392.6 小结 42参考文献 42第3章 真实性检验场站选址与样点优化布设 453.1 真实性检验场站选址 463.1.1 真实性检验场站评价指标体系的建立 463.1.2 场地特征评价指标的数学模型 473.1.3 真实性检验场站选址指标计算方法 503.1.4 真实性检验场站综合指标评价实例 543.2 参量样点优化布设 573.2.1 地表异质性评价度量 583.2.2 数值型参量样点优化采样方法 643.2.3 几何和类别型参量样区优化采样方法 783.3 真实性检验场站选址与样点优化布设实例 803.3.1 全国真实性检验场站选址 803.3.2 怀来遥感站样点优化布设 803.4 小结 88参考文献 88第4章 地面观测数据质量评价和质量控制 914.1 地面观测数据的主要误差来源 914.1.1 测量误差 924.1.2 代表性误差 924.2 地面观测数据质量元素和质量评价 934.3 数据质量控制方法 964.3.1 数据质量控制常规方法 974.3.2 数据阈值判定方法 1004.3.3 空间代表性评价方法 1024.4 数据分级 1024.4.1 数据分级规则 1034.4.2 数据格式和命名规则 1064.5 应用案例 1074.5.1 地表反照率数据质量控制 1074.5.2 土壤热通量数据质量控制 1104.5.3 土壤水分数据质量控制 1124.6 小结 117参考文献 117第5章 关键参量的尺度效应和尺度转换 1195.1 真实性检验中的尺度问题概述 1195.1.1 尺度问题及观测足迹 1195.1.2 尺度转换 1205.2 观测站点的时空代表性评价 1225.2.1 点面特征比较 1235.2.2 地表空间异质性分析 1235.3 遥感参量的升尺度转换 1245.3.1 通用的升尺度方法 1245.3.2 基于高分辨率辅助数据的升尺度 1255.3.3 基于地面多点采样数据的升尺度 1295.3.4 基于地面单点测量的升尺度 1315.3.5 基于机器学习的升尺度 1395.4 遥感参量的降尺度转换 1465.4.1 遥感参量产品降尺度算法综述 1465.4.2 地表温度产品降尺度进行真实性检验实例 1495.5 小结 153参考文献 154第6章 像元真值不确定性评价 1586.1 像元尺度真值不确定性度量 1586.1.1 观测误差 1606.1.2 几何配准误差 1636.1.3 优化采样误差 1696.1.4 时空代表性差异 1716.2 不确定性误差传递 1836.3 像元尺度真值不确定性控制 1856.4 小结 188参考文献 188第7章 遥感产品真实性检验系统及应用案例 1917.1 真实性检验系统概述 1917.1.1 真实性检验系统构建的挑战 1917.1.2 现有主要真实性检验系统 1927.2 真实性检验系统建设 1957.2.1 真实性检验系统架构 1957.2.2 真实性检验报告设计 1977.3 关键参量真实性检验应用案例 1987.3.1 共性产品算法测评与真实性检验系统中算法测评应用案例 1997.3.2 真实性检验应用案例 2027.4 小结 205参考文献 205第8章 发展趋势与展望 2088.1 像元尺度真值获取理论与方法的突破 2088.2 遥感像元真值不确定性评价 2108.3 复杂山地真实性检验理论与方法 2138.4 真实性检验与遥感产品质量评价 2148.5 遥感产品误差溯源与质量再提升 2158.6 小结 216参考文献 217附录 遥感真实性检验术语 218
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第1章 真实性检验概述 1.1 遥感科学中的真实性检验 遥感科学是在地球科学与传统物理学、现代高科技基础上发展起来的一门新兴交叉学科。20世纪80年代初，美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Adminstration，NASA)发起了遥感科学计划，以定量遥感为主要标志，将遥感从几何位置判断，即“在哪里”，到地类识别，即“是什么”，扩展到了对地物性状的定量估算，即“怎么样”的阶段，实现了其从定性到定量的过渡(李小文等，2002)。定量遥感或遥感定量化是通过数学或物理的模型建立观测的地物电磁波信息与地物目标参量之间的关系，定量地反演或推算某些地学目标参量的方法和技术(李小文，2005)。因此，定量遥感的重要目标是将遥感数据转换为具备信息知识的遥感产品。遥感产品由于其空间覆盖广、时空连续的特点，已广泛应用于国民经济和社会发展中，成为支撑国家战略和重大需求实现的核心要素，极大地促进了遥感数据在人类经济和社会发展中的应用(徐冠华等，2016)，如全球变化监测领域定义了49个基本气候变量(essential climate variables，ECV)(GCOS，2011)、16个基本水变量(essential water variables，EWV)(Lawford et al.，2014)和21个基本生物多样性变量(essential biodiversity variables，EBV)(Pereira et al.，2013)，这些基本变量中75%以上的变量可通过卫星遥感数据获取(Giuliani et al.，2020)。 遥感产品通常无法由卫星传感器直接观测获得，而是在遥感观测数据的基础上，经过一系列处理并利用定量遥感模型反演生产出来的(如图1-1所示)。遥感产品的生产过程受卫星载荷性能、几何校正精度、辐射定标精度、数据处理水平、模型算法的准确性等诸多因素的影响，这些因素的误差会传递并累积到最终的遥感产品误差(Wu et al.，2019)，这将显著降低遥感产品的应用成效。为了解和掌握遥感产品的误差，离不开对遥感产品开展真实性检验。真实性检验是定量遥感的一个重要组成部分(柳钦火等，2023)，在定量遥感过程中扮演着多重角色(如图1-2所示)：是遥感产品误差度量的“尺子”，评估遥感产品的质量，把好质量关卡；是遥感试验技术进步的“镜子”，照出观测技术短板，改进实验能力；是算法改进的“药方”，提出遥感产品算法优化方向，提升产品质量；是遥感产品质量指示的“路牌”，通过质量标识反映产品应用的方向，提高应用成效。因此，在遥感科学中，真实性检验不是可有可无的“选修课”，而是遥感产品可信度的“生命线”。 图1-1 遥感产品生产全流程 图1-2 真实性检验在遥感研究中的作用与意义 1)真实性检验是误差度量的“尺子”，贯穿定量遥感研究误差确定的整个过程 从定量遥感研究链条看，成像探测–辐射建模–定量反演–真实性检验–产品应用是一个有机联系的整体，这些重要环节的误差评价和溯源都需要真实性检验作为重要的技术手段。针对成像探测，需要开展辐射和几何的检验，以明确标定误差。针对遥感模型和反演方法，需要开展算法检验以明确算法精度。针对遥感产品，需要开展遥感产品真实性检验以明确产品的精度。一直到末端，利用遥感产品进行应用后，应开展应用效果的检验。因此，无论是哪一个阶段，真实性检验都发挥着重要作用，贯穿定量遥感研究的整个过程。 2)真实性检验与遥感试验伴生，带动了遥感观测技术的发展 遥感试验可通过观测得到对真实世界的客观认识，支撑模型发展和遥感产品验证(柳钦火等，2019)。因此，遥感试验是真实性检验的基础，真实性检验是遥感试验的重要应用，两者相辅相成。真实性检验需要获取与待验证遥感像元时空尺度和位置相匹配的相对真值。以该需求为驱动，逐渐形成了由地面参量单点观测，到无线传感器网络观测、多尺度嵌套观测、通量矩阵观测等遥感面元观测技术的发展。近些年来快速发展的无人机遥感观测技术，由于其高时间和高空间分辨率的特点，也为获取强异质地表的空间变异信息提供了有效支撑。针对这些不同形式的地面观测数据的特点，目前已发展了相应的尺度转换方法，最终形成与遥感像元时空一致的面元观测数据。因此，真实性检验的需求在一定程度上促进了地面观测技术的发展。与此同时，地面观测技术的发展将真实性检验由均质地表扩展至异质性地表，进一步丰富了真实性检验的理论与方法体系。在某种程度上来说，真实性检验的发展始终都是与遥感试验伴生的。 3)真实性检验是遥感产品算法改进的“药方”，助力遥感产品质量提升 遥感产品生成是一个复杂的系统性工程，遥感产品误差主要由卫星载荷性能、辐射定标误差、几何定标误差、数据处理水平以及反演算法性能等系列误差累积决定(Wu et al.，2019)。为了使遥感产品更加专业化、定量化和高质量，就不得不“斤斤计较”这些过程。真实性检验可以有效地核定这些环节的误差，实现对遥感产品的误差溯源，进而降低遥感产品的误差、提高遥感产品质量。对于产品使用者来说，可根据真实性检验结果把不良产品剔除，降低遥感产品误差对后续应用的干扰。只有通过真实性检验的遥感产品才能够被有效地使用，才能真正发挥卫星遥感数据的应用潜力。因此，遥感产品的研制和产品质量的提升离不开真实性检验，遥感产品的应用更离不开真实性检验，它是扩展遥感产品应用范围、提升遥感产品定量化应用水平的重要保障(闻建光等，2023a)。 4)真实性检验是遥感产品质量的“指示剂”，是提高遥感产品应用效能的重要保障 经过真实性检验的遥感产品质量可通过产品质量标识或者检验报告体现出来，这为遥感产品应用方提供了重要参考。当前对外发布的系列卫星遥感产品基本都附带有质量标识，对产品生产过程中的预处理、反演算法等多方面进行了质量标记。对于产品应用方而言，用户更需要了解产品质量，以进一步约束后续产品应用，如地表反照率遥感产品具有0.02的均方根误差时，将对后续净辐射估算产生5%的不确定度，以及潜热通量估算产生21.4%的不确定度。因此，只有用户了解和掌握遥感产品的质量信息，才能满足用户不同应用目的和需求，进而保障遥感产品的应用效能。 真实性检验在遥感数据—机理建模—定量反演—遥感产品—遥感应用的定量遥感全链条中起了保障作用（肖青等，2025）。基于待检验对象的相对真值，通过真实性检验评估遥感观测数据的精度，这是影响最终遥感产品质量高低的一个起始因素；制备特定输入遥感数据集对机理模型和反演算法进行检验，分析机理模型和反演算法的精度，并反馈精度制约的因素从而改进算法；对于遥感产品真实性检验，获取产品精度，评估其不确定性，甄别误差来源，形成对产品质量的建议。在定量反演及遥感产品的真实性检验过程中，可以形成多次反馈迭代，最终获取高质量的算法和遥感产品(如图1-3所示)，开展遥感产品应用效能的评估，并基于此进一步为载荷设计提供高质量观测数据，从而实现了以真实性检验为核心的定量遥感研究全链路环。 1.2 真实性检验基本概念 1.2.1 真实性检验定义 定量遥感中的真实性检验，包括算法的检验、产品的检验、应用的检验。算法的检验侧重算法的可行性和精度，也被称为算法测评；产品的检验重在评估产品的精度、稳定性、适用性和生产的效能；应用的检验则主要关注产品在特定的空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率下是否满足地球科学的应用需求。无论是哪种层次的真实性检验，都需要跟待检验像元时空尺度相匹配的相对真值。事实上，目前常说的真实性检验通常指的是遥感产品的真实性检验。它是指将遥感产品像元值与能够代表地面目标真值的参考数据(如经过质量控制、尺度转换等系列处理的地面实测数据和机载数据等)进行对比分析，评价并分析遥感产品的精度和不确定性(Justice et al.，2000；闻建光等，2023a)。 需要注意的是，真实性检验中的相对真值是通过*立的手段(地面实测数据和机载数据，甚至是已知质量的遥感产品)获取的，不依赖待检验遥感产品的数据和算法。在特定的时间和空间尺度上获取的像元尺度相对真值，可以用来评估对应时空尺度上的不同遥感产品。以检验MCD43A3V061反照率产品为例，该产品的时间分辨率为逐天，空间分辨率为500m。对该产品进行真实性检验的目的，是要了解该产品能否在500m尺度上精确反映地表反照率每日的数值以及时空变化趋势。因此对该产品进行真实性检验就需要精确得到500m像元尺度上的每日反照率相对真值。 真实性检验中的相对真值理论上是像元尺度上的绝对真值，它是客观存在的且无任何误差的实际值。然而，受限于仪器的观测能力、地面观测与卫星像元尺度不匹配等问题，绝对的真值是获取不到的，只能通过一定方法获取与真值相近的值，称之为相对真值。理想情况下，相对真值应该为*接近像元尺度绝对真值的值。但是，一个核心问题是，由于绝对真值不可获取，相对真值与绝对真值之间的接近程度也很难准确度量。可行的办法是对像元真值获取过程中的各个环节进行严格的质量控制，使获取的像元尺度相对真值的不确定性*小。因此，真实性检验的核心就是获取“不确定性*小的像元尺度相对真值”(为了简洁，本书中简称为“像元尺度相对真值”)。 遥感产品往往是区域或者全球覆盖的，具有典型的时空特征。观测数据在不同区域、不同时间受大气及地形影响的程度不同，反演算法的假设条件和参数化过程在不同区域的适用程度也不同，这些因素造成了遥感产品的准确性随时间和空间不断发生变化。图1-4显示了不同土壤水分产品的不确定性均表现出较大的空间变异。图1-5显示了MODISGPP产品的误差随时间有明显变化。因此，对遥感产品的真实性检验要求空间上的完整性和时间上的长期性。时间上的长期性往往可以通过长时序的观测来实现；空间上的完整性要求真实性检验中像元相对真值的空间分布在全球范围内具有足够的代表性，这就要求地面站点不能随机分布，而是需要涵盖不同的地表类型、不同的气候带、不同的地形条件、不同的异质性程度等。 由于遥感观测总是具有一定的空间覆盖，基于不同观测平台(地基－机载－卫星)的对地观测，遥感像元具有不同的空间分辨率，存在着尺度差异特征。图1-6显示了不
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