针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法和装置

测量装置的制造及其应用技术1.本发明涉及地表反射率真值获取技术领域，尤其涉及一种针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法和装置。背景技术：2.地表反射率(land surface reflectance)代表某一波段在一定方向上地表对太阳辐射的反射能力，它是遥感应用分析的基础，对于研究地表能量平衡、作物长势估产、地物识别和分类、资源开发、水分与气候模型等具有十分重要的意义；同时它也是反演很多遥感应用模型参数的重要变量，是很多地表地球物理参数(如叶面积指数、叶绿素、生物量、土壤水分含量等)反演的关键输入参数。反射率产品作为核心的定量遥感产品，其精度会直接或间接地决定了其他定量遥感产品的精度。3.随着遥感技术的不断发展，遥感逐步从传统的“点”测量转变成“面”测量，测量尺度的不一致性会导致遥感产品真值获取困难。在实际应用中，受地表的非均一性以及中低分辨率像元多数都是混合像元等影响，在尺度转换过程中容易产生较大误差，从而影响遥感产品地表真值的高精度获取，无法满足各行各业决策对于地表参数遥感反演精度的需求。技术实现要素：4.本发明提供一种针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法和装置，用以解决现有技术中所获取的地表反射率数据的精确度和准确度不高的缺陷，实现高精度以及高准确度的地表反射率真值的获取。5.本发明提供一种针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法，包括：6.基于目标场地的场地大小，确定所述目标场地的采样方式，所述采样方式包括二级采样方式和端元测量方式；7.在确定所述采样方式为所述二级采样方式的情况下，对所述目标场地中基本采样单元进行地物光谱测量，生成所述目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；8.在确定所述采样方式为所述端元测量方式的情况下，分别对所述目标场地中各种地物区域进行地物光谱测量，生成所述目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；9.基于所述目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，生成所述目标场地对应的卫星像元尺度地表反射率。10.根据本发明提供的一种针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法，所述对所述目标场地中基本采样单元进行地物光谱测量，生成所述目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，包括：11.获取所述目标场地中的多个采样点；12.采用模拟退火算法基于所述多个采样点确定所述基本采样单元；13.对标准参考板进行地物光谱测量，获取标准dn值光谱曲线；14.对所述基本采样单元进行地物光谱测量，获取实际dn值光谱曲线；15.基于所述实际dn值光谱曲线、所述标准dn值光谱曲线以及所述标准参考板在目标太阳照射角度下垂直观测的绝对反射率，生成所述目标场地对应的像元尺度下的地表反射率。16.根据本发明提供的一种针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法，所述基于所述实际dn值光谱曲线、所述标准dn值光谱曲线以及所述标准参考板在目标太阳照射角度下垂直观测的绝对反射率，生成所述目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，包括：17.基于所述实际dn值光谱曲线、所述标准dn值光谱曲线以及所述标准参考板在目标太阳照射角度下垂直观测的绝对反射率，生成所述目标场地对应的仪器尺度下的地表反射率；18.将所述仪器尺度下的地表反射率转换为基本采样单元尺度下的地表反射率；19.将所述基本采样单元尺度下的地表反射率转换为所述像元尺度下的地表反射率。20.根据本发明提供的一种针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法，所述分别对所述目标场地中各种地物区域进行地物光谱测量，生成所述目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，包括：21.对目标地物区域进行多次地物光谱测量，获取多个第一地表反射率；22.对所述多个第一地表反射率取平均值，生成所述目标地物区域对应的平均光谱；23.基于所述目标地物区域对应的平均光谱和所述目标地物区域的面积占所述目标场地的比例，生成所述目标场地对应的像元尺度下的地表反射率。24.根据本发明提供的一种针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法，所述基于所述目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，生成所述目标场地对应的卫星像元尺度地表反射率，包括：25.基于均匀散射特性、几何光学散射特性和体散射特性构建目标模型；26.基于所述目标模型对所述像元尺度下的地表反射率进行方向性校正，生成待验证卫星过境时刻所述目标场地对应的卫星像元尺度地表反射率。27.根据本发明提供的一种针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法，所述基于目标场地的场地大小，确定所述目标场地的采样方式，包括：28.基于待验证卫星的空间分辨率，确定所述目标场地的所述场地大小；29.在所述场地大小为第一目标大小且场地包括一种地物的情况下，确定所述目标场地的采样方式为所述二级采样方式；30.在所述场地大小为第一目标大小且场地包括多种地物的情况下，确定所述目标场地的采样方式为所述端元测量方式；31.在所述场地大小为第二目标大小的情况下，确定所述目标场地的采样方式为所述二级采样方式；32.其中，所述第一目标大小小于所述第二目标大小。33.本发明还提供一种针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取装置，包括：34.第一处理模块，用于基于目标场地的场地大小，确定所述目标场地的采样方式，所述采样方式包括二级采样方式和端元测量方式；35.第二处理模块，用于在所述二级采样方式的情况下，对所述目标场地中基本采样单元进行地物光谱测量，生成所述目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；36.在所述端元测量方式的情况下，分别对所述目标场地中各种地物区域进行地物光谱测量，生成所述目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；37.第三处理模块，用于基于所述目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，生成所述目标场地对应的卫星像元尺度地表反射率。38.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法。39.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法。40.本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法。41.本发明提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法和装置，通过对不同场地大小的场地采取不同的采样方式，可以基于不同的场地大小生成不同精度的卫星像元尺度地表反射率真值，从而显著提高所获取的真值的精确度以及准确性。附图说明42.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。43.图1是本发明提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法的流程示意图之一；44.图2是本发明提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法的流程示意图之二；45.图3是本发明提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法的流程示意图之三；46.图4是本发明提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法的原理示意图之一；47.图5是本发明提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法的原理示意图之二；48.图6是本发明提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法的原理示意图之三；49.图7是本发明提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法的原理示意图之四；50.图8是本发明提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取装置的结构示意图；51.图9是本发明提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式52.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。53.下面结合图1至图8描述本发明的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法。54.如图1所示，该针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法包括：步骤110、步骤120和步骤130。55.步骤110、基于目标场地的场地大小，确定目标场地的采样方式，采样方式包括二级采样方式和端元测量方式；56.在该步骤中，目标场地为用于对待验证卫星进行验证时，进行地物光谱测量的场地。57.不同的目标场地对应有不同的面积，且目标场地的面积基于待验证卫星的空间分辨率确定。58.可以理解的是，待验证卫星的空间分辨率越高(即能够识别的两个相邻地物的最小距离越小)，其对应的目标场地的面积则越小。59.不同的目标场地对应的采样方式可能相同，也可能不相同。60.其中，采样方式包括二级采样方式和端元测量方式。61.二级采样方式即为对目标场地区域进行统一的地物光谱测量；62.端元测量方式即为对目标场地中的各类地物区域分别进行地物光谱测量。63.对于端元测量方式，其对应的目标场地中应包括至少两种地物。64.步骤120、在确定采样方式为二级采样方式的情况下，对目标场地中基本采样单元进行地物光谱测量，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；65.在确定采样方式为端元测量方式的情况下，分别对目标场地中各种地物区域进行地物光谱测量，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；66.在该步骤中，像元又称像素点或像元点，即影像单元(picture element)，是组成数字化影像的最小单元。在遥感数据采集，如扫描成像时，它是传感器对地面景物进行扫描采样的最小单元；在数字图像处理中，它是对模拟影像进行扫描数字化时的采样点，是构成遥感数字图像的基本单元。67.地物是指的是地表面的固定性物体，包括自然形成和人工建造的。泛指地球表面上相对固定的物体，例如，农田中的地物可以包括但不限于裸土以及各类农作物等。68.目标场地对应的像元尺度下的地表反射率为目标场地对应的地面实测反射率。69.下面分别从两种角度，对步骤120的实现过程进行说明。70.一、二级采样方式71.在一些实施例中，对目标场地中基本采样单元进行地物光谱测量，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，包括：72.获取目标场地中的多个采样点；73.采用模拟退火算法基于多个采样点确定基本采样单元；74.对标准参考板进行地物光谱测量，获取标准dn值光谱曲线；75.对基本采样单元进行地物光谱测量，获取实际dn值光谱曲线；76.基于实际dn值光谱曲线、标准dn值光谱曲线以及标准参考板在目标太阳照射角度下垂直观测的绝对反射率，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率。77.在该实施例中，采样点为初始采样点，初始采样点的数量为多个，通过调整多个初始采样点中一个或多个初始采样点的位置，生成新的布设位置，以确定基本采样单元。78.可以理解的是，基本采样单元可以为一个或多个。79.初始采样点的数量可以为任意数量，如5个、9个或10个等。80.初始采样点可以通过系统3×3或5点十字采样法来确定。81.在获取得到多个初始采样点后，通过模拟退火算法即可基于多个采样点确定基本采样单元，以使所确定的基本采样单元为最优采样点。82.模拟退火采样以多景高分辨率卫星影像为参考数据，利用模拟退火算法，通过参考影像确定基本采样单元的位置。当采样点个数为n时，将采样点在多景参考影像上的相对误差之和sumre作为目标函数；[0083][0084]其中，sumre为目标函数，n为参考影像个数(即采样天数)；μi为第i景参考影像所有像元均值；μsamplei为第i景参考影像采样点像元均值。[0085]初解设为随机n个采样点，从n个采样点中随机选取一点改变其位置产生新解；循环迭代直至满足条件得到采样误差(即新的采样点在多景参考影像上的相对误差之和)最小的采样点布局，即为优化后的基本采样单元位置。[0086]如图3所示，利用模拟退火算法确定基本采样单元的具体步骤如下：[0087]1.确定实验场地的采样点个数n，设置模拟退火算法的冷却进度表：初始控制参数t＝10×n，内循环迭代次数iter＝200，控制参数衰减函数为f＝0.99×t，算法终止条件为t≤0.001。[0088]设模拟退火优化的目标函数为f(x)＝sumre，其中，x为样点集，样点集初解为x0；产生新解的函数为perturb(x)。[0089]2.分别求出n景影像的均值μ1……μn；其中，n用于表征采样天数，μn为第n天的影像的均值；[0090]3.产生新解xnew＝perturb(x0)其中，x0为样点集初解；[0091]4.计算f1＝f(x0)、f2＝f(xnew)和δf＝f2-f1，其中，f1为初解对应的目标函数值，f2为新解对应的目标函数值。[0092]若δf《0则接受新解xnew，即x0＝xnew；[0093]若δf》0，则生成随机数r，若r《e(-δf/kt)＝200，接受新解，即x0＝xnew；[0094]否则保持x0不变。[0095]5.判断在温度t时产生新解次数是否满200次，若不满足重复步骤3和4，若满足则令t＝0.99×t；[0096]6.判断t是否满足条件t≤0.001，若不满足重复步骤3、4和5，若满足则终止算法并输出x0和f(x0)。[0097]输出的x0对应的采样点的位置即为基本采样单元对应的位置，如图4-图6所示。[0098]在确定基本采样单元后，可以进一步从基本采样单元中确定光谱采样点，以进行地物光谱测量。[0099]光谱采样点为用于进行物光谱测量的具体位置。[0100]其中，光谱采样点可以随机生成，也可以通过十字采样法确定。[0101]继续参考图4-图6，以十字采样法为例，对光谱采样点的确定过程进行说明。[0102]十字采样法常用的为五点取样法，即先确定对角线的中点作为中心抽样点，再在对角线上选择四个与中心样点距离相等的点作为光谱采样点。[0103]在确定基本采样单元中的光谱采样点后，即可使用光谱仪对光谱采样点进行多次光谱测量，将测得的结果作为实际dn值光谱曲线。[0104]其中，dn为遥感影像像元亮度值(digital number)。[0105]需要说明的是，在实际测量之前，还需要使用光谱仪对标准参考板(如参考白板)进行一次光谱测量，将测得的结果作为标准dn值光谱曲线。[0106]其中，标准dn值光谱曲线用于表征在无地物干扰且其他测量参数相同的情况下的反射率。[0107]如图2所示，在一些实施例中，基于实际dn值光谱曲线、标准dn值光谱曲线以及标准参考板在目标太阳照射角度下垂直观测的绝对反射率，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，可以包括：[0108]基于实际dn值光谱曲线、标准dn值光谱曲线以及标准参考板在目标太阳照射角度下垂直观测的绝对反射率，生成目标场地对应的仪器尺度下的地表反射率；[0109]将仪器尺度下的地表反射率转换为基本采样单元尺度下的地表反射率；[0110]将基本采样单元尺度下的地表反射率转换为像元尺度下的地表反射率。[0111]例如，可以通过公式：[0112][0113]生成目标场地对应的仪器尺度下的地表反射率，其中，ρg为目标场地对应的仪器尺度下的地表反射率，vg(λ)为实际dn值光谱曲线，vp(λ)为标准dn值光谱曲线，ρp(θ)为太阳照射角度为θ时标准参考板垂直观测的绝对反射率。[0114]在得到目标场地对应的仪器尺度下的地表反射率ρg后，可对目标场地对应的仪器尺度下的地表反射率ρg进行尺度转换，即可生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率。[0115]在一些实施例中，对目标场地对应的仪器尺度下的地表反射率进行尺度转换，可以包括：[0116]将仪器尺度下的地表反射率转换为基本采样单元尺度下的地表反射率；[0117]将基本采样单元尺度下的地表反射率转换为像元尺度下的地表反射率。[0118]在该实施例中，将仪器尺度下的地表反射率转换为基本采样单元尺度下的地表反射率，可以通过对从基本采样单元内测得的五条光谱取平均，通过公式：[0119][0120]来生成基本采样单元尺度下的地表反射率，其中，ρgi为基本采样单元内第i次反射率测量结果(即第i条光谱对应的仪器尺度下的地表反射率)。[0121]继续参考图2，在将基本采样单元尺度下的地表反射率转换为像元尺度下的地表反射率时，可通过如下任意一种方式进行。[0122]其一，通过算数平均法进行转换[0123]在该实施例中，可以将目标场地内所有基本采样单元对应的基本采样单元尺度下的地表反射率进行算数平均，如通过公式：[0124][0125]转换为像元尺度下的地表反射率，其中，ρpixel为目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，n为目标场地内对应基本采样单元的个数，由采样方法决定；为第i个基本采样单元对应的基本采样单元尺度下的地表反射率。[0126]其二，通过加权平均法进行转换[0127]在该实施例中，可以将目标场地内的所有基本采样单元对应的基本采样单元尺度下的地表反射率根据一定的数学规则进行加权平均，得到像元尺度地表反射率，例如通过公式：[0128][0129]转换为像元尺度下的地表反射率，其中，ki为第i个基本采样单元对应的权重值，ρpixel为目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，n为目标场地内基本采样单元的总数，为第i个基本采样单元对应的基本采样单元尺度下的地表反射率；为在参考影像中第i个基本采样单元对应的灰度值；为在参考影像中所有像元对应的灰度值，可以用目标场地对应参考影像的所有像元均值表示。[0130]在实际执行过程中，灰度值和均可以从高分辨率(2米)卫星影像中获得。[0131]其三，通过传递真值法进行转换[0132]在该实施例中，可以通过构建高分辨率参考影像灰度值与基本采样单元对应的基本采样单元尺度下的地表反射率之间的线性关系，从而得到像元尺度下的地表反射率。[0133]具体步骤如下：[0134]首先，获取多个基本采样单元对应的基本采样单元尺度下的地表反射率和高分辨率影像中对应的灰度值，以灰度值为自变量，以地表反射率为因变量，通过最小二乘法建立二者的线性回归关系，如通过公式：[0135][0136]构建二者的线性回归关系，其中，为目标场地内第i个基本采样单元对应的基本采样单元尺度下的地表反射率；为目标场地内第i个基本采样单元在高分辨率(2米)卫星影像中对应的灰度值；a和b为待反演的定标系数，可以利用最小二乘求出。[0137]然后，利用计算得到“灰度值-反射率”线性关系，将目标场地对应高分辨率影像的像元灰度均值转换为像元尺度下的地表反射率，如通过公式：[0138][0139]其中，ρpixel为目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，为目标场地对应高分辨率(2米)卫星影像的所有像元均值，a和b为待反演的定标系数。[0140]二、端元测量方式[0141]在一些实施例中，分别对目标场地中各种地物区域进行地物光谱测量，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，包括：[0142]对目标地物区域进行多次地物光谱测量，获取多个第一地表反射率；[0143]对多个第一地表反射率取平均值，生成目标地物区域对应的平均光谱；[0144]基于目标地物区域对应的平均光谱和目标地物区域的面积占目标场地的比例，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率。[0145]在该实施例中，目标地物区域为目标场地中任意类型的地物所在的区域。[0146]目标场地中的地物类型可以为两种或以上。[0147]在一些实施例中，可以选择包括两种地物类型的场地作为目标对场地，以提高后续测量结果的精度和准确度。[0148]例如，在目标场地的确定过程中，通过对场地内的地物类型进行判断及分类，保留包含有两种地物类型的场地，排除包含有三种及以上地物类型的场地。[0149]需要说明的是，不同类型的地物需具有明显的区别。[0150]例如，在目标场地为玉米种植场地的情况下，该目标场地的两种地物类型可以为玉米和裸土；又如，在目标场地为戈壁的情况下，该目标场地的两种地物类型可以为戈壁和骆驼刺。[0151]目标地物区域可以包括一个或多个光谱采样点。[0152]第一地表反射率为目标地物区域内，任一光谱采样点所对应的地表反射率。[0153]如图7所示，以目标场地为玉米种植场地为例，对该实施例进行说明。[0154]在实际执行过程中，分别对玉米区域中的多个光谱采样点进行多次地物光谱测量，获取玉米(地物1)区域对应的多个第一地表反射率；对裸土区域中的多个光谱采样点进行多次地物光谱测量，获取裸土(地物2)区域对应的多个第一地表反射率。[0155]对玉米区域对应的多个第一地表反射率取平均值，生成玉米区域对应的平均光谱；对裸土区域对应的多个第一地表反射率取平均值，生成裸土区域对应的平均光谱。[0156]基于玉米区域对应的平均光谱和玉米区域的面积占目标场地的总面积的比例，生成玉米区域对应的像元尺度下的地表反射率；基于裸土区域对应的平均光谱和裸土区域的面积占目标场地的总面积的比例，生成裸土区域对应的像元尺度下的地表反射率。distribution function，brdf)模型。[0178]在实际执行过程中，可以利用无人机搭载光谱仪，获取不同测量时刻下的多角度反射率数据，并将反射率数据转换为像元尺度下的地表反射率。[0179]然后通过构建brdf模型，brdf模型可以表示为：[0180][0181]其中，r为二向反射率，kgeo为几何光学核，kvol为体散射核，三者都是太阳天顶角θs、观测天顶角θv和相对方位角的函数；fiso表示各向均匀散射所占的比例(权重)，fgeo表示各向几何光学散射均匀散射所占的比例(权重)，fvol表示各向体散射所占的比例(权重)。[0182]基于上述所建立的brdf模型，可以得到卫星过境时刻卫星观测角度下的地表反射率模拟值ρtransit-sate，其计算公式为：[0183][0184]其中，ρtransit-satel为目标场地对应的卫星像元尺度地表反射率，θs为待验证卫星过境t0时刻对应的太阳天顶角，θv为待验证卫星过境t0时刻对应的卫星观测天顶角，为待验证卫星过境t0时刻对应的相对方位角。[0185]可以理解的是，通过公式ρtransit-satellite即可确定任意角度下的目标场地对应的卫星像元尺度地表反射率。[0186]根据本发明实施例提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法，通过对不同场地大小的场地采取不同的采样方式，可以基于不同的场地大小生成不同精度的卫星像元尺度地表反射率真值，从而显著提高所获取的真值的精确度以及准确性。[0187]可以理解的是，在实际测量之前，首先需要进行测量场地的筛选及确定。[0188]下面通过具体实施例，对步骤110的实现过程进行说明。[0189]在一些实施例中，步骤110可以包括：[0190]基于待验证卫星的空间分辨率，确定目标场地的场地大小；[0191]在场地大小为第一目标大小且包括一种地物的情况下，确定目标场地的采样方式为二级采样方式；[0192]在场地大小为第一目标大小且包括多种地物的情况下，确定目标场地的采样方式为端元测量方式；[0193]在场地大小为第二目标大小的情况下，确定目标场地的采样方式为二级采样方式；[0194]其中，第一目标大小小于第二目标大小。[0195]在该实施例中，目标场地的场地大小可以用场地面积或边长来表示。[0196]可以采用影像参考和实地考察相结合的方法，选择合适的实验场地。[0197]一般情况下，待验证卫星的空间分辨率越低(即能够识别的两个相邻地物的最小距离越大)，其对应的测量场地的场地大小相对越大。[0198]在本实施例中，第一目标大小为小于百米的场地，第二目标大小为不小于百米的场地，包括百米和公里级的场地。[0199]对于不小于百米的场地，则直接将场地对应的采样方式确定为二级采样方式。[0200]对于小于百米的场地，可以进一步基于场地的异质性大小，确定场地对应的采样方式。[0201]其中，异质性大小用于表征场地所包括的地物类型，地物类型越多，则异质性大小越大。[0202]在场地包括单一地物的情况下，则将场地对应的采样方式确定为二级采样方式；在场地包括两种或以上地物的情况下，则将场地对应的采样方式确定为端元测量方式。[0203]在一些实施例中，对于小于百米且包括三种或以上地物的场地，则进行排除。[0204]例如，可以基于待验证卫星的空间分辨率，将场地大小分为四个等级：[0205](1)高分辨率场地：适用于空间分辨率小于16m的待验证卫星，其中，高分辨率场地的场地大小可以为边长为30-59m的场地，例如可以设置为48m；[0206](2)中分辨率场地：适用于空间分辨率介于16m和30m之间的待验证卫星，中分辨率场地的场地大小可以为边长为60-99m的场地，例如可以设置为90m；[0207](3)中低分辨率场地：适用于空间分辨率介于30m和100m的待验证卫星，中低分辨率场地的场地大小可以为边长为100-999m的场地，例如可以设置为300m；[0208](4)低分辨率场地：适用于空间分辨率大于100m的待验证卫星，低分辨率场地的场地大小可以为边长为1km-5km的场地，例如可以设置为3km。[0209]其中，高分辨率场地和中分辨率场地均对应于第一目标大小，中低分辨率场地和低分辨率场地均对应于第二目标大小。[0210]对于小于百米的场地，需要考虑场地的异质性大小。若场地异质性较小(场地由单一地物组成)，则采用基于基本采样单元的二级采样策略，即通过系统3×3或5点十字采样法确定基本采样单元的位置，再在基本采样单元内采用5点十字采样法进行地物光谱的测量；[0211]若场地异质性较大(场地由多种地物组成)，则采用端元测量法，即测量每种地物的光谱，并同时获取场地的无人机影像，计算每种地物组分在场地内的面积比例。[0212]对于百米和公里级的场地，则采用基于基本采样单元的二级采样策略，即通过模拟退火算法确定基本采样单元的位置，再在基本采样单元内采用5点十字采样法进行地物光谱的测量。[0213]当然，在其他实施例中，也可以基于实际需求，设置为其他场地大小，本发明不作限定。[0214]根据本发明实施例提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法，基于待验证卫星的空间分辨率，确定目标场地的所述场地大小，在此基础上，结合目标场地的场地大小以及目标场地的场地异质性，来确定目标场地对应的采样方式；一方面，使得对于百米和公里级的场地，采用基于基本采样单元的二级采样策略，从而简化采样步骤，减少采样难度，使得采样过程更容易实现；另一方面，对于小于百米的场地，进一步基于场地异质性，对由单一地物组成的场地采用二级采样策略，对由多种地物组成的场地采用更为精细的端元测量方式进行测量，从而有助于提高所获取的真值的精确度。[0215]在一些实施例中，该方法还可以包括：基于采样方式，生成采样方式对应的不确定度。[0216]在该实施例中，不确定度用于表征各种采样方式下各个阶段所生成的数值对应的准确性。[0217]采样方式对应的不确定度，可以包括：反射率测量过程中产生的不确定度、尺度转换过程中产生的不确定度、方向性校正过程中产生的不确定度以及真值获取过程中总的不确定度中的一种或多种。[0218]其中，反射率测量过程中产生的不确定度即目标场地对应的仪器尺度下的地表反射率。[0219]尺度转换过程中产生的不确定度包括：仪器-基本采样单元尺度转换过程中产生的不确定度、基本采样单元-像元尺度转换过程中产生的不确定度以及尺度转换过程中产生的总的不确定度。[0220]方向性校正过程中产生的不确定度即标场地对应的卫星像元尺度地表反射率对应的不确定度。[0221]真值获取过程中总的不确定度为在生成最终的目标场地对应的卫星像元尺度地表反射率时所涉及的全部步骤的整体不确定度。[0222]下面分别对各种不确定度的计算方式进行说明。[0223](1)计算反射率测量过程中产生的不确定度εmeas。[0224]反射率测量的不确定性与白板自身(可以通过实验室白板定标进行精确估计)和测量过程中测量者操作方法的规范程度有关。[0225]其中，白板产生的不确定度可通过公式：[0226]εrefer＝1-dnrefer/dnstand[0227]确定，其中，εrefer为测量白板产生的不确定度，dnrefer是光谱仪对白板测量时对应的灰度值，dnstand是光谱仪对标准参考板测量的灰度值。[0228]测量操作产生的不确定度可通过公式：[0229][0230]确定，其中，εoper为测量操作产生的不确定度，ρ1和ρ2分别为测量者连续对同一光谱采样点测量的反射率。[0231]则本方法中反射率测量过程中产生的不确定度可通过公式：[0232]εmeas2＝εrefer2+εoper2[0233]确定，其中，εmeas为反射率测量过程中产生的不确定度，εrefer为测量白板产生的不确定度，εoper为测量操作产生的不确定度。[0234](2)计算尺度转换过程中产生的不确定度εscale。[0235]对于基于基本采样单元的采样方法：[0236]1)计算仪器-基本采样单元尺度转换过程中产生的不确定度εinst-esu，用基本采样单元内各反射率对应的灰度值均值与基本采样单元灰度值真值的相对误差来表示。[0237]其中，可通过公式：[0238][0239]确定，其中，分别为基本采样单元内反射率在参考影像中对应的灰度值。[0240]可通过公式：[0241][0242]确定，其中，m和n分别为参考影像对应的行数和列数；dnij为参考影像中第i行、第j列的灰度值；为基本采样单元的灰度值真值，用基本采样单元对应参考影像的所有像元均值表示。[0243]然后通过公式：[0244][0245]确定仪器-基本采样单元尺度转换过程中产生的不确定度εinst-esu，其中，和中的灰度值均从高分辨率机载影像中获得。[0246]2)计算基本采样单元-像元尺度转换过程中产生的不确定度εesu-pixel：[0247]算术平均法在该过程中产生的不确定度，可用参考影像中多个采样单元对应的灰度值均值与场地所有像元的灰度值均值的相对误差来表示，具体可通过公式：[0248][0249]确定，其中，确定，其中，为第i个基本采样单元在参考影像中对应的灰度值；为参考影像中覆盖所有场地的像元均值；和中的灰度值均从高分辨率星载影像中获得。[0250]加权平均法在该过程中产生的不确定度来自影像与地面测量点位置的不匹配，具体可通过公式：[0251][0252]确定，其中，ρpixel为像元尺度地表反射率的模拟值；ρtpixel为像元尺度地表反射率的相对真值；[0253]其中，像元尺度地表反射率的相对真值可通过公式：[0254][0255]确定，其中，为第i个基本采样单元在高分辨率星载影像中对应相邻像元的灰度值，n为基本采样单元的数量。[0256]传递真值法在该过程中产生的不确定度也来自影像与地面测量点位置的不匹配，具体可通过公式：[0257][0258]确定，其中，ρpixel为像元尺度地表反射率的模拟值；ρtpixel为像元尺度地表反射率的相对真值；[0259]其中，像元尺度地表反射率的相对真值可通过公式：[0260][0261]确定，其中，at和bt分别由基本采样单元的地表反射率和基本采样单元对应参考影像相邻像元的灰度值利用最小二乘法求得；为场地对应高分辨率(2米)卫星影像的所有像元均值，为场地对应高分辨率(2米)卫星影像的所有像元均值。[0262]3)计算尺度转换过程中产生的总的不确定度εscale。[0263]具体可通过公式:[0264]εscale2＝εinst-esu2+εesu-pixel2[0265]确定，其中，εscale为尺度转换过程中产生的总的不确定度，εinst-esu为仪器-基本采样单元尺度转换过程中产生的不确定度，εesu-pixel为基本采样单元-像元尺度转换过程中产生的不确定度。[0266]对于基于端元测量的采样方法，尺度转换过程中产生的不确定度来自端元内部和端元之间两部分。[0267]端元内部的不确定度由各端元多条光谱的标准差表示，具体可通过公式：[0268][0269]确定，其中，n为端元光谱测量的次数；ρi为端元第i次测量的地表反射率；ρi为端元n次测量的平均反射率。[0270]端元之间的不确定度来自机载参考影像对端元分类时产生错分，从而导致各端元在场地的面积比例不同导致，具体可通过公式：[0271][0272]确定，其中，和分别为利用不同机载参考影像(常在反射率测量前后各拍摄一张包含场地的无人机影像)，计算得到的像元尺度地表反射率。[0273]尺度转换过程中产生的总的不确定度εscale可通过公式:[0274]εscal2＝εscale-inte2+εscale-exte2[0275]确定，其中，εscale为尺度转换过程中产生的总的不确定度，εscale-inte为端元内部的不确定度，εscale-ext为端元之间的不确定度。[0276](3)计算方向性校正过程中产生的不确定度εmodel。[0277]具体步骤如下：[0278]方向性校正过程中产生的误差主要来源为：太阳角度校正误差和观测角度校正误差两部分，二者分别由太阳角度变化和观测角度不一致引起。[0279]在地面光谱测量期间，太阳天顶角会发生变化，太阳辐射量也会随之有所变化，因此需要利用不同时刻无人机拍摄的多角度反射率数据构造核驱动模型对测量数据进行太阳入射角的校正，分别模拟开始测量时刻t1、卫星过境时刻t2、结束测量时刻t3在垂直观测条件下的地表反射率模拟值ρt1、ρt2、ρt3。[0280]太阳角度校正误差的计算公式为：[0281][0282]在同样的太阳照射条件下，卫星观测角度的变化也会产生不同的地表反射率，因此还需要对观测角度进行校正。对于视场角较小的卫星，可以忽略观测角度校正误差；对于视场角较大的卫星，需要考虑观测角度校正引起的误差。[0283]观测角度校正误差的计算公式为：[0284][0285]其中，ρvertical为卫星过境时刻垂直观测角度下的地表反射率模拟值；ρdirecional为卫星过境时刻卫星观测角度下的地表反射率模拟值。[0286]则，目标模型对应的不确定度εmodel(即方向性校正过程中产生的不确定度)可表示为：[0287]εmodel2＝εmodel-sun2+εmodel-satellit2[0288]其中，εmodel-su为太阳角度校正误差，εmodel-satellit为观测角度校正误差。[0289](4)计算真值获取过程中εtotal。[0290]具体步骤如下：[0291]根据误差传递公式，总的不确定度可由各过程中产生不确定度的平方和求根来表示，计算公式为：[0292]εtotal2＝εmeas2+εscale2+εmodel2[0293]其中，εmeas为测量不确定度；εscale为尺度转换不确定，εmodel为目标模型对应的不确定度。[0294]在获取不确定度后，可在输出每个步骤对应的反射率数据的同时，输出该反射率数据对应的不确定度，以为用户提供每一个数据对应的准确程度，从而提高后续测量结果的准确性。[0295]根据本发明实施例提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法，通过在获取真值的同时，输出与真值对应的不确定度，以不确定度表征真值的准确程度以及可信程度，从而有助于提高所获取的真值的精确度。[0296]下面对本发明提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取装置进行描述，下文描述的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取装置与上文描述的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法可相互对应参照。[0297]如图8所示，该针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取装置，包括：第一处理模块810、第二处理模块820、第三处理模块830和第四处理模块840。[0298]第一处理模块810，用于基于目标场地的场地大小，确定目标场地的采样方式，采样方式包括二级采样方式和端元测量方式；[0299]第二处理模块820，用于在确定采样方式为二级采样方式的情况下，对目标场地中基本采样单元进行地物光谱测量，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；[0300]第三处理模块830，用于在确定采样方式为端元测量方式的情况下，分别对目标场地中各种地物区域进行地物光谱测量，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；[0301]第四处理模块840，用于基于目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，生成目标场地对应的卫星像元尺度地表反射率。[0302]根据本发明实施例提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取装置，通过对不同场地大小的场地采取不同的采样方式，可以基于不同的场地大小生成不同精度的卫星像元尺度地表反射率真值，从而显著提高所获取的真值的精确度以及准确性。[0303]在一些实施例中，第二处理模块820，还可以用于：[0304]获取目标场地中的多个采样点；[0305]采用模拟退火算法基于多个采样点确定基本采样单元；[0306]对标准参考板进行地物光谱测量，获取标准dn值光谱曲线；[0307]对基本采样单元进行地物光谱测量，获取实际dn值光谱曲线；[0308]基于实际dn值光谱曲线、标准dn值光谱曲线以及标准参考板在目标太阳照射角度下垂直观测的绝对反射率，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率。[0309]在一些实施例中，第二处理模块820，还可以用于：[0310]基于实际dn值光谱曲线、标准dn值光谱曲线以及标准参考板在目标太阳照射角度下垂直观测的绝对反射率，生成目标场地对应的仪器尺度下的地表反射率；[0311]将仪器尺度下的地表反射率转换为基本采样单元尺度下的地表反射率；[0312]将基本采样单元尺度下的地表反射率转换为像元尺度下的地表反射率。[0313]在一些实施例中，第三处理模块830，还可以用于：[0314]对目标地物区域进行多次地物光谱测量，获取多个第一地表反射率；[0315]对多个第一地表反射率取平均值，生成目标地物区域对应的平均光谱；[0316]基于目标地物区域对应的平均光谱和目标地物区域的面积占目标场地的比例，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率。[0317]在一些实施例中，第四处理模块840，还可以用于：[0318]基于均匀散射特性、几何光学散射特性和体散射特性构建目标模型；[0319]基于目标模型对像元尺度下的地表反射率进行方向性校正，生成待验证卫星过境时刻目标场地对应的卫星像元尺度地表反射率。[0320]在一些实施例中，第一处理模块810，还可以用于：[0321]基于待验证卫星的空间分辨率，确定目标场地的场地大小；[0322]在场地大小为第一目标大小且场地包括一种地物的情况下，确定目标场地的采样方式为二级采样方式；[0323]在场地大小为第一目标大小且场地包括多种地物的情况下，确定目标场地的采样方式为端元测量方式；[0324]在场地大小为第二目标大小的情况下，确定目标场地的采样方式为二级采样方式；[0325]其中，第一目标大小小于第二目标大小。[0326]图9示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图9所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)910、通信接口(communications interface)920、存储器(memory)930和通信总线940，其中，处理器910，通信接口920，存储器930通过通信总线940完成相互间的通信。处理器910可以调用存储器930中的逻辑指令，以执行针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法，该方法包括：基于目标场地的场地大小，确定目标场地的采样方式，采样方式包括二级采样方式和端元测量方式；在确定采样方式为二级采样方式的情况下，对目标场地中基本采样单元进行地物光谱测量，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；在确定采样方式为端元测量方式的情况下，分别对目标场地中各种地物区域进行地物光谱测量，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；基于目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，生成目标场地对应的卫星像元尺度地表反射率。[0327]此外，上述的存储器930中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0328]另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法，该方法包括：基于目标场地的场地大小，确定目标场地的采样方式，采样方式包括二级采样方式和端元测量方式；在确定采样方式为二级采样方式的情况下，对目标场地中基本采样单元进行地物光谱测量，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；在确定采样方式为端元测量方式的情况下，分别对目标场地中各种地物区域进行地物光谱测量，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；基于目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，生成目标场地对应的卫星像元尺度地表反射率。[0329]又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的针对地表反射率产品的像元尺度地面真值获取方法，该方法包括：基于目标场地的场地大小，确定目标场地的采样方式，采样方式包括二级采样方式和端元测量方式；在确定采样方式为二级采样方式的情况下，对目标场地中基本采样单元进行地物光谱测量，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；在确定采样方式为端元测量方式的情况下，分别对目标场地中各种地物区域进行地物光谱测量，生成目标场地对应的像元尺度下的地表反射率；基于目标场地对应的像元尺度下的地表反射率，生成目标场地对应的卫星像元尺度地表反射率。[0330]以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。[0331]通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。[0332]最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。









图片声明：本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!




内容声明：本文中引用的各种信息及资料（包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主体（包括但不限于公司、媒体、协会等机构）的官方网站或公开发表的信息。部分内容参考包括:(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供参考使用,不准确地方联系删除处理！本站为非盈利性质站点,发布内容不收取任何费用也不接任何广告!




免责声明：我们致力于保护作者版权，注重分享，被刊用文章因无法核实真实出处，未能及时与作者取得联系，或有版权异议的，请联系管理员，我们会立即处理，本文部分文字与图片资源来自于网络，部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!的,若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请立即通知我们，情况属实，我们会第一时间予以删除，并同时向您表示歉意,谢谢!