20-卫星遥感数字产品质量评价方法研究

遥感数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：1、图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。

因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。

目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。

如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

4、图像分割图像分割是遥感数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。

5、图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。

作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。

对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

遥感科学-思考题汇总-20152“遥感科学”思考题1. 遥感技术的主要特点有哪些？遥感的主要特点：（1）观测范围大、具有综合、宏观的特点（2）信息量大，具有手段多，技术先进的特点（3）获取信息快，更新周期短，具有动态监测的特点（4）数据的综合性和可比性：反映了地球上许多自然人文信息，红外遥感昼夜探测、微波遥感全球探测人们可以从中选择需要的信息（5）经济型：与传统方法相比大大节省人力、物力、财力和时间，具有很高的经济效益和社会效益（6）局限性：遥感技术所利用的电磁波还是很有限，仅是其中的几个波段。

2. 试说明遥感技术的发展趋势。

多层次：地面、航空、航天、宇宙从单一传感器---多传感器分辨率不断提高：空间、时间、辐射和光谱分辨率不断提高全天候、全天时：可见光/红外、短波红外、热红外、微波静态---动态：短周期、多时相定性---定量：新的算法、半自动化、自动化、智能化遥感和非遥感资料结合遥感和GIS、GNNS（全球导航卫星系统，Global Navigation SatelliteSystem，GPS、北斗、伽利略计划等）结合3. 如何理解“遥感”是以电磁波与地球表面物质相互作用为基础来探测、研究地面目标的科学？遥感利用航天、航空（包括近地面）遥感平台上的遥感仪器，获取地球表层（包括陆圈、水圈。

生物圈、大气圈）特征的反射或发射电辐射能的数据，通过数据处理和分析，定性、定量地研究地球表层的物理过程、化学过程、生物过程、地学过程，为资源调查、环境监测等服务。

这里把地球作为遥感的研究对象。

因此，遥感是以电磁波与地球表面物质相互作用为基础来探测、研究地面目标的科学。

4. 掌握并理解遥感的基本过程（提示：辐射源——大气——地表——大气——传感器——应用等环节）。

（1（能源（辐射源）。

所有的被动遥感所利用的能源均为太阳辐射能。

（2（在大气中传播。

太阳辐射能通过大气层，部分被大气中的微粒散射和吸收，使能量衰减。

（3（到达地表的能量与地表物质相互作用。

高分辨率卫星遥感影像制作DOM质量检验方法研究作者：金宜来源：《科技创新导报》2019年第17期摘 ; 要：本文基于笔者从事测绘产品质量检验的相关工作实践，探讨了利用WorldView-2、WorldView-3卫星遥感影像制作DOM产品成果的质量检验内容、检验方法以及成果质量评定流程。

通过全数概查和抽样详查的方式，采用人机交互和人工审查相结合的方法进行检查，从而保证影像加工生产的质量控制。

关键词：卫星遥感影像 ;DOM ;质量元素中图分类号：TP751 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1674-098X（2019）06（b）-0127-03目前，遥感卫星影像已经被广泛应用于军事侦察、测绘制图、气象预报、国土资源勘查、环境质量评价和自然灾害监测与防治、以及地球系统科学等研究领域，发挥着极其重要的作用。

为满足日益广泛的前端应用，其定位已不能拘泥于传统的地貌展示，须同时满足分析与建库的需求。

数字正射影像图是利用DEM对遥感影像逐像元进行辐射改正、微分纠正和镶嵌，并按规定图幅范围裁剪生成的，带有公里格網、图廓（内、外）整饰和注记的平面图。

检验其数据的精度、现势性和完整性，也可从中提取自然资源和社会经济发展信息，为防灾治害和公共设施建设规划等应用提供可靠依据。

某城市高分辨率卫星遥感影像图制作项目是基于WorldView-2、WorldView-3卫星遥感影像数据通过对原始影像数据进行正射纠正、对单景正射影像图进行调色、镶嵌和裁切制作1：2000正射影像图成果数据，并对此DOM成果数据进行质量验收。

1 ;检查内容首先，审查项目的资料质量，其中包括技术设计书、技术总结、检查报告、仪器检定证书等文字报告的质量及资料的整理和装订等。

然后，依据《数字测绘成果质量检查与验收》（GB/T 18316-2008）从空间参考系、位置精度、影像质量和逻辑一致性及附件质量5个质量元素对DOM成果进行检验。

北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星数据质量评判标准用计算机处理的遥感图像必须是数字图像。

以摄影方式获取的模拟图像必须用图像扫描仪等进行模/数(A/D)转换；以扫描方式获取的数字数据必须转存到一般数字计算机都可以读出的CCT等通用载体上。

计算机图像处理要在图像处理系统中进行。

图像处理系统是由硬件(计算机、显示器、数字化仪、磁带机等等)和软件(具有数据输入，输出，校正，变换，分类等功能)构成。

图像处理内容主要包括校正、变换和分类。

1.主观评价方法以人为图像的评价者，根据自己的评价尺度和经验对图像质量进行评价。

2.客观评价方法1)均方差2)信噪比主要用来评价影像经压缩、传输、增强等处理前后的质量变化情况，其本质与均方差类似。

3)方差反映了图像各个像元灰度相对于灰度平均值的离散情况，在某种程度上也可以用来评价图像信息量的大小。

若方差大，则图像灰度级分布分散，图像的反差大，可以看出更多的信息；方差小，图像反差小，对比度不大，色调单一均匀，看不出太多的信息。

从直方图的角度来说，它反映了直方图的大致分布宽度。

在图像比较分析中，图像的方差越大，说明图像灰度层次越丰富，在目视效果中，地物更加易于识别和分类，图像质量较为理想。

4)平均梯度敏感地反映图像对微小细节反差表达的能力。

一般来说，平均梯度越大，表明影像越清晰，反差越好，但平均梯度受影像噪声的影像越大。

5)信息熵熵是从信息论角度反映影像信息丰富程度的一种度量方式，信息熵的大小反映了图像携带的信息量的多少。

通常情况下，影像的信息熵越大，其信息量就越丰富，质量也就越好。

信息熵可用于比较不同图像信息量的差异，当不能将影像信息熵作为衡量影像质量好坏的唯一标准，因为即使同一地区的相同质量的遥感影像由于摄影时间不同其信息量也会不同，而且信息熵所反映的情况有时会和人的视觉感受不一致。

6)基于灰度预测误差统计的方法这种方法是用二维差分脉冲编码调制（DPCM）影像压缩编码技术的方法来评价影像的构像质量。

数字测绘产品的质量检查与质量控制数字测绘产品是现代地理信息技术中的重要组成部分，它在城市规划、土地利用、资源调查、环境监测等领域具有广泛的应用。

数字测绘产品的质量检查与质量控制是确保其准确性和可靠性的重要环节，对于保障地理信息数据的有效性和可信度具有重要意义。

在数字测绘产品的制作过程中，必须严格按照相关标准和规范进行质量检查和质量控制，确保产品的质量符合要求。

一、数字测绘产品的质量检查1. 数据获取阶段的质量检查数字测绘产品的质量检查工作应该从数据获取阶段开始。

在进行实地调查和测量时，需要对测量仪器进行校准和检定，确保测量数据的准确性。

对于采集到的原始数据要进行实地核查和验证，排除错误数据和虚假信息。

在无人机航测、卫星遥感和地面测量等不同数据获取途径下，都需要进行相应的质量检查工作，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据处理与生产阶段的质量检查在数据处理与生产阶段，需要对数据进行预处理、配准、去噪、重建等操作，确保数据的完整性和一致性。

针对数字地图、DEM、DOM等不同类型的数字测绘产品，需要进行相应的数据质量检查，包括数据精度、数据完整性、数据一致性等方面的检查。

要对数据生产过程中的操作流程、方法和参数进行审核，确保数据生产的过程可控和可追溯。

3. 最终产品的质量检查对于最终的数字测绘产品，需要进行全面的质量检查，包括数据的几何精度、属性精度、完整性、一致性、符合性等方面的检查。

对数字地图要进行多项指标的质量评价，包括地图边界的精度、要素位置的精度、属性信息的准确性等方面的检查。

对于DEM、DOM等产品要进行数据精度、地形准确性、地物表现等方面的检查，确保产品的准确性和可靠性。

1. 质量控制体系的建立为了保证数字测绘产品的质量，需要建立完善的质量控制体系，确保每个环节和每个过程都能进行有效的质量控制。

质量控制体系应包括质量控制流程、质量控制标准、质量控制方法、质量控制人员等内容，对于不同类型的数字测绘产品应该有相应的质量控制要求和标准。

AbstractWith the rapid development of remote sensing technology, a large amount of remote sensing data has been provided for a variety of remote sensing applications. While due to the lack of effective quality evaluation system and methods of remote sensing data in specific application areas, there is great blindness in the acquisition, processing and application of remote sensing data. This lack of awareness of data availability will no doubt affect research in image processing and analysis algorithms, and the evaluation of various processing and analysis of image will be lack of effectiveness. All of these will hinder the expansion of the amplitude and deepening of the level of remote sensing applications.This paper proposes two classification-oriented image quality assessment methods on the basis of analysis of the quality of image classification. The first image quality assessment method is based on image quality factors. For the first method, this paper first analyzes the impact of image quality factors on image quality, and then explores the connection between image quality factors and image classification accuracy; the second image quality assessment method is based on the distribution of image features. For the first method, this paper first builds the image quality model which reflects the relationship between the distribution of image features and image classification accuracy, and then evaluates the image quality using the image quality evaluation model. Since the EM algorithm can easily get trapped in local optimal solution, which may deviate far from the true value, this paper proposes a MCEM (Mean-Constrained Expectation Maximization) algorithm. Compared with the EM algorithm, both theory and experiments show that MCEM algorithm can effectively improve the accuracy of parameter estimation.The experimental results using both the experimental simulation data and remote sensing data, verify the feasibility of the first method proposed in this paper. The experimental results using remote sensing data verify the validation of the second method. Experimental results show that the proposed second method of image quality evaluation, which is based on the distribution of image features can effectively estimate the accuracy of image classification.Keyword: classification-oriented image quality assessment classification accuracy parameter estimation目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1 绪论1.1引言 (1)1.2国内外研究现状 (3)1.3研究方法及技术方案 (5)1.4论文结构及主要内容 (6)2 面向图像分类的图像质量评价模型2.1图像分类精度评价指标——K APPA系数的分析 (7)2.2图像质量评价模型的建立 (9)2.3本章小节 (12)3 基于质量要素进行图像质量评价3.1通用图像质量方程 (13)3.2图像质量要素分析与度量 (16)3.3图像质量要素与图像分类精度的关系研究 (18)3.4本章小结 (28)4 基于特征分布的图像质量评价4.1概率密度估计算法 (29)4.2基于特征分布的图像质量评价 (43)4.3基于特征分布的图像质量评价方法性能评价 (46)4.4本章小结 (47)5 总结与展望5.1本文总结 (49)5.2未来工作与展望 (50)致谢 (51)参考文献 (52)1 绪论1.1 引言遥感技术由于其获取数据的范围广、实时性好以及综合性强等优点，已成为空间探测的重要手段。

测绘成果质量检验在摄影测量与遥感中的运用与探讨1. 引言1.1 测绘成果质量检验的重要性测绘成果质量检验是指对测绘成果进行评价和验证，以确保其准确性和可靠性。

在摄影测量与遥感领域，测绘成果质量检验的重要性不言而喻。

测绘成果质量检验可以有效保证测绘数据的准确性和可信度，为后续的地图制作、资源管理、城市规划等应用提供可靠的基础数据。

通过对测绘成果质量进行检验，可以及时发现和纠正数据采集、处理或分析中存在的问题和错误，提高数据的质量和可靠性。

测绘成果质量检验也可以为各种应用提供科学依据，确保地理信息的准确性和一致性。

测绘成果质量检验在摄影测量与遥感中具有重要的意义和价值，是确保测绘数据质量的关键一环。

只有通过科学有效的检验手段，才能保证测绘成果的真实性和可靠性，从而为各种应用提供准确、可信的地理信息数据支持。

深入研究和探讨测绘成果质量检验的方法和技术，对于提高测绘成果质量、推动地理信息技术的发展具有重要意义。

1.2 摄影测量与遥感的相关概念摄影测量是利用航空摄影或航天摄影获取影像资料，通过对影像进行解译、分析和处理，提取出地物空间位置和形状等信息的测绘方法。

摄影测量广泛应用于国土资源调查、城市规划、环境监测等领域，具有高效、全面、准确的特点。

遥感是通过利用航天卫星、飞机或者地面传感器获取地球表面光谱信息，进而对地球表面进行监测、分析与解译的技术手段。

遥感技术可以获取大范围、高分辨率的地表信息，为资源调查、环境监测、灾害诊断等领域提供数据支持。

摄影测量和遥感在测绘领域具有重要的地位和作用，两者结合使用，可以实现更加精确和全面的地图制作、资源管理、环境监测等工作。

随着科技的不断进步和发展，摄影测量和遥感技术也在不断创新和完善，为测绘工作提供了更加强大的技术支持。

2. 正文2.1 测绘成果质量检验在摄影测量中的应用测绘成果质量检验在摄影测量中的应用是确保摄影测量成果的准确性和可靠性，具有重要的意义。

测绘成果质量检验可以确保摄影测量数据的精度和一致性，从而提高地理信息系统的建设和应用效果。

遥感图像质量检测综述摘要：质量检测是遥感图像信息可用性的重要保证，且贯穿于遥感数据应用的整个阶段。

本文主要针对遥感图像的处理流程中的原始图像接收、图像预处理、图像信息提取三个阶段进行质量检测的研究。

同时具体分析了最后一阶段质量检测中常用的四种检测方法，为后续的研究奠定基础。

关键词：遥感；处理流程；不确定性；精度评价；质量检测1.绪论随着遥感卫星技术与信息技术的飞速发展，遥感图像的获取取到越来越多、获取速度越来越快捷，现在半天的数据获取量就达到了过去将近一年的获取量。

随着数据的爆炸性增长，劣质数据也随之而来，数据可用性受到严重影响。

众所周知，数据的质量决定了信息的可用性，因此对遥感图像的质量检测就越发显得重要[1]。

任何信息产品最终都要服务于社会发展，遥感图像更不例外。

遥感图像从获取需到可应用的专题图中间主要还包括原始图像获取、预处理和信息提取3个方面。

遥感图像的质量检测是贯穿于这整个过程，只有每一步都保证其相应的质量后才可能生成一幅可用的专题产品。

其中可能存在的质量问题简要介绍如下：（1）原始的遥感图像主要针对其辐射质量的检测，具体面临的质量问题是噪声过多和云量。

噪声的存在降低了图像的质量，有时甚至会完全掩盖数字图像中真正的光谱信息。

在光学遥感中，云覆盖是造成遥感数据可用性降低的重要因素，云量的存在则直接遮掩了地物的光谱信息，导致一景图像失去其可用性。

因此云量检测是遥感影像辐射质量评价的重要内容之一。

（2）图像的预处理阶段主要包括几何校正、图像融合、剪裁镶嵌等操作。

几何校正是为了使两幅或多幅图像的几何坐标相对应，是后续一系列的图像处理的基础，校正的质量将会影响后续所有过程集产品。

如果校正不准确轻则导致图像质量降低，重则导致图像间的操作不能进行。

图像融合是为了获取更丰富的图像信息以便于图像分类、信息提取等操作，一般由低分辨率多光谱信息的影像与高分辨率低光谱信息的影像融合，紧随几何校正进行。

如果融合效果较差会使图像中包涵的可用信息降低，不利于信息提取等最终操作。

国外部分卫星产品质量评价和质量控制方法第15卷增刊2004年l2月应用气象JOURNALOFAPPLIEDMETEOROLOGICALSCIENCEV o!.15,No.SupplDecember2004国外部分卫星产品质量评价和质量控制方法师春香刘玉洁(国家卫星气象中心,北京100081)摘要卫星遥感信息产品是由星载遥感仪器观测的数据经科学方法处理得到的,由于观测数据受地球大气和地表,太阳位置以及星上仪器工作状态,定标和定位精度等多种因素的影响,卫星遥感信息产品必须经过质量控制,误差分析之后才可以使用.因此,开展卫星产品质量控制和质量评价研究对于卫星反演产品的应用和在国民经济中发挥作用是非常必要的.该文调研了国外部分卫星产品(主要针对MODIS反演产品)的质量评价和质量控制的技术以及组织管理方法.关键词:卫星遥感产品质量控制质量评价1卫星遥感产品质量评价和质量控制的组织方法1.1MODIS陆表产品质量评价和质量控制从遥感资料获得的全球长序列科学数据集对环境和气候变化的应用是非常重要的.但是对这些资料的解释和应用必须考虑精度和质量,要能够正确区分自然变化还是人为因素造成的变化.对于从MODIS数据反演得到的全球陆表参数产品数据集,质量评价是整个产品链中一个重要的环节.质量评价主要从产品生成的科学性和产品的性能两方面考虑.本文主要讨论MODIS陆表产品采用的质量评价方法和业务系统.这里描述的方法代表了新的质量评价方法,并能保证陆表遥感产品的性能.整个过程是系统性完成的…1.在全球范围内的极轨卫星上,有数个高分辨率和低分辨率的探测器,用来提供全球范围的,系统的地球物理参数数据和生物物理参数数据.从这些数据反演得到的产品将提供大气,陆地和海洋生态系统的长期记录,可被用来开发对地球系统的综合理解_2J.正确解释来自遥感产品的全球长序列的科学数据集时要求:必须区别是人为因素造成的变化还是被监测的地球物理过程本身的自然变化.用户需要了解产品质量信息,以便合理应用这些数据;算法开发者也需要了解产品性能,以便改善产品.MODIS陆表产品数据质量控制结果用像素方式存储,并作为产品数据文件的元数据.有很多例子说明,MODIS陆表产品必须在考虑相关的质量评价结果后,使用它才有意义.MODIS陆表产品数据质量验证是选择有代表性的样本数据来确定产品的质量_3].产品验证指用分析比较的方法,对不同来源的样本进行比较,包括外场观测数据,遥感国家科技基础条件平台工作项目"气象资料共享系统建设"资助. 2004—06—16收到,2004—11-26收到修改稿.增刊师春香等:国外部分卫星产品质量评价和质量控制方法143数据[.验证结果以科学文献文档的方式公开,并在网上发布,使用户知道,一般是在收集到独立验证数据两年之内发布.用户可参考这些信息,来确定他们所使用数据的精度.1.1.1MoDIS陆表产品误差来源分析MODIS陆表产品误差来自多个方面,包括仪器误差;仪器特性描写和定标知识不完备;地理位置不确定;辅助数据不正确使用;软件编码错误;软件结构错误(相互依赖的产品之间数据格式匹配错误或科学内容匹配错误等);大气校正算法的敏感性;在产品生成,存档和分发过程中引入的误差等.尽管为保证MODIS陆表产品正确性,在前期可做各种尝试,但是,确保产品完全正确之后再分发,既不合理也不实际.因为这些误差在仪器的生命期间里随时被引入,也因为在某些情况下使用MODIS陆表产品时,可以忽略某些误差.1.1.2MoDIS陆表机构和产品分级MODIS陆表科学算法小组(MODLANDST(ScienceTeam))在美国有8个分部即科学计算机构(SCFs--ScienceComputingFacilities).在每个科学计算机构内的成员负责开发科学算法和编写软件,用来生成一个或多个MODIS陆表产品.由MODIS的自适应处理系统(MoDAPS—MODISAdaptiveProcessingSystem)每天平均生成10000个以上,标准的和中间的MODIS陆表产品数据文件,约390千兆字节.这些产品是全球范围的,每颗卫星上的MODIS仪器设计寿命为6年.为了存档和分发给用户J,标准的MODIS 陆表产品被送到数据分发和存档中心(DAACs--DistributedActiveArchiveCenters).MODIS低温陆表产品被送到国家海冰和积雪产品中心的数据分发和存档中心,非低温陆表产品被送到地球资源观测系统数据中心的数据分发和存档中心.科学计算机构内人员可以定制MODIS自适应处理系统中最新被制作的MODIs 陆表输入数据定标后辐射值定位数据云检测气溶胶大气可降水数值预报同化产品前一个时次的输入双向反射率地表温度/发射率陆地覆盖2级/2类产品积雪海冰覆盖表面反射率热异常地表温度/发射率格点数据格点角度数据以前的3级/4级产品积雪3级产品海冰最大含量表面反射率热异常地表温度/发射率植被指数双向反射率陆面覆盖变化叶面积指数反照率4级产品植被产品蒸散光合作用辐射量图1MODIS陆表产品数据处理流程图应用气象15卷产品的样品,从数据分发和存档中心定购其他的MODIS和EOS产品.MODIS自适应处理系统的作用是处理MODIS数据,使这些产品越来越精细.图1给出标准的MODIS陆表产品和他们之间的相互关系.MODIS陆表产品由定标后MODIS数据_6J,定位数据,MODIS大气产品(例如云检测和气溶胶产品)[8-91,静态辅助数据集(如海陆标志)和动态同化地球系统模式数据¨oJ(如数据同化办公室(DataAssimilationOffice)的水汽产品)产生.产品是分级处理产生的.在与MODIS仪器数据同样的地理位置上反演的地球物理参数数据为2级数据,地球网格点上的地球物理数据为2级数据和3级数据,模式输出数据为4级数据.MODIS陆表数据的最小单位是任意时间处理的2级数据,为granule格式(卫星坐标格式),其他2级,3级和4级数据是tile格式(经过投影处理的格式).1.1.3MODIS陆表产品质量评价的任务MODIS陆表科学算法小组提供MODIS陆表产品的质量评价结果.这一过程需要花费大量的时间,非常复杂且很难管理.主要是由于产品之间存在相互依赖关系,而且不同产品使用了不同的质量评价方法和过程.因而成立了MODIS陆表数据业务产品评价机构LDOPE(M0DISLANDDataOperationalProductEvaluation)来支持MODIS陆表科学算法小组,为MODIS陆表产品的质量评价活动提供协调.LDOPE人员负责全部MODIS陆表产品的质量评价,追踪MODIS陆表产品的输人数据(如MODIS辐射定标,云检测产品)质量,查对互相依赖的MODIS陆表产品的错误,开发和维持质量评价工具和程序,分发质量评价结果和信息,保证公众可以得到MODIS陆表质量评价结果. SCF人员负责自己产品的质量评价,以及这些产品输入数据的质量评价.质量评价过程是解决问题的第一步.SCF人员更新产品生成代码或科学算法,控制他们需要的输入数据,从而来解决自身产品的质量问题.全球产品生成的经验表明,为不断改进产品,常常会有多个产品版本_1¨.例如,在卫星发射前,MODIS陆表反照率反演代码在一年内更新了14次.SCF人员向LDOPE人员发出通知,告知他们的质量评价结果以及对算法/代码更新和改进.MODAPS处理和DAAC存档职员负责保证非科学产品的质量.他们要保证代码正确地编写,产品生成使用的输人数据正确,并且在产品生成,传输,存档或检索过程中不被破坏.DAAC职员中包括负责用户技术和科学支持的人员.用户反馈在质量评价过程中提供了非正式但非常重要的角色.(1)MODIS陆表产品质量评价文档MODIS陆表产品质量评价正式结果的内容是关于产品质量的描述,并且被作为元数据存储在每个产品每个像素的质量评价信息中.这些结果在产品生成代码中产生,并在后续产品中被评价.MODIS陆表质量评价结果的检索机制和格式,在设计时已经考虑了包括科学算法小组和各种用户在内多种多样的需求.MODIS陆表产品每个像素的质量评价代码是针对每个granule/tile(未经投影的数据格式/经过投影后的数据格式)特定的科学数据集产生的.每个像素的质量评价数据因不同产品,不同级别产品而不同,为数众多,因此很难在这里描述(有兴趣的读者可参阅http://modis—/products/).输人数据的一些误差估计被作为每个像素的不确定性因素保存下来,比如陆表温度产品中保存了发射率和地表温度的误差估增刊师春香等:国外部分卫星产品质量评价和质量控制方法145计.已知的影响产品质量或一致性的外部因子也被保存下来.这些因子包括:大气条件(例如云覆盖);地表类型(例如海洋,海岸,沼泽地和内陆水体等);扫描角,太阳角和观测几何角;动态辅助数据或背景估计等.这些数据被作为背景数据(例如气候气溶胶可代替MODIs气溶胶产品中丢失的观察数据).为了方便使用像素质量分析代码,在所有MODIs陆表产品中包含内容如表1所示. 表1像素质量评价代码说明像素质量评价代码含义00011011质量好,不需要检查更详细的质量评价内容质量不可靠,建议进行更细致的质量评价内容检查由于云覆盖,该像素没有值由于其他原因(除去云覆盖),该像素没有值MODIS陆表产品不仅包括了与产品相关的特殊特性,而且也包括了时间和地理属性,版本信息,产生产品需要输入数据的文件名和在granule/tile层次上每个像素质量评价信息的一些相关数据.全部EOS产品携带的元数据概括了产品生成代码产生的质量评价过程和产品生成之后科学算N/J'~It的结果[7,如表2所示.表2所有MODIS陆表产品共有的质量评价元数据总结产品生成代码自动建立了质量元数据,根据某些规则写到文档之中.科学算法小组定期对产品样品进行评价,这些评价结果也被写到科学质量元数据中.科学质量元数据包含了最详细的质量信息.当用户定制产品的时候,可根据这些信息做出选择.表2中给出了科学质量标志,并包含了与之相关的科学质量标志说明性描述和相关的支撑信息.科学算法小组和LDOPE职员在任何时候都可以更新质量评价元数据,反映质量评价分析结果.对全部产品都可以增加和更新科学算法小组元数据内容,例如,针对特定算法版本,特定时间域,地理区域,或者单个granule/tile的产品.在缺省情况下,全部MODIS陆表产品都用"NotInvestigated"科学质量标志,并有空白科学质量标志说明.更详细的说明见/QA—WWW/release.cgi.(2)质量评价结果的使用科学算法小组检查每个像素以及在产品生成过程中产生的质量评价元数据,第一是为了检查算法代码功能,第二是为了用于算法发展,第三是为了得到granule/tile中更详细的质量评价信息.MODIS陆表产品生产管理者调查科学质量元数据并对LDOPE和SCF关于产品质量和算法修改的报告作出响应,以便制定对开发产品的处理和分发计划.如果产品有很严重的错误(例如全部像素值都是0),则146应用气象15卷MODAPS分发系统以及DAACs将后继的产品挂起,作为待决定问题.用户定制和应用产品时,鼓励用户检查科学质量元数据.产品被标上失败的标志或被警告时不能被定制.当定制到产品之后,用户应该检查每个像素的质量标志,并根据质量标志选择符合他们要求的产品.在很多情况下,只有考虑了质量信息之后,这些数据的使用才有意义.(3)MODIS陆表产品质量评价信息分发LDOPE职员维持相当数量的Web站点和质量评价数据库,以便使MODIS陆表产品质量评价信息流动变得容易.因特网技术使分布在不同地区的科学算法小组的远程处理成为可能.在质量评价完成之后,在"MODISLANDQAWebsite--KnownProductIssues,/ QA—WWW Assues.html"上有关于产品问题的信息.这些问题被分成:"挂起(pending)","关闭(closed)","再打开(reopened)"或"注释(note)",由LDOPE职员更新,反映了目前最新状态."MODISLANDQAWebsite--KnownProductIssues"已经证明了在后续相关产品的反馈和科学算法小组之间信息传递方面的有效性.2卫星遥感产品质量评价和质量控制技术2.1MODIS海面温度质量控制和质量评价MODIS海面温度产品可参考的有ERS一1(EuropeanRemoteSensingSatellite欧洲遥感卫星)试验卫星的ATSR(AlongTrackScanningRadiometer)海面温度场和NO从一NASAPathfinder的海面温度场,它们的精度和覆盖范围符合MODIS海面温度验证要求.这些海面温度数据对MODIS海面温度反演算法性能的评价具有很大的帮助和潜力[.2.1.1MODIS海面温度反演产品质量控制方法MODIS海面温度反演产品质量控制方法有4种:①海面温度是变化比较缓慢的地球物理参数,它随时间具有很好的连续性.通过计算海面温度气候平均值,分析其时间连续性,从而分析数据的合理性;②从大气红外探测器AIRS(AtmosphericInfrared Sounder)仪器计算低分辨率的海面温度产品,然后与MODIS海面温度产品进行比较;③用NO从一NASAPathfinder的海面温度场和美国海军的海面温度产品进行比较;④开展空间一时间的一致性检验.(1)气候值连续性检验计算全球海面温度(候,旬,月)平均值,进行连续性测试,从而实现质量控制的方法,在NOAA/NASAAVHRRPathfinder工作中被证明是有效的.对全球海区高分辨率平均海面温度场,每个像素都给出平均值和变化值,分别为和.丁f和是空间和时间的函数——即丁f=丁r(,Y,t)和=(,Y,t).采用范围测量方法,例如在全球范围内,它的标准差小于2时被认为通过了质量检验.用这种方法进行质量控制需要海量存储,因为每天都要计算多天的合成图来分析连续性和一致性.NOAA/NASAAVHRRPathfinder工作证明了用这一方法进行海面温度质量控制时,必须区分白天和晚上,原因是白天的海表温度和体积温度是有偏差的.(2)时空连续性和一致性检验海洋学家检验一个新的观测系统时,普遍使用的方增刊师春香等:国外部分卫星产品质量评价和质量控制方法147法是:通过详细分析某一区域海面温度分布特点,某个点海面温度在一时段的变化规律或者某一区域的海面温度时间序列分析.因此在进行质量控制和评价时,会按时间序列确定一些点,或选定几个有同步观测的海区,或选定一些空间/时间区域,来检验时空连续性和一致性.这一处理使得空间/时间一致性检验变得容易,由此来实现质量控制. (3)输入数据质量控制海面温度产品质量控制,一定要保证所需要的输入数据质量符合要求.同时海面温度产品质量控制也与海面温度反演模型中的输入数据有关.MODIS海面温度开始的反演算法依赖下面数据:①产品本身需要lA级红外辐射值,通道20,22,23,3l和32的红外辐射值以及云检测结果;②在云标志无效时,可见光和近红外辐射(通道3,4,5,6)作为二级云检测标志使用;③改进的算法可以用估计的表面风来更好地确定太阳耀斑和表面一体积(skin—bulk)海温之差异;④AIRS海面温度被用来对表面海温做近实时的质量评价;⑤必须使用的数据包括lA级红外辐射值和云检测产品.2.2MODIS植被指数产品质量控制和质量评价植被指数产品作为全球气候变化研究中重要的长时间序列植被监测产品,为保证其准确性和完整性,需要定期对其进行评估.2.2.1质量评价的范围业务模式中得到的质量标志数据与期望的精度是不相符的,但存储在业务产品系统中的这些信息/数据,对后期的质量评价是有用的.对MODIS植被指数产品,业务模式中对每个像素都进行计算,给出质量评价结果, 形成了质量评价科学数据集.每个像素上给出的质量评价结果包括:①每一个时次和空间域上的输入输出数据的检查结果(如反照率,植被指数的质量评价标志);②源代码中的科学算法;③精度估计由输入偷出数据的质量评价标志,系统噪声和算法说明产生.每个tile上给出的质量评价(HDF格式中存储的元数据)包括:①每个tile上给出的质量评价结果(如MODIS陆表质量评价结果和一些统计信息);②代码运行稳定性描述;③运行过程状态标志,在一个tile处理过程中使用的所有文件质量评价的总结和概括;④由输入,输出数据质量评价标志,系统噪声和算法说明推导出的精度估计;⑤数据产品代码的版本和处理历史的相关文件信息.植被指数产品质量需要考虑:①与产品和输入相关的科学数据集,元数据,植被指数产品数据完整性(对着产品规格明细核对),有效性(是否缺tiles,是否在合理的/-N 接受的临界值之外);输入数据完整性和有效性(是否缺tiles,在合理的/-N接受的临界值之外).②与植被指数相关的一些科学问题包括:在使用双向反射率分布函数(BRDF—Bidirec—tionalReflectanceDistributionFunction)时,反照率标准化问题;代码中阈值调整问题等.③与软件修改相关的问题包括:处理环境和程序性能等.2.2.2质量评价方法可根据一些物理量是否在合理范围内,也就是根据物理量特性来定义输入和输出产品质量,用于植被指数质量评价的特征包括:①低于一0.2和大于l的植被指数值是无效的,被放弃(阈值可以改变);②反照率值小于0或大于l时放弃;③在云像素,云阴影时放弃;④"VI—MVC一0.3≤VI—BRDF≤VI.Mvc4-0.05",MVC(MaximumVIValueComposite)是最大植被指数值合成数据,VI—M,,c是基于MVC方法得到的植被指数.这里指从基于148应用气象15卷BRDF方法得到的植被指数值不应该与基于MVC方法得到的植被指数偏离太远;⑤MODIS的光谱信号与光谱库之间数据应一致,如沙漠和密植被的光谱信号变化在季节内非常小;⑥不同植被覆盖的时间连续性和动力学特性;⑦不同植被的植被指数之间的非线性特性;⑧空间连续和动力学特性(基于陆地覆盖地图),LANDcover模型,植被指数值和反照率值应该具有一致性;⑨观测角分布在天底达到高峰,表示这种情况下具有最佳的空间分辨率和最短的大气路程;⑩判断植被指数出现假象的情况,例如在南极或撒哈拉沙漠植被指数值应该比较低或为常数,当植被指数在这些地区的值比较大时为假象;⑩植被指数与一些生物物理特性(如叶面指数A,厂APAR(fractionofabsorbedphotosyn—theticallyactiveradiation),绿色覆盖,生物量,净初级生产力NPP等)具有一致性.根据上面的讨论,植被指数产品的多维质量评价分析包括:①辐射分析;②算法性能;③光谱分析;④空间分析;⑤大气分析;⑥时间分析;⑦植被指数生物物理学分析.2.2.3误差分析和不确定性估计全球变化预报的改善将大大地依赖于描写地球表面状态和过程的卫星反演的时间序列产品的质量和稳定性.EOS/MODIS是非常关键的仪器,可以提供得到确认的,高质量的15年数据集.误差分析和不确定性估计对评价产品质量和算法性能必不可少,并且给下游产品输入数据提供"可靠性"依据.植被指数误差/不确定性分析目标包括:①研究误差分析理论基础,建立误差确上游的,导致植被指数产品误差/不确定性的.级兰竺兰竺累积;②从辐射分析和生物物理学方面进行圈.卜.—__一:妻喜薯定性I估计.■由此过程产生的次级产品包括:全球误——_一:雾覆盖l果.误差分析结果将用来识别植被指数产级臣豳I品误差的主要来源,这样才能给算法一-i'~k<:要反射率估计lO面C/OA差f计划中.误差分析和不确定性估计fl觯l阴影.…l萎蓄言时文档中给出'并通过互联网分s级L蔓发给用户.一L.—.:———在误差确定性分析方法中,MODIS圆.量特性l篙f出15l,这些步骤将伴随植被指数产品生成l耍冀鍪l每一步中都给出影响植被指数准确性的潜(每一步中给出误差不确定性潜在来源)增刊师春香等:国外部分卫星产品质量评价和质量控制方法149得到Y=f(1,『2,…,N).y的误差/不确定性表示为"(),输入误差确定性估计表示为"(),根据Y函数关系的偏导数以及泰勒近似得到下式:(1)和"c=NN差"c=N(c十2,N若"c(2)误差/不确定性估计与卫星发射前后定标密切相关.作为卫星发射前定标活动的一部分,开发的误差确定性方程可为每个潜在误差来源进行误差/不确定性估计,以及评价算法性能.可使用模拟方法对外场试验,现存的机载/卫星载荷数据(例如A VIRIS,ASAS,TM,SPOT,AVHRR,和SeaWiFS)进行试验.Huete和Liu用辐射传输模式模拟数据进行了算法性能和精度评价[培],文献[19]和[20]中用外场试验中的模拟数据进行了算法性能和精度评价,外场试验包括BOREAS和SCAR—B….在卫星发射后定标活动中,误差分析集中在所有产品精度的分析上.对基于像素的所有累积的误差/不确定性估计,可用误差确定性传播方程计算.在每次外场加强试验中,使用误差/不确定性传播方程,来确定主要的误差来源.每次外场试验得到的误差/不确定性估计都在文档中概括出来并在互联网上发布.在加强观测期间,误差分析的另一方面主要集中在植被指数一生物物理量的关系上,通过生物物理量误差/不确定性估计实现.这些在每个定标证场内进行,并扩展到全球尺度.可得到生物群系和植被指数产品生物物理误差/不确定性之间的估计.进一步计算误差,并在主要的定标/验证场内与长期的稳定性监测(QC/QA计划的一部分)匹配后修改.植被指数产品长期稳定性监测中的基线测试也用来检查误差坏确定性传播方程和估计的误差/不确定性的有效性.3小结本文是对国外部分卫星产品质量评价和质量控制组织方法和技术的介绍.卫星反演产品质量控制和评价的重要性很明显,质量控制和质量评价涵盖多个方面,这一系统非常复杂.卫星反演产品不仅与生成该产品所使用的输入数据的质量有关,与卫星产品反演算法有关,也与卫星产品反演软件运行环境,卫星产品存档,传输和分发过程有关.因此卫星反演产品质量控制研究,应该对产品生成过程中所有环节的质量控制内容和方法进行研究.产品质量信息的表现,存储与对外公布也是卫星反演产品质量控制中不可缺少的环节.目前,我国气象卫星产品质量评价和质量控制体系还没有建立.随着我国极轨气象。

“天绘一号”卫星中级产品质量控制方法研究天绘一号卫星是中国自主研发的高分辨率商业遥感卫星，其运行过程中产生的遥感数据需要经过多个处理步骤，形成不同级别的产品。

其中，中级产品是指由高分辨率遥感数据与更多地面真实数据结合而得到的、精度更高、质量更稳定、可用性更强的产品。

如何控制中级产品的质量，保证其准确性和稳定性，是当下遥感领域的研究热点和难点之一。

一、中级产品质量控制的重要性中级产品是卫星遥感数据的重要输出结果，具有重要的应用价值。

如果中级产品质量无法得到保证，仅仅凭借粗糙的数据处理，整个数据产品价值将大打折扣，甚至无法满足现实的应用。

中级产品质量的差异度直接影响着各领域应用的准确性，如土地利用研究、城市规划、农业监测等。

因此，如何控制中级产品质量是一个需要探索、优化的关键问题。

二、中级产品质量控制方法1. 数据质量控制在数据获取完成后，首先要进行数据质量控制，包括数据错误检测、波段缺陷校正和空洞填充等。

数据错误检测是判断图像是否受到各种干扰，如云层、雾霾、雨雪等影响。

波段缺陷校正可以修补数据中缺失的像素点，使图像变得更加完整。

空洞填充则是为了填补图中由于杂波、传导噪声、人工干扰等原因而导致的丢失像素，使图像变得更加清晰。

2. 数据几何校正几何校正是指根据具体的目标区域进行纠正，基于地形地貌、地球脉动和空间遥感数据等多个因素进行处理，保证后续处理的准确性和可视化效果。

通过几何校正，可以精确得到反射率和辐射值的空间分布和时间空间分布规律，确保产品在精度上保持较高的水平。

3. 数据统计分析数据分析是对所提取的产品图像信息进行综合评价的一个过程，涉及到各种数量统计方法，如目标提取比率、误差分析、正负样本对比分析等。

通过对数据进行统计分析，可以找出其中潜在的问题，及时进行数据修复，保证产品质量更加稳定。

4. 数据可视化展示数据可视化是将统计分析得到的数据信息直观性呈现，提高产品质量和使用体验的关键环节。

各类客户不同要求的展示界面需要进行相关设计和修改，同时制定合理的数据展示方法能够大大提高使用者对产品的理解和满意度。

气象卫星定量产品质量评价指标和评估报告要求气象卫星定量产品质量评价指标和评估报告要求导言气象卫星是现代气象观测的重要手段之一，通过获取卫星遥感数据，可以实现对地球大气、云、降水等重要气象元素的观测和监测。

气象卫星定量产品质量评价指标和评估报告是对卫星遥感数据处理结果的科学性和可靠性的评估和总结，对于保障气象产品的质量和应用具有重要意义。

本文将就气象卫星定量产品质量评价指标和评估报告的要求进行深入探讨。

一、气象卫星定量产品质量评价指标1. 数据准确性评价气象卫星遥感数据能否准确地反映地球大气和云的实际情况，是评价指标中最基本的要求之一。

数据准确性评价可以从定量产品与实测数据的对比、产品内部一致性等方面展开，以确定产品的误差大小和分布情况。

（主题要求：气象卫星定量产品质量评价指标）2. 数据时空分辨率评价气象卫星遥感数据的时空分辨率对于气象产品的精度和应用范围有着直接的影响。

数据时空分辨率评价可以基于相对论、具体任务和实际应用需求，从产品的空间分布和时间序列等方面进行分析，以确定产品的适用范围和局限性。

（主题要求：气象卫星定量产品质量评价指标）3. 数据一致性评价气象卫星遥感数据处理过程中，可能涉及多个传感器或多个卫星平台的数据融合，数据一致性评价可以从时间一致性、空间一致性、物理一致性等方面考察数据的一致性，并确定处理过程中是否存在偏差或误差。

（主题要求：气象卫星定量产品质量评价指标）二、气象卫星定量产品评估报告要求1. 研究目的和背景在评估报告中，应明确评估的目的和背景，阐述对于气象卫星定量产品质量评价的重要性和必要性。

2. 研究方法和数据评估报告应详细描述所使用的研究方法和数据来源，确保评估结果的科学性和可靠性。

3. 评估结果和分析在评估报告中，应对气象卫星定量产品的质量进行全面、深入和灵活的分析，以总结产品的优点和不足之处，并指出改进的方向和方法。

4. 结论和建议评估报告应该提供清晰明确的结论和建议，以便相关部门和用户进一步提高气象产品的质量和应用。

遥感卫星图像几何定位精度评估方法浅析
田国梁;黄巧林;何红艳;夏中秋
【期刊名称】《航天返回与遥感》
【年(卷),期】2017(038)005
【摘要】遥感卫星图像的几何定位精度是卫星遥感能力地面预估或在轨评价的重要指标之一.利用传统评价方法得到的几何定位精度不能完全反映遥感卫星的定位能力,针对不同的几何定位精度,需要更加准确的评价方法.文章首先介绍了几何定位精度的概念,并且分析了内部和外部几何定位精度的区别;其次通过对中误差和圆概率误差的研究,比较其各自的优缺点;最后采用不同的几何定位精度评价方法对仿真数据进行评估,结果表明选择合适的几何定位精度评价方法可以得到更准确可靠的评价结果.
【总页数】7页(P106-112)
【作者】田国梁;黄巧林;何红艳;夏中秋
【作者单位】北京空间机电研究所,北京 100094;北京空间机电研究所,北京100094;北京空间机电研究所,北京 100094;北京空间机电研究所,北京 100094【正文语种】中文
【中图分类】P207+.1
【相关文献】
1.提高光学遥感卫星图像几何精度总体设计分析 [J], 金涛;李贞;李婷;杨冬
2.遥感卫星图像几何粗校正的数据并行方法研究 [J], 张发存;王忠;赵晓红;沈绪榜
3.遥感卫星图像系统几何校正多级并行算法 [J], 李雨航;李景山;赵仕美
4.遥感卫星图像几何校正模型法 [J], 柳健;蒋英
5.基于优化有理函数模型的高分辨率遥感影像几何校正及其精度评估——以ZY-3和Pléiades卫星数据为例 [J], 张亚妮; 胡德勇; 于琛; 段欣; 王莎莎; 刘曼晴
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