博文
主被动遥感机理与模型协同--几何光学模型简介（转载）
|
日前，导师在研究所发起了一次讨论，诸多问题难倒了我们几位博士师兄师姐，甚至几位研究所的老师也觉得颇为难解。导师多年前写的这篇文章倒是解释了一些问题，在这里大胆转载。也希望能有更多研究相关内容的老师和同学们能一起为之努力。
原文摘自全国遥感与地理信息科学研究生论坛
原文地址：http://www.slrss.cn/rsgisforum/bbs/viewthread.php?tid=215
多年前,《遥感学报》要我为我们的一辑专刊写前言，我写道：时届中秋佳节，“明月几时有？”我国古代地理学家一千年前就提出这一问题。二向性反射的几何光学学派的回答是，只有当观察者位于“热点”方向，即背对太阳时，才能看到满月，而
且看不到环形山的任何阴影，因而最明亮。
这个回答也许太简单，因为还有大气透明度的问题，日地距离，相干效应，等等，等等。但不可否认，几何光学的回答抓住了问题最核心的本质。同样的原理，我们已成功地应用于可见光、近红外的对地遥感，在攀登项目中又成功地推广到热红外，解释非同温像元热辐射的方向性。
当我写这番话时，我以为月亮的朔望，上弦下弦，这些几何光学关系是大家都清楚的。不料好几位地理学的博士、教授怀疑我满月即热点的提法。经过热烈讨论，我 才弄清楚他们把新月当作月食了。再深入问，为什么满月不总有月食？这复杂一些，牵涉到地球的锥形阴影和满月的“热点宽度”，但仍然是一个几何光学问题。
这里虽然以介绍几何光学模型为主，但并不排斥其他的模型或学派，古话说，“珠联璧合”，“相得益彰”，“君子和而不同、小人同而不和”，就是讲多样性的互 补与综合，或英语里的synergic. 说到珠联璧合，时髦的读者也许会想到珍珠项链什么的，92年版“常用成语词典”解释为：“指珍珠串在一起，美玉合在一块儿，比喻…”这是望文生义，也不算 错。但其实语出汉书：“日月如合璧，五星如连珠,”讲的是两种罕见的天文地理现象。
日月同辉不稀罕，在上弦月、下弦月时，太阳—地球—月亮成直角，我们常常可以看到。但日月合璧就难得一见了。日月合璧指的是太阳和月亮重叠在一起，而又不 是日食——它们一道放射光华。有人也许认为这种罕见现象是对几何光学模型的挑战。但其实我相信只有几何光学模型（加上大气分层模型）才能解释这种目前据说 只能在东南沿海十月朔日、天朗气清时才能看到的日月同升现象。不过要验证这种解释就比较困难，需要在指定时刻，指定地点，测太阳/月亮的直射光谱，放探空 气球，但也不是办不到的。
几何光学（GO）模型明显的优势就是解释阴影、表面反射，简单、直截了当。
辐射传输（RT）模型明显的优势则在液体和气体的体散射，出发点就在微分体积元的能量守恒。RT模型的问题在于太复杂，出发点就左微右积。RT学派腹诽 GO模型主要有两条：1）太简单，不像学问高深的样子；2）不满足能量守恒定律。既然是腹诽，你怎么知道？因为有学GO的学生转学RT的；也有学RT的学 生论文让我审的。说GO模型不满足能量守恒定律，纯属误解；它在微观和宏观两个层次上均满足能量守恒定律，只是没有必要在方程里表示出来。就像我们吃饭， 饿了就吃，没有必要先宣布为了能量守恒，现在开始吃饭一个道理。相反RT模型，由于没有解析解，宏观上不满足。
这里我顺便讲一讲模型的简单性原则。
模型的简单性原则：我们所谓模型就是对真实世界（事物、过程。。。）的数学描述，英文原意就是模特儿（model）。
高度逼真－－－－－－－－－－－－－马虎（逼真性）
复杂－－－－－－－－－－－－－－简单（复杂性）
真人模特－塑料模特－－－－－－－－稻草人（例）
推销时装－－－－－－－－－－－－－赶麻雀（用途）
讨论模型的简单性，首先要明确建模的目的。用途不同，上面从名模到稻草人都可能是合理的。要赶麻雀，用真人模特就极不合理。但不懂这个道理，我自己就还真干过，后果严重。。。。。。
同样逼真、同样普适的情况下，模型越简单越好。或者换一个表述，即著名的“奥卡姆剃刀”：如无必要，勿增实体。－多余的东西、统统刮掉。
对建模来讲，这里实体包括：假设，参数，运算的复杂性等等。600多年以来，从哥白尼的日心说，到牛顿的万有引力，到爱因斯坦的相对论，简单性原则已经取 得巨大成功，成为重要的科学理念。要解释昼夜，解释时差，地心说就够了。但是地心说解释五大行星的运动，就复杂到连张衡，诸葛亮都头疼。哥白尼的成功，我 们往往过多强调了科学对神学革命的一面，忽略了简单性原则成功的一面。
辐射传输（RT）模型在大气遥感中取得了巨大的成功。1960年代以来用于陆表遥感，成为主流学派，但遇到较大的困难。原因：陆表不是气体，其三维结构投 射阴影。二十多年来Li－Strahler几何光学模型逐步发展，已成系列：Li-Strahler模型系列SCI引用次数经检索，1991-2007年 间，陆表遥感模型SCI引用次数最高三篇论文为：(1) Myneni，93：193次；(2) Roujean，92：162次；(3) Li，92：155次。分别为RT、GO－RT混合（GORT）、和GO模型。分析最高三十篇，基本也是三分天下的格局。至此我们可以认为GO模型已成功 进入了陆表遥感的主流。(很有科学自信)
几何光学模型早期的成功是解释地物反射的方向性。这是人们早就观察到的现象。例如韩愈，就注意到春雨之后：草色遥看近却无。几何光学模型给这类BRDF现象简洁的数学解释，推动了BRDF研究和多角度遥感的发展。但我们不能停留在“草色遥看近却无”的阶段。
但Li－Strahler几何光学模型系列需要拓展可见光／近红外热红外微波遥感被动主动主被动协同目前国际上搞GO模型的越来越多，比如 Roujean，陈镜明。我们必须拓展才能保持竞争优势。􀂋80年代初，第一个李－Strahler几何光学模型，就明确考虑 到了尺度问题。􀂋美国微波遥感的先驱Moore 也很快意识到其优势，建议合作用于雷达遥感；􀂋98年R. Dickinson院士建议用于大气模型下界面；􀂋98年NASA要求将几何光学模型用于热红外。
谈到GO模型推广到微波，大家都难免怀疑，微波波长比VNIR长那么多，GO模型还管用吗？是的，在叶片的层次，GO模型应该不那么管用了，叶片可以简化 为云中水滴，RT方程更适合描述雷达信号的衰减但是树干和地面形成的角反射器，是雷达波的主要成分，只有GO模型能较好描述。这是Moore早就注意到， 孙国清接着我85年工作一直在
做的。另一个疑问是，GO模型是简单推广到微波吗？那有什么创新？首先，目前仍普遍怀疑GO模型能否用于SAR，作好了大家才信。这也是一个创新点。其 次，GO在模型层次作为协同反演的基础，描述SAR回波的产生，但其上叠加上了叶片的衰减，光靠SAR回波是很难区分的。而VNIR估算LAI是拿手好 戏。这样协同反演，是主要创新点。
为什么我们跑那么大老远到卫星上观察地球表面，反而比我们在地上“眼见为实”竟然还有优势呢？这里牵涉到一个尺度问题。
不同的自然现象有不同的最佳观测距离和尺度，并不一定是距离越近越好，观测越细微越好。18世纪英国斯威夫特用一个例子形象地说明这一点。他假定从非常近 的距离，用很高的分辨率来看一个美女。观察者在这位美女的脸上从一个毛孔观察到另一个毛孔，辛苦观测的结果和整体的“美”全不相干。我国古代学者更早几百 年也认识到了这个观察尺度和距离的问题。他们以庐山为例：在山里实地积累的大量观察，“远近高低各不同”，对认识庐山的全貌却很少有所帮助。这并不是否定 系统的高精度的实地观测，而是说明需要适当的距离和比例尺，才能有效、完整地观察。
横看成岭侧成峰
远近高低各不同
不识庐山真面目
只缘身在此山中
------苏东坡论尺度效应
遥感空间分辨率从公里到亚米级，要反演生态环境要素，必须研究其空间尺度效应，实现尺度转换
如不同空间分辨率的遥感图像分类，在增加了地表分类破碎度的分维描述以后，不同比例尺下地类面积估算就可以实现尺度转换，结果能自洽;
“美国地理遥感之父”D. Simonett早在80年代初NASA设立RSSP(遥感科学计划）时就指出尺度效应是遥感科学之所以为科学的关键问题；
中科院外籍院士、美国两院院士R. Dickinson（2005）指出“李小文等给出了一些遥感中有关尺度效应的示例…直到近来我才意识到尺度效应对于这个领域(气候模拟)内的成功（或它的不足）是极其重要的。”
遥感产品用户最关心的是产品精度，领导也最关心精度。但定量遥感的困扰，根子在于其本身的优势：例如，除了遥感自己，很难给出公里尺度上复杂地表温度的 “真值”。像林班尺度上树冠大小、全国耕地总面积等的“真值”倒是可以获得或查到，但这些真值本身都有很大的不确定性－我大学学过误差分析，后来搞“社 教”丈量过自留地，搞森林遥感也量过树冠大小。所以定量遥感的精度问题很多时候是无真值情况下的问题。
在没有真值的情况下，怎么衡量遥感产品的精度？这有点像衡量一个人的箭法，有箭靶好办，数多少环就行；没有箭靶怎么办？古代一般就让他多射几箭，看其箭着点的一致性。
所以我觉得精度应该分两种，有真值叫精确度（accuracy）；没有真值叫精密度（precision）。
那么精密度又怎么衡量呢？应该是从独立的遥感数据源，估计同一未知数，再分析其各自的不确定性和一致性。事实上人们就常用高分辨率的遥感图像的估计来作为 较低分辨率遥感产品精密度的衡量标准。例如用大比例尺航片的结果作为衡量卫片结果的标准。但是如果二者分辨率相差太大，那就必须有地面实况的一些先验知识 （如地块破碎度、田坎系数、物候LAI，等），进行尺度变换，使之排除地面实况本身的影响，才能衡量遥感产品（算法）的精密度。用地面台站数据作“真值” 时更是如此。当然追求给定尺度上地面测量的真值，也是我们努力的另一方向，例如LAS。
这只是我的管见，但遥感课题立项答辩中经常遇到这个问题，所以讲出来供大家参考。预祝大家今后立项顺利！
像元互易原理适用性的争论主要是在地学测量界和物理学家之间壁垒分明进行。前者如Kimes, Kriebel, 早就观察到互易原理的“视在失效”，后者如Snyder, Wanner等则坚持互易原理是物理学的基本假设之一，可以用来衡量数据质量。
作为成都电讯工程学院毕业生，我早在85年使用Kimes的经典数据时就发现其不满足互易原理。Kimes坚持不是由于测量误差引起的。我当时存疑，直到十二年以后才发现了沟通二者的桥梁。
https://wap.sciencenet.cn/blog-4618-12008.html
上一篇：優秀學校，如斯炮製
下一篇：如果要一个国家闭嘴(转载)
原文摘自全国遥感与地理信息科学研究生论坛
原文地址：http://www.slrss.cn/rsgisforum/bbs/viewthread.php?tid=215
多年前,《遥感学报》要我为我们的一辑专刊写前言，我写道：时届中秋佳节，“明月几时有？”我国古代地理学家一千年前就提出这一问题。二向性反射的几何光学学派的回答是，只有当观察者位于“热点”方向，即背对太阳时，才能看到满月，而
且看不到环形山的任何阴影，因而最明亮。
这个回答也许太简单，因为还有大气透明度的问题，日地距离，相干效应，等等，等等。但不可否认，几何光学的回答抓住了问题最核心的本质。同样的原理，我们已成功地应用于可见光、近红外的对地遥感，在攀登项目中又成功地推广到热红外，解释非同温像元热辐射的方向性。
当我写这番话时，我以为月亮的朔望，上弦下弦，这些几何光学关系是大家都清楚的。不料好几位地理学的博士、教授怀疑我满月即热点的提法。经过热烈讨论，我 才弄清楚他们把新月当作月食了。再深入问，为什么满月不总有月食？这复杂一些，牵涉到地球的锥形阴影和满月的“热点宽度”，但仍然是一个几何光学问题。
这里虽然以介绍几何光学模型为主，但并不排斥其他的模型或学派，古话说，“珠联璧合”，“相得益彰”，“君子和而不同、小人同而不和”，就是讲多样性的互 补与综合，或英语里的synergic. 说到珠联璧合，时髦的读者也许会想到珍珠项链什么的，92年版“常用成语词典”解释为：“指珍珠串在一起，美玉合在一块儿，比喻…”这是望文生义，也不算 错。但其实语出汉书：“日月如合璧，五星如连珠,”讲的是两种罕见的天文地理现象。
日月同辉不稀罕，在上弦月、下弦月时，太阳—地球—月亮成直角，我们常常可以看到。但日月合璧就难得一见了。日月合璧指的是太阳和月亮重叠在一起，而又不 是日食——它们一道放射光华。有人也许认为这种罕见现象是对几何光学模型的挑战。但其实我相信只有几何光学模型（加上大气分层模型）才能解释这种目前据说 只能在东南沿海十月朔日、天朗气清时才能看到的日月同升现象。不过要验证这种解释就比较困难，需要在指定时刻，指定地点，测太阳/月亮的直射光谱，放探空 气球，但也不是办不到的。
几何光学（GO）模型明显的优势就是解释阴影、表面反射，简单、直截了当。
辐射传输（RT）模型明显的优势则在液体和气体的体散射，出发点就在微分体积元的能量守恒。RT模型的问题在于太复杂，出发点就左微右积。RT学派腹诽 GO模型主要有两条：1）太简单，不像学问高深的样子；2）不满足能量守恒定律。既然是腹诽，你怎么知道？因为有学GO的学生转学RT的；也有学RT的学 生论文让我审的。说GO模型不满足能量守恒定律，纯属误解；它在微观和宏观两个层次上均满足能量守恒定律，只是没有必要在方程里表示出来。就像我们吃饭， 饿了就吃，没有必要先宣布为了能量守恒，现在开始吃饭一个道理。相反RT模型，由于没有解析解，宏观上不满足。
这里我顺便讲一讲模型的简单性原则。
模型的简单性原则：我们所谓模型就是对真实世界（事物、过程。。。）的数学描述，英文原意就是模特儿（model）。
高度逼真－－－－－－－－－－－－－马虎（逼真性）
复杂－－－－－－－－－－－－－－简单（复杂性）
真人模特－塑料模特－－－－－－－－稻草人（例）
推销时装－－－－－－－－－－－－－赶麻雀（用途）
讨论模型的简单性，首先要明确建模的目的。用途不同，上面从名模到稻草人都可能是合理的。要赶麻雀，用真人模特就极不合理。但不懂这个道理，我自己就还真干过，后果严重。。。。。。
同样逼真、同样普适的情况下，模型越简单越好。或者换一个表述，即著名的“奥卡姆剃刀”：如无必要，勿增实体。－多余的东西、统统刮掉。
对建模来讲，这里实体包括：假设，参数，运算的复杂性等等。600多年以来，从哥白尼的日心说，到牛顿的万有引力，到爱因斯坦的相对论，简单性原则已经取 得巨大成功，成为重要的科学理念。要解释昼夜，解释时差，地心说就够了。但是地心说解释五大行星的运动，就复杂到连张衡，诸葛亮都头疼。哥白尼的成功，我 们往往过多强调了科学对神学革命的一面，忽略了简单性原则成功的一面。
辐射传输（RT）模型在大气遥感中取得了巨大的成功。1960年代以来用于陆表遥感，成为主流学派，但遇到较大的困难。原因：陆表不是气体，其三维结构投 射阴影。二十多年来Li－Strahler几何光学模型逐步发展，已成系列：Li-Strahler模型系列SCI引用次数经检索，1991-2007年 间，陆表遥感模型SCI引用次数最高三篇论文为：(1) Myneni，93：193次；(2) Roujean，92：162次；(3) Li，92：155次。分别为RT、GO－RT混合（GORT）、和GO模型。分析最高三十篇，基本也是三分天下的格局。至此我们可以认为GO模型已成功 进入了陆表遥感的主流。(很有科学自信)
几何光学模型早期的成功是解释地物反射的方向性。这是人们早就观察到的现象。例如韩愈，就注意到春雨之后：草色遥看近却无。几何光学模型给这类BRDF现象简洁的数学解释，推动了BRDF研究和多角度遥感的发展。但我们不能停留在“草色遥看近却无”的阶段。
但Li－Strahler几何光学模型系列需要拓展可见光／近红外热红外微波遥感被动主动主被动协同目前国际上搞GO模型的越来越多，比如 Roujean，陈镜明。我们必须拓展才能保持竞争优势。􀂋80年代初，第一个李－Strahler几何光学模型，就明确考虑 到了尺度问题。􀂋美国微波遥感的先驱Moore 也很快意识到其优势，建议合作用于雷达遥感；􀂋98年R. Dickinson院士建议用于大气模型下界面；􀂋98年NASA要求将几何光学模型用于热红外。
谈到GO模型推广到微波，大家都难免怀疑，微波波长比VNIR长那么多，GO模型还管用吗？是的，在叶片的层次，GO模型应该不那么管用了，叶片可以简化 为云中水滴，RT方程更适合描述雷达信号的衰减但是树干和地面形成的角反射器，是雷达波的主要成分，只有GO模型能较好描述。这是Moore早就注意到， 孙国清接着我85年工作一直在
做的。另一个疑问是，GO模型是简单推广到微波吗？那有什么创新？首先，目前仍普遍怀疑GO模型能否用于SAR，作好了大家才信。这也是一个创新点。其 次，GO在模型层次作为协同反演的基础，描述SAR回波的产生，但其上叠加上了叶片的衰减，光靠SAR回波是很难区分的。而VNIR估算LAI是拿手好 戏。这样协同反演，是主要创新点。
为什么我们跑那么大老远到卫星上观察地球表面，反而比我们在地上“眼见为实”竟然还有优势呢？这里牵涉到一个尺度问题。
不同的自然现象有不同的最佳观测距离和尺度，并不一定是距离越近越好，观测越细微越好。18世纪英国斯威夫特用一个例子形象地说明这一点。他假定从非常近 的距离，用很高的分辨率来看一个美女。观察者在这位美女的脸上从一个毛孔观察到另一个毛孔，辛苦观测的结果和整体的“美”全不相干。我国古代学者更早几百 年也认识到了这个观察尺度和距离的问题。他们以庐山为例：在山里实地积累的大量观察，“远近高低各不同”，对认识庐山的全貌却很少有所帮助。这并不是否定 系统的高精度的实地观测，而是说明需要适当的距离和比例尺，才能有效、完整地观察。
横看成岭侧成峰
远近高低各不同
不识庐山真面目
只缘身在此山中
------苏东坡论尺度效应
遥感空间分辨率从公里到亚米级，要反演生态环境要素，必须研究其空间尺度效应，实现尺度转换
如不同空间分辨率的遥感图像分类，在增加了地表分类破碎度的分维描述以后，不同比例尺下地类面积估算就可以实现尺度转换，结果能自洽;
“美国地理遥感之父”D. Simonett早在80年代初NASA设立RSSP(遥感科学计划）时就指出尺度效应是遥感科学之所以为科学的关键问题；
中科院外籍院士、美国两院院士R. Dickinson（2005）指出“李小文等给出了一些遥感中有关尺度效应的示例…直到近来我才意识到尺度效应对于这个领域(气候模拟)内的成功（或它的不足）是极其重要的。”
遥感产品用户最关心的是产品精度，领导也最关心精度。但定量遥感的困扰，根子在于其本身的优势：例如，除了遥感自己，很难给出公里尺度上复杂地表温度的 “真值”。像林班尺度上树冠大小、全国耕地总面积等的“真值”倒是可以获得或查到，但这些真值本身都有很大的不确定性－我大学学过误差分析，后来搞“社 教”丈量过自留地，搞森林遥感也量过树冠大小。所以定量遥感的精度问题很多时候是无真值情况下的问题。
在没有真值的情况下，怎么衡量遥感产品的精度？这有点像衡量一个人的箭法，有箭靶好办，数多少环就行；没有箭靶怎么办？古代一般就让他多射几箭，看其箭着点的一致性。
所以我觉得精度应该分两种，有真值叫精确度（accuracy）；没有真值叫精密度（precision）。
那么精密度又怎么衡量呢？应该是从独立的遥感数据源，估计同一未知数，再分析其各自的不确定性和一致性。事实上人们就常用高分辨率的遥感图像的估计来作为 较低分辨率遥感产品精密度的衡量标准。例如用大比例尺航片的结果作为衡量卫片结果的标准。但是如果二者分辨率相差太大，那就必须有地面实况的一些先验知识 （如地块破碎度、田坎系数、物候LAI，等），进行尺度变换，使之排除地面实况本身的影响，才能衡量遥感产品（算法）的精密度。用地面台站数据作“真值” 时更是如此。当然追求给定尺度上地面测量的真值，也是我们努力的另一方向，例如LAS。
这只是我的管见，但遥感课题立项答辩中经常遇到这个问题，所以讲出来供大家参考。预祝大家今后立项顺利！
像元互易原理适用性的争论主要是在地学测量界和物理学家之间壁垒分明进行。前者如Kimes, Kriebel, 早就观察到互易原理的“视在失效”，后者如Snyder, Wanner等则坚持互易原理是物理学的基本假设之一，可以用来衡量数据质量。
作为成都电讯工程学院毕业生，我早在85年使用Kimes的经典数据时就发现其不满足互易原理。Kimes坚持不是由于测量误差引起的。我当时存疑，直到十二年以后才发现了沟通二者的桥梁。
https://wap.sciencenet.cn/blog-4618-12008.html
上一篇：優秀學校，如斯炮製
下一篇：如果要一个国家闭嘴(转载)
