不惑之后三年间的变化似乎比此前四十年累积一起还多，特别是今年，已经、正在发生一些变化，将来也可能继续有变化。2017年总结了自己近20年的科研经历，2018年总结了本科生课程，今年也该总结点什么。昨天和学生谈到分形，由此联想到遥感的尺度问题，正好今晚闲着，索性把这些年对遥感的一些看法想法总结一下。先是一个引子，比较啰嗦冗长，专业人士可以跳过，直接对后面的几点思考拍砖指正。

引子

我是从2004年来到北师大地理学与遥感科学学院遥感与GIS中心开始接触遥感，此前十年都是学机械，对遥感毫无概念。说来很可笑也很惭愧，工作在地理学院（后来成了地理学部），但我位置和方向感一塌糊涂，经常看着地图导航一样迷路，而且地理知识也很差，甚至曾经因为没搞清几个省份的位置关系而白白多跑了半个中国的路。不但地理如此，遥感方面也是如此。从04年就开始在遥感和GIS中心（也属于遥感科学国家重点实验室）学习工作，博士后合作导师又是李小文老师，而且从那时至今都是在一个正统继承了李小文老师衣钵之一的研究组里，但我的兴趣以及工作一直都是三维信息获取与处理，偏测绘，对遥感一直打不起兴趣。因此形成了两个有意思的现象，首先我在全国遥感最强（至少是之一）的地方做着测绘的事情，结果是此后十多年我只是低头做自己的事情，与遥感和测绘圈子都没太多交集；其次是我虽然身处遥感环境里，但就是不想学遥感，所以我总是说自己不懂遥感，甚至时常会说看不起遥感。但毕竟耳濡目染，所以想说说自己一直以来对遥感的几点思考，包括为什么会“看不起”（其实是爱之深责之切）遥感。

大概分这么几个方面吧，遥感组成、病态问题（包括先验知识、数据融合、摄影测量与遥感等）、遥感反演（我“看不起”遥感最主要的点）、尺度问题，最后是一些感想。

遥感组成

就我的理解，按照逻辑顺序，遥感包括机理、模型、反演、产品、应用等。所谓遥感就是遥远的感知，要先弄清楚所用传感器、大气、地物等各自以及相互作用的机理，由此建立遥感模型（方程或方程组），然后进行遥感反演（方程组求解），解出参数以后就可以生成遥感产品，再进行遥感应用。

病态问题

从我接触遥感开始就经常听到遥感反演是病态问题的说法，慢慢知道所谓病态问题是指遥感观测信息不足（例如没有足够的卫星）以反演所有参数出来。我认为这其实可以很简单很直接的理解为方程组求解问题，就是观测太少，列出方程组的个数比要求解未知数的个数还少，所以没法解出所有未知数。我觉得这应该是“欠定问题”，而不是“病态问题”，印象里大学数学里病态是指矩阵中存在微小的干扰就会导致解产生很大的误差，这种病态问题可以通过正则化来解决。为此，每当开会或者其他场合听到有人说病态问题时我都要争论一番，不过没人理，不是说已经成为遥感圈子里的默认说法，就是说病态问题包括欠定问题，到底对不对我没有考证过。

那么对于这种欠定问题该如何解决呢？其实很简单，方程数不足就补方程呗，可以有两种补法。一种是对一些未知数加上人为约束，对求解空间进行限制，我认为遥感经常提到的先验知识就属于这一类，比如建立波谱库等。另一种是增加观测，多角度、多光谱（高光谱），或者更普遍意义的数据融合，应该就属于这一类。

上面说的数据融合主要指遥感（光谱）数据本身的融合，其实更广义应该摄影测量（测绘）与遥感的融合也属于这一类。因为我本身工作和兴趣偏几何信息，但又身在遥感圈（偏光谱信息），所以从04年开始就在思考如何将二者结合起来。后来慢慢思路慢慢清晰了，就像上面说的，从解方程的角度，遥感也好摄影测量也好都是列方程，所以只要把求解参数统一起来，遥感和摄影测量的方程也统一起来构成代价函数，优化求解就是了，天然融合。一种更直观的理解是，摄影测量确定遥感难以得到的几何参数，把遥感模型中的一些参数固定下来，减少了未知数，遥感再用光谱去求解剩下的未知数。

基于这些思考，以及卫星越来越多，无人机也逐渐普及，数据分辨率越来越高，所以我一直呼吁单位保留摄影测量课程（包括激光雷达），但很可惜，几年前我上了十多年的摄影测量课还是被某遥感大牛高瞻远瞩的从本科教学计划里去掉了，激光雷达也只是苟延残喘的用1学分努力教研究生些基本知识和操作。再加上单位这几年的博士生分配倾向有帽子、大项目、发文章的政策，我已经几年招不到博士生，实话实说，我确实有明珠暗投的感慨，也想就此消沉，该干嘛干嘛了。

遥感反演

方程组列出来以后当然就是求解未知数（参数）了，就是所谓的遥感反演。曾经有几年，遥感反演算法被吹的火热，我非常反感，时常在开会的时候直接怼，说反演不就是用优化算法求解方程组吗，这应该是数学问题，不是遥感问题，不应该鼓吹这个。再看遥感反演算法，早期用局部优化算法，然后慢慢用上进化算法等全局优化算法，后来是并行计算，再到后来的神经网络和深度学习，这些能算遥感自己的看家本领吗？当然，结合传感器、遥感模型、地物特点等可以做些特色工作，但这些不应该是遥感的核心。

尺度问题

和病态问题一样，尺度问题也是从我接触遥感至今经常听到的说法，一直搞不清楚，觉得高深莫测。后来慢慢知道遥感模型和遥感产品都存在尺度问题，遥感模型有所谓的尺度适用性，遥感产品则存在不同分辨率产品结果不一致的问题。曾经听到地图综合也存在尺度问题，简单看了一下，好像是指不同比例尺的地图需要保留多少以及哪些地标的问题，我可以理解这里确实有尺度问题，但这是人为的尺度问题，当地图精细的时候可以把所有地标都显示出来，但当地图比较粗的时候就要有选择了，把人认为重要的地标保留下来而隐藏其他地标。但可能是因为一直做几何测量的缘故，我一度不理解遥感的尺度问题，认为遥感反演参数的真值应该是一个客观实在，不应该和数学模型或观测分辨率有关系。直到昨天和学生聊到分形，今天又看了一遍分形视频，突然意识到所谓反演参数的真值其实是和尺度以及精度要求有关的，并不是一个绝对固定的数值。进行搜索时搜到李小文老师十多年前在科学网发的帖子定量遥感中的时空尺度与地表过程，读完以后理解又加深了一些。说不太清楚，觉得其实就是需要用什么尺子量，有什么尺子可用，不同的尺子怎么才能量出差不多的数值，或者说没有合适的尺子的时候怎么才能量出用户期待的数值的问题，隐隐感觉应该可以简单解释和解决，遥感大牛们如果觉得有道理，欢迎拍砖交流。

一些感想

虽然一直拒绝学遥感，但毕竟在遥感圈这么多年，而且也还将在这个圈子里，所以真心希望遥感能有好的发展，也因此爱之深责之切，希望各位遥感大牛可以体谅我前面的“胡言乱语”。一个学科或者技术要想良性发展，应该要把握住自己核心和本质的东西（遥感机理和模型），不要故弄玄虚（把模型反演等讲的更简单清晰），要有开放的心态（积极融合其他学科），要接地气（不要一味追求所谓的科学问题，比较欣慰的是这些年越来越多的圈内人士也认识到遥感更应该是一个工具），才会更有生命力（不要把遥感产品弄成艺术，而是实打实的说明可靠性，让用户敢用），尤其在大众化和普及化方面（参照电子地图和导航普及化以后的发展）。

另外，遥感的发展也需要其他学科的配合以及制定合理的评价体系。在我的认识里，遥感是工具，那么如果评价体系一味注重所谓科学问题，就会使得遥感服务的地理、资源、生态等学科被重视，而为提升这些学科的遥感本身得不到正确的评价，从而被忽视。结果无非两个，一是遥感本身先萎缩，然后支撑学科也萎缩；要不就是逼着遥感也去搞所谓的科学问题，跨界不是不可以，但长久之后可能遥感本身在技术方面就不会有很好的发展，也不能更好的支撑其他学科。

结语

虽然身在遥感圈十多年，但一直拒绝学遥感，也始终自认是地理盲遥感盲（其实也是测绘盲），所以上面说的这些也可以当作胡说八道，如果觉得没有道理请忽略。