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）…

如果有洪峰前后的多时相主被动遥感数据结合，加上数字高程模型、洪水的过程模型、地面水文数据，估算最大过水面积，淹没深度和淹没时间，就可以得到更准确的灾情评估信息，这就要求从瞬间到过程，从二维到四维。但我们搞遥感的，很少（？）能懂洪水的过程模型，这就要求多学科的交叉。

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