基于大數據回歸分析的衛星有效成像概率預估

歐陽斯達汪匯兵,2何召寧張悅曹櫻子

（1 國家測繪地理信息局衛星測繪應用中心，北京100830）（2 江蘇省地理信息資源開發與利用協同創新中心，南京210023）（3 北京國測星繪信息技術有限公司，北京 101300）

數據處理與應用技術

基于大數據回歸分析的衛星有效成像概率預估

歐陽斯達1汪匯兵1,2何召寧1張悅1曹櫻子3

（1 國家測繪地理信息局衛星測繪應用中心，北京100830）（2 江蘇省地理信息資源開發與利用協同創新中心，南京210023）（3 北京國測星繪信息技術有限公司，北京 101300）

“資源三號”衛星 02星單圈可分段使用兩次有效載荷工作模式，如何充分利用衛星短弧段、多弧段的靈活性，通過對拍攝弧段上進行有效成像預估，在有限的成像弧段內合理避開有可能的云雨區域，提高衛星有效數據獲取的效率，是衛星任務規劃精細化作業中提出的新問題。結合存檔衛星影像和氣象資料進行大數據分析，文章首先以影像云判結果為指標，統計“資源三號”衛星存檔影像的有效數據比，然后以全球參考系（Worldwide Reference System，WRS）的Path/Row格網和月為時空基準，在位置和時間上利用回歸分析方法，可挖掘歷史有效數據比和月平均總云量氣象統計資料的相關性。并利用所得的回歸方程結果，從月平均總云量可以估算得到衛星有效成像概率的時空分布。通過在“資源三號”衛星實際業務中開展應用表明，基于存檔影像和氣象資料回歸分析所得到的衛星有效成像預估分布，可為衛星任務規劃開展精細化作業，提供了有效的決策支持。

衛星任務規劃 有效數據比 月平均總云量 有效成像概率“資源三號”衛星

0 引言

“資源三號”衛星02星已于2016年5月30日發射，與“資源三號”衛星01星組網大幅提高了衛星影像獲取能力。“資源三號”衛星02星在單圈可分段使用兩次有效載荷工作模式，短弧段、多弧段的影像獲取模式在衛星的成像任務規劃中十分常見。但由于衛星的每日工作總時長和固存有限[1]，何時何地開關機能有效避開有可能的云雨區域，如何在有限的成像弧段內更高效獲取有效數據，是衛星任務規劃作業中遇到的新問題。

在衛星運行中，針對預期的成像條件進行成像預估，可為任務計劃提供重要依據[2]。其中，云量是影響衛星成像品質的重要因素[3]，同時影像上云量也是判斷影像是否為有效數據的主要因素，當單景云量小于20%時可認為是有效數據[4]。通過浮空平臺[5]、伴隨搭載云層探測器載荷[6-7]等方法獲取實時云量信息，可以提高衛星任務規劃的時效性，但經濟成本過高較難實現；通過對歷史云量信息進行時間序列分析，可預估有效成像時間窗口[8]，但缺乏對云量空間分布的預估，忽視了衛星在預估成像窗口的過境情況；根據數值天氣預報進行任務規劃的有效成像預估[9-10]對衛星有效數據獲取效率的提升有直觀的效果，但受限于實時氣象預報數據與衛星任務規劃系統的互通程度，人工和時間成本較大，降低了衛星任務規劃的業務效率。

以上的衛星成像預估方法，受限于衛星載荷設計、成像窗口時間和空間尺度、實時氣象預報數據的互通性等各方面原因，在日常衛星任務規劃業務中較難實現。本文設計并實現了相對獨立的簡便的衛星成像預估方法，基于衛星自有的影像數據庫進行大數據挖掘，實現了較精細時空基準下的衛星有效成像概率（Effective Imaging Probability，EIP）時空分布，解決了實際衛星任務規劃作業中缺乏有效可行的衛星成像預估方法的技術難題。

1 回歸分析

本文結合存檔衛星影像和氣象資料進行大數據分析，云量可作為關聯二者的中間對象。一方面，通過衛星存檔影像數據，可以提取[11]并反演[12]云量信息。另一方面，氣象學中，云量具有概率論和統計學的語義及其規律，同一地點一定時段內不同云量的出現概率是多少是符合U型概率分布的[13]。

如圖 1，本文以云量為關聯對象，通過統計存檔影像云判（Cloud Percent，CP）值，得到歷史有效數據比，并與氣象統計資料在統一的時空基準下的平均總云量進行回歸分析，擬合回歸方程。利用回歸方程從平均總云量時空分布等效估算出衛星EIP的時空分布，輔助衛星任務規劃精細化作業。

1.1 有效數據比

“資源三號”衛星01星自2012年1月發射運行以來，以59天為周期進行全球影像數據獲取[14]，已存檔衛星影像數據上百萬景[15]。遙感影像數據已呈現“大數據”特征，隱含巨大的社會、經濟、科研價值，大數據及其挖掘具有十分重要科學價值和現實意義[16-17]。

影像屬性中，CP的取值范圍是0%～100%，表示該景影像上云斑覆蓋的百分比判讀結果。本文以全球參考系（Worldwide Reference System，WRS）的條帶號Path和行號Row格網[18]作為存檔影像云判統計的空間基準，以月為時間基準，統計在同一格網及歷年同月的存檔影像總數為n景，其中第i景影像的云判值為ci，則得到該格網月（PathRow & Month，PRM）的有效數據比r計算式為：

統計所得有效數據比存入每個網格月PRM所對應數據表字段中，示例見表1。

表1 各網格月對應有效數據比示例表Tab.1 Tables of valid data ration on the PRM

1.2 月平均總云量

本文搜集的氣象統計資料，來源于國家氣象信息中心2005年發布的1—12月的月平均總云量數據，是根據各省、市、自治區氣候資料處理部門逐月上報的《地面氣象記錄月報表》的信息化資料統計而得1951—2000年歷年值和1971—2000年累年值[19]，反映了全國逐月的平均總云量分布。如圖2，分層設色表示了一月份不同平均總云量比率成數在全國的分布。

通過地理坐標位置，逐月將平均總云量分布圖配準到WRS格網上，得到每個格網月PRM的月平均總云量y，分布圖中比率成數“1成”至“10成”分別對應提取為平均總云量數值比0.05、0.15、0.25、0.35、0.45、0.55、0.56、0.75、0.85、0.95存入網格月PRM所對應數據表字段中，示例見表2。

表2 各網格月對應平均總云量示例表Tab.2 Tables of average total cloud amount on the PRM

1.3 回歸分析

對于同一網格月PRM，存在對應的有效數據比值r和平均總云量值y。其中平均總云量y的值域空間是枚舉型，逐一統計10個平均總云量值所有月份所對應的網格點總數m，并計算其對應的有效數據比的平均值，可得到如下統計結果見表3。

表3 平均總云量對應有效數據比均值統計表Tab.3 The statistical table of average total cloud amount corresponding to mean value of valid data ratio

式中a0和a1分別為回歸方程中待求的截距和斜率系數。

注意到10組統計量m有較大差異，若直接使用最小二乘法擬合，存在較大誤差。以第j組的統計量mj為該組權重，利用最小二乘法列出含權重的正規方程組：

求解該正規方程組，得到回歸方程的截距系數a0=0.905 8，斜率系數a1=-0.439 7，回歸方程中與y的相關性系數R2=0.915 936。

2 成像預估

2.1 EIP時空分布

以歷史有效數據比等效預估EIP，由回歸方程f (y)，可列出EIP的求解式

式中 p是EIP。

利用公式（4），由各平均總云量y算得有效成像概率p結果見表4。

表4 平均總云量算得EIP表Tab.4 The EIP table calculated from average total cloud amount

通過已知的各月份月平均總云量分布，算得12個月份的有效成效概率和分布圖。如圖3，分層設色表示了一月份全國范圍的EIP，顏色越深，當月的EIP越大。

2.2 衛星任務規劃輔助

在得到各月EIP預估分布的基礎上，開展衛星任務規劃。通過疊加查詢星下點軌跡過境區域的當月有效成像預估分布，可以為任務規劃的取舍提供決策支持。

例如，在2016年6月28日成像計劃中，第442軌（綠色軌跡）同時過境遼寧測區（黃色線框區域）和浙江測區（紅色線框區域）。因當天拍攝時長限制，該軌無法實現長時間成像，需在遼寧測區和浙江測區中取舍其一，見圖4。

圖中，同時還疊加了由本文方法所得的六月份EIP分布圖（灰度分層設色圖）。通過查詢兩個測區六月的EIP分布，見圖5，可知：

1）遼寧測區442軌過境區域的EIP分別為62%和66.4%，且衛星成像過境軌跡主要經過成像概率較高的深灰區域；

2）浙江測區442軌過境區域的EIP分別為53.21%和57.6%。

通過衛星成像過境軌跡區域的EIP判斷，在遼寧測區成像獲取得到有效數據的概率接近66.4%，明顯大于在浙江測區成像的有效數據獲取平均概率55.41%。因此，在拍攝時長有限的情況下，回避了測區氣象預報條件分析的數據互通和人工成本問題，僅通過基于存檔影像和氣象資料的有效成像預估分析，決定第442軌選擇在EIP較大遼寧測區成像，而放棄在浙江測區成像。

3 結束語

結合氣象統計資料，對存檔影像進行回歸分析，估算出每月衛星EIP時空分布，是對衛星影像數據庫進行大數據挖掘所獲得的寶貴成果。通過對存檔影像和氣象統計資料分析結果顯示，回歸方程的相關性系數達到了90%以上，基于二者的回歸分析方法是可行的；在實際業務中開展的應用表明，基于存檔影像和氣象統計資料回歸分析的衛星EIP預估方法，得到了以Path/Row格網和月為時空基準的EIP預估結果，是輔助“資源三號”衛星精細化任務規劃的可行手段。但在對預估時效性要求較高的應急成像任務規劃中，仍需結合實時的天氣情況及天氣預報數據，提高EIP預估的時間分辨率。而隨著衛星獲取影像數據的不斷積累，可通過對存檔影像云判統計分析的更新，來更新回歸方程系數，不斷提高EIP預估的準確性。

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Effective Imaging Probability Prediction Based on Big Data Regression

OUYANG Sida1WANG Huibing1,2HE Zhaoning1ZHANG Yue1CAO Yingzi3
（1 Satellite Surveying and Mapping Application Center, National Administration of Surveying, Mapping and Geoinformation, Beijing 100830, China）（2 Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China）（3 Beijing SatImage Information Technology Co., Ltd., Beijing 100830, China）

The payloads of the ZY-3-02 Satellite can work twice in a single cycle by segmented use. The new issues in satellite mission schedule are how to make full use of the flexibility of short and multi arcs, and how to improve the efficiency of satellite by estimating effective imaging probability and avoiding the possible cloud and rain areas on imaging fields. The archived images and meteorological data are combined for big data analysis. Firstly, the valid data rates of ZY-3 archived images are counted by using cloudpercent parameter of images as index. Then, under a framework with month and Path/Row grids in Worldwide Reference System, the correlation between the historical valid data ratio and monthly average cloud amount is found by using the regression analysis method in position and time. Thirdly, the temporal and spatial distribution of the satellite effective imaging probability can be predicted from monthly average cloud amount by using the rusult of the regression equation. The application of ZY-3 satellite shows that this distribution based on the regression analysis of archived images andmeteorological data can provide an effective decision support for satellite mission planning on meticulous process.

satellite mission planning; valid data ratio; monthly average total cloud amount; effective imaging probability; ZY-3 satellite

P236

A

1009-8518(2017)03-0116-09

10.3969/j.issn.1009-8518.2017.03.014

歐陽斯達，男，1986年生，2011年獲中國測繪科學研究院地圖制圖學與地理信息工程專業碩士學位，工程師。研究方向為測繪衛星任務計劃與調度、測繪衛星影像數據管理與應用等。E-mail：ouyangsd@sasmac.cn。

（編輯：龐冰）

2016-08-22

2016年國家基礎測繪科技與標準計劃項目（2016WS0100）