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在前篇博文(往事如烟)答复网友评论时,我提到:
“我相信学识和人品有很强的正相关。我不会在这儿画图。想像X轴代表学识;Y代表人品。在x接近零的时候,人品的差别基本独立于学识。但随x增加,二者相关性逐步增强。所以散点图应该像一把扫帚,柄斜向上。但是能耐和人品的相关性就难说了。按李宗吾的理论,应该是负相关。但似乎不普适”。
网友们总的反映不错,觉得讲得还算清楚。那么,我就想要求我的学生都画两张这样的图,把你认识的,知道的人都作为一个个数据点,标上去(别标注谁谁谁!)。最后把自己也作为一个数据点,标上去,这次可以注明是自己,是什么时候注的。过段时间,再标注一次。三年五年以后,可以看看自己的轨迹(trajectory),自我评估一把--当然,不用给别人看。
数据点的轨迹,或者说时间序列,表现的就是过程。
还在遥感应用的早期,多时相遥感数据,就已经展现出强大的分类能力。因为不同作物有不同的季相变化,这大家很容易理解。但用于分类的时候,多数只是把多时相遥感数据当作额外增加的波段来用。有人也进一步提出用波谱空间中作物的轨迹来参与分类,但好像并没有什么优势。当时也没有讲清楚会有什么优势。(ref?)
遥感应用发展到今天,就不得不考虑充分利用遥感时间序列了。比如农作物的估产,就需要时间序列的遥感数据,来监测作物的种植面积和长势。但是同时还需要这种作物从播种到收获的全过程的知识,历年风调雨顺状况的评估,才能估计今年的产量。所以这需要作物生长过程丰富的知识。就是说,光知道春种秋收是不够的。比如白居易就知道山中的物候和山下就不一样:
人间四月芳菲尽,山寺桃花始盛开。长恨春归无觅处,不知转入此中来。
从全国范围来说,纬度,气候带,等等也都会影响物候。没有丰富的知识积累,时间序列遥感也就玩不转。
又如,若干年前,辽河大水,遥感估算的受灾面积只有民政部门上报数的十分之一,中央采信了遥感估算面积。最近参加了环境减灾卫星(HJ)减灾地面系统的初步设计,才知道减灾委的同志迄今不服:
(1)按受灾面积发放的救灾款还是老标准,老百姓苦,都骂遥感“乱摇笔杆”(这不能怪遥感)。
(2)遥感图像是洪峰以后获取的,洪峰时过水面积更大,图像上反映不出来 (这怪遥感水平不够)…
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GMT+8, 2024-4-29 14:31
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