遥感教程第13-1页¶
This Section will treat three apparently diverse topics, although a relationship among them will be established. The first reviews the types of ancillary data - those that provide supporting and explanatory information about what is in a remote sensing image - that are often called "ground truth". Then, the concept of the "multi-" approach is discussed, with the various forms involved explained and exemplified. The third covers the principles behind hyperspectral imaging remote sensing. On this first page, the rationale for gathering ground truth, including observations taken on site in the field, is spelled out. Some of the broad variety of surface collected data and information analysis are listed, along with examples of specific field studies that require appropriate measurements. The role of ground truth in picking out training sites and the role of returning to the field to verify classification accuracy are mentioned.
成像光谱学¶
地面观测和数据收集的基本原理¶
到目前为止，我们已经在本教程中演示了遥感是一种有效的方法，可以从广袤的区域收集大量信息，而不需要在观测到的表面上。但是，口译员很少能有效地运用这些知识，除非他们第一手熟悉感兴趣的表面，或者至少熟悉表面模型。他们通过几种方法收集这些情报：从仔细的实地观察、在训练场地进行明智的调查、在实验室、地面、空中和空间进行复杂的测量，最终从对数据的严格数学分析到对虚拟仪器的测试。灵敏性和相关性。
在遥感中，地面实况只是近地观测的行话。对于行星体而言，这是指在现场收集参考数据并从中获得适当描述与表面相关的状态、条件和参数的信息。有了适当的传感器，我们也可以得到地下和上面的任何气体包层（大气）的各个方面。获取地面真实性的目的最终是通过检查现场实际情况来帮助校准和解释远程记录的测量。由于人类口译员通常以地面居民的身份来体验地球，因此他们从水平或低角度的全景图来看待世界是一种习惯性的参照系。事实上，遥感专家和新手应在数据收集、分析和应用的所有阶段保持一种基于表面的视角，因为他们将在地面一级执行大多数关于自然资源和土地利用的解释和决策。
在许多面向地面的数据源中，包括实地观测、现场光谱测量、空中侦察和摄影、描述性报告和库存统计以及地图。下表总结了与获取和使用地面实况数据相关的任务和操作类型：
地面和飞机观测在支持中的作用
卫星遥感
从熟悉的地面角度将表面特征和位置与其在卫星图像中的表达相关联。
在规划的第一阶段提供输入和控制，以便分析、解释和应用遥感数据（例如，识别地标、后勤访问）。等）
减少勘探、监测和库存活动的数据和抽样要求（例如，需要覆盖的区域）
为飞机和其他多级支援任务选择试验区（例如，与航天器通过同时进行的底灯试验）
确定由无监督分类建立的类
选择并分类培训地点进行监督分类
使用定量统计技术验证分类的准确性（错误类型和比率）
获取与类别分布相关的定量估计（例如，田地大小；森林面积）
收集物理样本，用于实验室分析遥感数据中检测到的现象（例如水质、岩石类型和虫害）
获取用于解释模型分析或集成到地理信息系统的补充（辅助）非遥感数据
利用地面仪器开发标准光谱特征集
测量光谱和其他物理特性，以规定与设计新传感器系统相关的特性和参数。
` <>`__13-1: Assume you are working on a Landsat scene that is close enough for you to actually go into the field to examine firsthand the features contained within it. What, in your opinion, would be the most important task to carry out 1) before the satellite takes its image and 2) after you receive and process this image? `ANSWER <Sect13_answers.html#13-1>`__
在实地进行的典型观测和测量的例子，通常是在遥感平台经过时或不久之后，包括：
气象条件（气温、风速、湿度等）
日晒（太阳辐射）
反射比的现场校准
土壤湿度
水位（水位计数据）
积雪厚度
湖泊河流淤积
植被生长阶段
城市亚类分布
土壤和岩石类型
13-2: Field work is expensive, and often inconvenient. Yet some kinds of data are needed in near real time. Mention three in this category from the above list. How would you go about getting these critical data values if field work is not an option? `ANSWER <Sect13_answers.html#13-2>`__
地面实况活动是“多”方法的一个组成部分。这仅仅意味着在不同的条件下收集数据，例如同时使用多个传感器，并随着时间的推移重复覆盖。我们将在本节后面探讨这个想法的“回报”。
进行实地活动最常见的原因可能是在监督分类之前选择培训地点，或在监督分类之后确定关键课程。如果可行，收集野外数据的最好方法就是在野外呆几天，检查地形进行分类。显然，这项工作的规模取决于我们想要分类的区域的大小。一个或多个完整的陆地卫星场景可能需要相当长的旅行和野外时间，而我们通常可以在一两天内检查一个典型的次新世（例如512 x 512像素）。如果后勤或环境（如不可进入的外国地区或冬季等淡季）限制了野外作业，那么在实践中，我们可以使用航空摄影、地图、文献研究、与居民的面谈（可能通过互联网）等来指定培训地点，通常指的是整合以下资源信息：直接观察、照片文档、各种地图、个人熟悉度等。
主要作者：Nicholas M.Short，高级电子邮件： nmshort@nationi.net