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李小文先生谈主被动遥感机理与模型协同（GO模型）、时空邻近度等
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为了缅怀与传承小文先生的人文与学术精神，我进行了比较细致的搜索与分析。希望我们在精神上能够弘扬小文先生“平等之态度，自由之思想”，求同存异，君子和而不同，避免无谓的指责与争吵。小文先生既是学生们的导师、也是科学网的博友、更是社会大众的朋友，可谓“人民之子”。
此外，我上传的小文先生讲座课件包蕴着他丰富的学术思想与创见：《听老邪讲“定量遥感”的故事——融侠客气、书卷气、趣味性于一炉》 http://blog.sciencenet.cn/blog-350729-859184.html
本帖的内容来自其他博友的网页及国家测绘地理信息局主页，目的是为了便利大家集中了解小文先生的学术思想。
附1：http://blog.sciencenet.cn/blog-4618-12008.html?COLLCC=2535178131&
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。
附2:http://www.sbsm.gov.cn/article/zszygx/zjlt/200812/20081200045792.shtml
定量遥感中的时空尺度与地表过程
古人早就意识到登高望远的重要性，所以孔子“登东山而小鲁，登泰山而小天下”。这还只是空间尺度上的，发展到“不识庐山真面目，只缘身在此山中”，这方面的认识算到了顶。陈子昂则从另一方面更进一步，还想从高处观察大地和人间的时空过程。可惜幽州台不够高，上面又没有农家乐，前不见古人，后不见来者，坚持不下去，只好念天地之悠悠，独怆然而涕下。现在有了航天技术，风云卫星半时一刻就出一张云图，嫦娥一号也已经实现了李贺的“梦天”。但是，光有航天技术还不够，还需要人们对地球上各种时空过程的理解。 尺度问题在生活中无所不在。苏东坡的诗句，简洁而形象地说明了我们需要一定的高度（距离），才能更好观察和理解庐山的全貌。卫星遥感早期在地质应用上的巨大成功可以说是对苏东坡尺度效应观点震撼性的验证。然而遥感科学和应用的不断深入，要求我们早日从“看图识字”的阶段进入定量遥感的阶段，为各种时空过程模型提供需要的信息。 看图识字当然也很好。我们每天在电视上都能看到卫星云图，亲眼看见风云变幻的时空过程，极大地增强了我们对天气预报的信心。但是，今年初的雪灾，网上批评气象预报工作很厉害。比如有的网友质问：中央气象台的气象专家为什么不能借助气象卫星开阔的视野，根据传回来的丰富资料和其他的气象资料对几天后的天气走势作一个基本准确的预测呢？ 其实天气预报远比看卫星云图难得多。我们在云图上看到的是已经发生的变幻。人们往往习惯于线性思维，直观地猜想它会继续这样变下去。可惜天气系统不是这样的线性系统。经常会发生突然的变化，多少有些像股市，非常难以预测。尽管我们有了高性能计算机，有了卫星云图，地面气象台站等各种观测资料，我们还需要：1)很好地描写天气演变过程的动力学模型；2)能够把各种星、空、地数据等转换成一致的、适合模型运行或应用需求的参数。 动力学模型，主要是大气科学的事。一般说，包含四维时空中7个未知量(预报量：速度沿空间3个方向的分量、气温、气压，空气密度、以及比湿）的7个方程。当然，要解这个复杂的流体力学和热力学方程组，还需要已知参数、给定初值和边界条件，这就形成了定量遥感为天气预报服务最直观的切入点。 然而，这首先牵涉到空间分辨率的问题。遥感数据与传统天气预报依赖的通常稀疏的地面观测、探空数据等相比，虽然有大面积覆盖，高空间分辨率的优势，但在像元尺度上获取的物理量，既不同于传统的点测量值，又不同于数值天气预报模型要求的格网参数值。这就要求按需要对遥感数据提取的信息作空间尺度转换，以满足天气预报的需求。 说起非线性系统、动力学模型，非常复杂。我们举一个极端简化的例子，让大家思考一下，想想这个复杂性：主人A要带爱犬出发去看朋友B。A家和B家相距1公里。出发前A打电话给B，让B也同时出门，在中间会合。A和B走路的时速均为2公里。于是A、B同时出发了。A的爱犬也喜欢B，所以它急着就往B的方向跑去，遇到B后，又立即掉头往A的方向跑去……如此来回跑个不停。注：狗的时速8公里，调头时间假定为零。 问题1：到A和B在中点相遇时，狗的运动方程？ 提示：先分别建立A和B的运动方程，这是两个线性方程，在时间－距离平面上构成一个三角形。狗的运动方程在三角形内形成一条多折线，用解析几何表达相对容易。 问题2：当A和B相遇时，狗是向着A还是向着B？ 提示：测不准原理。非线性。极限的定义。这个问题稍微难点。 问题3：现在A和B在会合点聊完天后（狗一直乖乖地蹲在他们身旁），要回各自的家了。狗还是跟刚才一样，在A和B之间来回跑。请预测：当A和B都到家的时刻，狗在哪里？ 读者也许会想，按时间反演对称，狗应该在A的家门口。错！大错！正确的答案是：狗可能在A、B两家之间的任何一点！不相信您可以算算。读者可以联想大气系统的“蝴蝶效应”—— 指在一个动力系统中，初始条件下微小的变化能带动整个系统的长期的巨大的连锁反应。这是一种混沌现象，是气象学家洛伦兹1963年提出来的。其大意为：一只南美热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可能在两周后引起美国得克萨斯的一场龙卷风。其原因在于很多复杂非线性系统方程，对初始条件具有极为敏感的依赖性，在问题3的计算中，可以把量化误差（尺度效应）看作初始条件。 有人因而认为天气是不可预报的。这也不对，因为我们自己都能预报从冬到夏天气会渐渐暖和起来，根本不管你南美有多少万只蝴蝶在扇忽翅膀。只要方程是好的，对初始条件敏感的依赖性，可以想办法补救。现在已经有很多预报模型，但没谁会从初始状态一直算下去，让误差无限积累。总是要比对实际天气的变化（观测，包括遥感观测），不断修正初始状态和或模型参数，尽量使模型符合已有现实,才能预测有限未来，这叫“同化”。在上边狗位置的预测问题中，只要在回家过程中，对狗有一次精确的观测，就能解决问题。 但是，无论是遥感数据，还是地面观测，本身也都有误差，而且是在不同的时空尺度上测量的。谁是谁非，谁准谁不准，本身也需要在空间分辨率和时空过程上判别和校正，这叫作多源数据的融合及与时空过程的同化。换言之，在狗位置的预测问题中，如果有不同时刻多次不同时空精度的观测，也能解决预测问题，同时可以衡量不同观测的精度。 经常有人问，遥感，尤其是多角度遥感，究竟与测绘差别何在？一般的回答是：测绘关注几何，遥感关注物理。本文想强调的是定量遥感关注观测的时间序列与尺度效应。物理学本身是关注观测与尺度的，但他们要么微观到介子，要么宏观到星系，地表过程这个尺度，就留给地学去交叉。 1.遥感观测的时空尺度问题 尺度的存在根源为地球表层及过程的等级组织和复杂性，是自然界所固有的特征或规律。从遥感的角度，尺度是从天空测量地表的时空量度间隔和范围，尺度也就被更多地理解为观测的维数，而不是被观测现象的维数。不同的遥感观测尺度主要反映目标和过程在不同层面上的特征信息。 尺度是理解地学中的各种过程和现象复杂性的关键。对地球系统认识的层次依赖于观测的尺度。如：用望远镜观测目标时，我们会根据目标的特征及远近进行聚焦，选择观测目标层次最清晰时定格，其他层面的作为背景相对模糊。当我们再次调节焦距，看到的景物格局就会改变。这就是说，在一个空间尺度上是同质的现象到另一个空间尺度就可能是异质的，当尺度变化时，景观模式层次上的改变也可能会影响到观测的结果。在时间尺度上，天气变化，通常指在短时间（几小时到几天）内某个地区的气象要素的综合表现。而气候是指某个地区长时间（几个月到几年，甚至更长时间）内气象要素的统计特征。再比如：考察能量平衡及各分量分配与转化规律时，首先需要确定研究区域的空间尺度（农田、区域或者全球）和过程模式的时间尺度（日、旬、年、世纪或者千年等），才可对研究系统中水热通量、蒸发散、传导、对流等过程进行合理的参数化，探讨不同系统中的能量平衡。 2.遥感模型的时空尺度问题 遥感，作为一种现代技术手段，其优势是传统方法无法比拟的。但，遥感同时也是一门科学，其观测的多尺度性需要对一些基本物理定理、定律、概念和模型在给定尺度上适当修正。在某一个尺度上观察到的性质、总结出的原理或规律，在另一个尺度上可能是有效的，可能是相似的，或者需要修改，也有可能不适用。如：进入星载传感器视场的观测目标不是一个单纯的点，而是具有真实结构的地表面状目标。源传互易原理在传感器像元尺度上就不普适。在实验小区尺度模拟的水文生态变化过程也不能直接外推到流域尺度，其原因在于不同尺度的水文条件的空间差异和水文通量的时空变异导致水循环规律的不同。田间尺度的小气候规律，也很难被直接用到区域天气系统中。 3.地理单元的时空邻近度 地表过程的遥感观测和建模都需要定量描述两个地理单元的时空邻近程度。静态讲，一般对于两个地理单元来说，空间邻近度正比于公共边界长，反比于两个单元中心之间的距离，就像尼泊尔特邻近西藏或者甘肃特邻近青海那样。这里长度和距离仍然是欧氏空间中的定义。但地理空间中的量其实更复杂。更一般地讲，地理空间中两个地理单元之间的距离，对给定的流，可以用平均到达时间来表达，例如光年、火车时、飞行时。公共边界长用于邻近度隐含着一些假定，如边界本身的均质性，沿边界微观邻近度的可积性，等等。这在地理空间中通常是不现实的。比如东柏林和西柏林之间的公共边界，建墙以前和以后，长度是一样的，但是墙切断了人流，只留一个检查站，邻近度就大变了，两边的相似性就越来越低。台湾海峡类似，作为自然边界长度不变，但两边的邻近度，随三通程度的增大而流量增大，两边也越来越相似。换言之，公共边界的长度对于邻近度的影响并不是关键的，流量才是关键。综上所述，地理空间距离和两个地理单元之间邻近度的表达，离不开“流”，也离不开时间。所以我们定义时空邻近度如下： 地理空间任意两匀质区域（含点）之间的时空邻近度，对给定的“流”，正比于二者之间的总流量，反比于从一端到达另一端的平均时间。 时空邻近度的概念比较好地解释了当代人切身感受到的“小世界”“地球村”，同时又能定量比较地理单元之间的远近。我国老一辈地学家早就提出了“流”塑造空间格局的原创性思想，时空邻近度的概念则是在这一思想指导之下，定量化应用的尝试。可以预期它在地理学空间格局分析和相关领域中得到更广泛的应用。 （李小文，中国科学院院士 帅艳民 常超一2008.4.22） |
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