遙感統計推斷理論與應用初探

朱渭寧

浙江大學海洋學院, 東海實驗室, 浙江 舟山 316021

引 言

傳統的遙感圖像分析方法有兩種, 即分類和反演。 分類是一種定性方法, 它通常根據光譜信息, 獲取地物的類別信息, 如土地利用類別、 水體營養化類別[1-2]; 而反演是一種定量方法, 它通常根據光譜信息, 獲取地物參數的數量信息, 如地表溫度、 水體中的黃色物質濃度[3-5]。 這兩種方法在遙感中都有大量的理論與應用研究[6-7]。

本文提出一類介于分類和反演之間, 既含有定性分析, 也含有定量分析的遙感圖像分析新方法, 稱之為“遙感統計推斷”(以下有時簡稱“遙感推斷”或“推斷”)。 遙感推斷的基本過程是根據地物對象的光學屬性(如反射率)的統計信息(如均值、 方差、 概率分布函數), 去推斷地物對象的非光學屬性(如農田濕度、 水體渾濁度)的統計信息(如均值、 方差、 概率分布函數)。

在更深入地介紹遙感推斷之前, 先看一個例子。 如圖1所示, 通過遙感分類, 可以將一個湖泊或者其部分水域劃分為“寡營養水”或“渾濁水”; 通過遙感反演, 可以計算每個像素所對應的水體中含有的CDOM(黃色物質)的濃度大小; 而通過遙感推斷, 則可以獲取黃色物質濃度在湖體區域的統計和分布特征, 如均值、 方差以及對數正態分布。 由此可以看出, 遙感推斷與傳統反演和分類方法的最大區別在于, 它是基于研究地物對象的光譜分布, 去計算該對象其他屬性的分布, 因此是一種從“分布”到“分布”的過程; 而反演和分類則是基于地物對象的光譜本身, 去計算該對象其他屬性的類別或數值信息, 因此是一種從“光譜”到“類別/數量”的過程。……