遥感可信度及可信系统互操作分析

景贵飞

(北京航空航天大学 前沿科学技术创新研究院，北京 100091)

0 引言

目前遥感技术已经成为众多行业的日常应用支撑[1-4]。客观真实、影像记录、地物综合、分辨精细等优势,使遥感成为研究地球地貌相关众多行业的有效工具。世界各国争相发展卫星、航空遥感技术用于民用市场服务，但目前遥感数据的急剧增加也带来了一系列新的研究课题。数据共享、数据融合、真实性检验等都成为行业内研究的热点，定量遥感不断成为新的研究方向[5-6]。今天的计算能力、传输能力有了跨越式的飞速提高，有能力对涉及遥感处理的各个参量进行精细化的处理计算，因此重新规划遥感处理体系有了数字技术支撑基础，使遥感处理能够最大限度地顾及各类参量约束,获得遵循其科学体系的计算结果。

1 遥感可信度的概念

1.1 遥感的定义

遥感一直被认为是一项技术，科学内容概括得不是非常系统、明确。对于遥感的定义有很多，教科书上描述的都比较系统[7-8]。我们认为比较好的定义是：遥感是通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其反射、辐射或散射的电磁波信息，并进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门科学和技术。这还不是一个关于科学的概念，应该是一个描述技术的概念，尽管里面提到了科学。其被大家广泛接受，也说明遥感作为一项技术已经被广大学界和公众所接受。但我们认为遥感是有扎实和深厚的科学基础的，是有科学研究内容的，因此才支撑起了全球各国的遥感系统，只是由于其综合了多项基础科学而湮没了自己的特色，由于应用的重要性并成为显性特征，遥感科学内涵缺乏总结、基础科学内容体系散乱。

只有梳理清楚遥感科学，才能在链条上说明一幅遥感图像的起源和流程，并对其进行数理上的严格推导、科学的处理，获得可信的结果。

我们认为，遥感科学是研究非接触获取地物与电磁波相互作用随波长变化的特征，并进行识别形成信息的科学。从定义看出，一幅遥感图像的形成至少有4个主要的阶段：地物电磁波变化特征、非接触获取、特征识别、形成信息。地物电磁波变化特征最直接的内容就是地物波谱库。非接触获取就是卫星、航空、近景摄影等运行传感器的遥感平台系统。特征识别就是遥感图像处理过程，也是整链条或者分阶段讨论的主要部分。专题信息是指从遥感图像提取出地物参数形成各类地物的专题报告。所谓按照某一个传感器的整体链条进行处理，就是4个阶段作为一个整体链条来进行处理分析，每一部分的工作都能够尽量完整地延续前一阶段的相关参量。

对于一个特定传感器的链条是比较清楚的，但是对于传感器之间的协作和融合就比较复杂了。不同的传感器各自都具有一个完整链条，其融合也遵从遥感科学的基本定义。传感器获取的图像之间的共享、协作、融合，都应当与其自身链条上完整参量同时捆绑式交流和应用，才是合理的、科学的，才能够推动和保证处理结果的科学性、高可信性，也才能保证遥感结果对于决策支持的真实可靠。

遥感行业内很多专家都在为高可信的遥感结果而努力，遥感处理结果可信判别目前还是以各种精度的检测结果表述为主[19-22]。陈鲁皖等[22]提出了一种基于区域特征相似度的微波土壤水分反演结果可信度评价方法，该方法可以有效反映所有反演区域的土壤水分反演精度。利用反演区域中不同地区与样区在土壤湿度分布、地表粗糙度、地表物质介电特性、土壤物理特性、植被特性和雷达系统参数等方面具有不同的相似性，而土壤水分反演经验方程(关系)又是基于样区的实测数据得到的，因此通过不同反演地区与样区的相似程度来反映土壤水分反演结果的可信度。张继贤等[23]研究高可信SAR数据精确处理，通过建立基于散射机理的地物特性知识库，构建地形辐射校正模型、极化干涉处理模型、立体测量模型、基于知识的解译模型等支持，开发出高分辨率机载极化干涉SAR数据获取系统和SAR影像高性能解译软件系统，实现了精度高、可靠性强、识别类型丰富的SAR影像高可信处理与解译的原理、技术与方法，在国家多个重大工程中得到了成功应用。

这样一个体系，就需要有一套与处理结果的真实性检验、质量判别相匹配的检验标准和体系，明确出结果的可信度、可依赖性，以保证遥感处理结果发挥对决策支持的重要作用，也就是能够对同一要求的目标和不同处理操作获得的结果，一一进行可信度表征。

1.2 遥感可信度的定义

参照其他相关领域尤其是互联网数据可信度的定义[9-10]，我们认为遥感可信度是由平台、传感器、处理方法、验证方法等决定的，遥感结果与地物之间相适应的程度；或者是指，遥感反演区域内地物识别结果的可信程度，表示了反演结果与区域地物真实值之间的接近程度。

3)标签唯一性。遥感可信度是处理方法、验证方法、精度要求等多种因素的综合反映。遥感链条很长，每一个环节都会给可信度增添影响因素，每一位数据处理作业者会根据自己的思想来选择技术路线，因此对于源自于一幅遥感图像或者相同源图像组处理结果的可信度计算，会随着用户要求、流程选择、检验方法等不同，体现出不同的结果，也就是说每一幅(批)图像，每一次不同流程的处理结果都会(也应该)有一个唯一的可信度结果。

事实上，随着遥感应用已经在全球成为众多行业必不可少的支撑，可信遥感信息服务在全球相当数量的国家已经成为了新的用户需求。遥感信息产品的稳健可靠程度需要能够支撑关键行业的管理，尤其是执法应用，需要计算明确误差信息、为产品误差承担应用带来的责任和损失。

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遥感可信度具有以下特点：

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1)与目的相关性。这是其基本属性。由于遥感图像反映地物的复杂性和众多地物在一张图像中进行展示，混合像元成为最主要的图像特征，因此对于同一个遥感系统，如果地物不同，则系统表现出的可信度往往也不同。例如对于河流与草地2种地物的识别，河流的特征往往比较明显，几何特征也比较容易判断；而草地则由于地块不规则，甚至有些草地与乔木成像显示在一个像元内，因此造成草地的识别比较复杂，最后造成2类地物识别的可信度有所不同。

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1.3 可信度与决策的关系

进行决策依赖于数据，遥感数据可信度的高低关系到决策准确与否，二者之间的关系有多位管理方面的专家进行了研究[11-12]，表1、表2分别列出了2个比较有代表性的结果可以作为参考。

表1 可信度等级及赋值[11]

表2 决策层次与数据可信度阈值的对应关系[12]

结合决策用户的实际情况起来看，目前遥感正在进入我国各个部门、行业业务应用系统，越来越多的像土地调查、灾害损失与补贴重建评估、农作物估产、森林资源核算等行业业务需依赖于遥感数据进行决策，成为支持行业执法、国家治理的重要参考数据，故其可信度必须要达到一定的高度。

参照国内有关研究，本文提出了如下对应关系(表3)。遥感分析结果至少应该在可信度0.60以上，否则就不能看作是科学的工作结果，不应当被考虑。要作为决策的依赖工具，应当在0.90以上。

表3 遥感决策层次与可信度阈值的对应关系建议

2 可信度的影响因素及计算问题

2.1 遥感可信度的主要影响来自于数据处理过程

遥感可信度是整个处理链条综合的结果。从非接触的位置获取地物特征并识别出来，这个几何空间发生的事情涉及了地物、地球、大气、太阳、传感器、平台、模型、检验等环节，复杂的过程带来了误差的可能。

遥感图像中目标地物的特征是地物电磁波的辐射差异在遥感影像上的反映[7-8]，依据遥感图像上的地物特征，来识别地物类型、性质、空间位置、形状、大小等属性。传感器对地物探测的影响主要体现在传感器辐射定标与光谱响应2个方面：传感器辐射定标有利于对不同传感器得到的地物特征进行统一比较；传感器光谱响应表现在每一传感器光谱波段依赖波长探测和滤波响应不同、空间分辨率及感知视场也不同。可以说，传感器一旦制造完成，那么由这个传感器获取的遥感图像特征及其处理的原点也就确定了，将会跟随这个传感器服役一生。这一点非常重要，因为它关系到自身获得图像的反演，也是分析任意2幅图像进行融合的基本出发点。

遥感图像由地面站接收以后，必须要进行初期的数据处理(0级产品)，主要是各类校正。指导思想是通过传感器自身特征、平台姿态和太阳光角度、大气影响等参数的校正，形成一幅在某个波段和角度上客观反映地物的图像。传感器在获取信息形成遥感图像过程中，由于光电变换、大气影响、光照条件等因素而带来辐射误差，因此必须进行辐射校正。同时还必须进行几何校正，因为卫星在运行过程中由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射，以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差，还有图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间存在差异，其他的还有图像整饰、投影变换、镶嵌等一系列工作带来的误差。地面站经过一系列校正处理，形成了目前我们能够看到的市场销售的图像(1级产品)，目前大多数的遥感数据共享(数据开放open data)也是从这个阶段开始的。

常规育种技术是育种研究的基础。但随着现代生物技术发展越来越快，分子生物学研究在遗传育种领域的作用越来越大。

遥感图像处理就是依据地物在传感器不同电磁波段的特征，从图像中把地物提取出来的过程，也就是反演。一般首先对于遥感图像进行影像增强，以突出数据的某些特征，提高影像解译质量，例如彩色增强、反差增强、边缘增强、密度分割、比值运算、去模糊等；然后依据目的不同,采用不同算法和技术进行数字图像处理，从经过增强处理的影像中提取有用的遥感信息。目前有比较多的商用软件系统能够很好地实现信息提取。

这一流程最离不开的是处理软件，我们的问题还体现在目前的一些软件系统上。从遥感诞生到今天，我们基本沿袭的还是最初的遥感处理思路，这个思路主要是分段、简化参数来处理遥感图像，把从原始数据到专题信息提取的流程分成不同的阶段分别进行处理的，也因此把数据划分出了不同级别：0级数据是地面站进行处理的；1级数据是销售给用户的，用户把不同传感器的1级数据进行融合，形成新的图像；图像进行处理形成专题数据。这是在遥感出现之初的计算能力、数据存储空间、模型算法等条件下的有效方法(无奈之举)，但不是最佳的方法，因为其中做了太多的参数忽略和简化处理，尽管每一段都是定量处理，但不是整个链条完整传导。这一框架我们简称为“阶段式(segment style)”，它为遥感发展作出了历史性贡献。

随着徐州城市新区的快速发展，在其形成过程中，居住区快速增建，人口密度增大。城市新区的邻里商业过于分散，而建筑布局密集，土地利用强度高，不适合传统的零售商业的发展。而城市新区居民多，整体消费能力较强。商业综合体业态丰富，服务种类多，集多功能为一体，可以满足大部分城市新区居民的购物、娱乐休闲需求，带动了新区商圈的发展。

定量遥感是李小文老师极力倡导和努力推动的方向[5，13]。定量遥感或称遥感定量化研究主要指从遥感电磁波信号中定量提取地表参数的技术和方法研究，其基础是强调在遥感像元的观测尺度上建立对遥感面状信息的地学理解，对局地尺度上定义的概念，总结推导出的定律、定理的适用性进行检验和纠正，发展遥感模型与地表参数的提取方法，形成地球表面时空多变要素的遥感数据产品。Li-Stralher模型研究MODIS传感器数据生成地表二向性反射、反照率等系列数据产品的基本算法和模型，并对产品质量进行评价，成为定量遥感的一个标志成果。可以看出，定量遥感是将获取的整个过程尽量按照严格数理推导进行建模、反演和数据同化，每一个阶段尽量全面完整地延续上一个阶段的全部内容，并向下传导，依据数理计算可以给出误差结果。这一框架我们简称为“整链条式(rail-track style)”，应该成为遥感在新的信息基础设施支持下的发展和探索。

2.2 可信度计算不同领域方法不同且遥感还缺乏标准和体系

即使都是信息数据相关的内容，对可信度的计算，不同的行业也存在不同的要求和计算方式。蒋荣铭等[14]对于民航空管本地航迹可信度值，是通过本地航迹与系统航迹的位置、速度、二次代码、高度等信息的对比检查来确定的。刘飞等[15]研究了复杂仿真系统可信度量化问题，建立了一个复杂仿真系统可信度评估指标体系，评估因素包括有效性、正确性、互操作性、可靠性、可用性。其中，有效性包括概念模型有效性、结果有效性、数据有效数。而结果有效性的评估因素又包括对象、关系、属性、属性的范围、精度、灵敏度、精密性。互操作性包括物理互操作性、技术互操作性、应用互操作性。而应用互操作性的评估因素又包括关系的存在性、精度的正确性、灵敏度的正确性、精密性的正确性、时间分辨率的正确性、空间分辨率的正确性。钟诚等[16]基于本体提出了信息可信度的度量方法，从信息所含概念可信度、发布节点可信度、其他节点对该信息的可信度等方面，来计算一条信息的可信度。张立强等[17]对可信计算中的可信度量进行了研究，将平台可信性的目标划分为安全保障性、策略符合性、风险评估性和行为监控性4个子目标，据此提出需求导向、多目标融合的度量对象树模型以及对应的可信度量模型。冯晓硕[9]对于大数据时代的信息可信度提出了定性、定量分析的方法。黄梦妮等[18]对自发地理信息(volunteered geographic information，VGI)的重要系统OpenStreetMap(OSM)数据清理研究时，提出了可信度的概念，其可信度计算采用的是基于用户信誉的自发地理信息可信度模型，模型聚合了用户信誉和自发地理信息对象的编辑过程，也考虑了对象的几何特征。

为进一步验证本维护模型对维修策略优化的科学有效性，首先分析该设备在两种可靠度约束下最佳维修策略(0.75,13)和(0.95,15)的各弹性维修周期、更换周期及总维修费用情况，如表2所示,其中，总维修费用CR=[E(CR)]×LR。

2)客观性趋近。对于一个实际的、有明确应用要求的遥感数据，其处理结果可信度应该是确定的、客观存在的，它本身不应该因评估者的方式方法的不同而变化，这是一个理论上的逻辑。但由于遥感处理结果至少还在真实性检验上存在不同方式方法，对于可信度的计算和评价还是有非常大的概率是非客观的，可以通过数理模型等定量遥感方法无限逼近客观结果。科学体系上的客观性、实际操作上的非客观性，二者之间的矛盾显示了在遥感图像处理的链条环节上还有许多工作需要做，其科学性的体现还需要通过深入研究得到保障。

创办期刊，有利于实验教学的交流、研讨、创新、发展。期刊栏目可包括实验教学理论、方法、成果、创新，实验室建设与应用等板块。

遥感可信度计算还未形成可操作的方法、标准和体系。从上述专家的研究来看，遥感可信度计算，一类是通过野外检测，按照统计规律和方法获得可信度的计算。二类是在不同的处理环节按照数理模型来计算误差，推导出可信度值。应用比较多的情况是这2类的联合使用，史文中教授、汪云甲教授指导的张华博士的论文提及的方法[24-25]，就是一个代表。史文中教授团队作为国内外研究遥感数据不确定性和精度检验方法的优秀学术小组，研究评估了目前遥感数据分类结果精度评价最常用的基于误差矩阵的精度评价方法，从遥感数据分类过程出发，研究了遥感数据可靠性分类方法，提出了基于空间均衡抽样和基于聚类的空间分层抽样方法，并进行检验样本选择，保证了验证样本的均匀性和代表性，从而提高了精度评价结果的可靠性。这是目前我国研究遥感高可信度计算的较好的研究，但正如研究团队所指出的，目前还未完成所必须的对分类中每个环节的可靠性进行建模、量化，建立不确定性的传播模型及建立分类结果可靠性的评价指标的任务。史文中等[26]最近在关于地理国情监测的可靠性内容、指标和流程上作了进一步研究，取得了很好的成果，希望他所阐述的可靠性或者可信度的标准规范能够早日成为现实。相信今后会有更多的专家研究得到更多方法。

3 通过可信互操作构建全球综合地球观测系统

地球观测组织(Group on Earth Observations，GEO)是主要发达国家和发展中国家于2005年建立的政府间多边科技合作机制，是目前在地球观测领域规模最大、最具权威和影响力的政府间国际组织，其目标是建立一个综合、协调、可持续的全球综合地球观测系统(global earth observation system of systems,GEOSS)，更好地认识地球系统，为决策者提供从初始观测数据到专门应用产品的信息服务[27-28]。

地球观测组织(GEO)通过15年的努力，遵从system of systems的指导原则，成功建成了初级全球综合地球观测系统(GEOSS)，目前这个系统包含CSR、DAB、Portal 3个部分，其中组件与服务注册中心(CSR)提供了资源分级分类标准和资源目录管理能力，分布式检索中心(clearing house)和数据访问代理服务(DAB)实现了分布式地球观测资源和系统的访问，用户信息门户(portal)提供了地球观测资源的搜索和展示的能力。应该看到，当前系统比较好地实现了资源元数据信息的“多到一的汇聚”，和资源访问能力的“一对多的连接”，极大促进了全球各国尤其是广大发展中国家对于遥感数据的获取和应用。

仔细分析当前GEOSS的建设，还是在遥感系统分阶段式进行处理的思想上推动的，GEOSS目前的技术架构并没有真正解决全球遥感资源和系统的整链条处理问题，各国观测系统之间的互操作水平、结果支持决策的能力依然弱小；这些分散独立的系统之间的整链条集成处理能力基本上处于空白阶段，对于遥感科学知识的应用还比较粗浅，因此对于决策的支持还难以做到高可信遥感为决策者提供信息产品的程度。对于怎样建立新一代云计算能力支持下可信信息获取和传递模型，如何评价多源数据间的差异，评价同类型地球观测数据的质量，帮助GEO用户科学地选择适用的数据和方法获得可信赖的结果，实现从“多”到“好”的转变，尚无解决方案。

从定义来看，遥感可信度的判别、计算至少应该包含以下几个方面：①处理引入的误差。不同的处理流程、不同环节选择的模型和知识库都会带来不同的结果，也会带来不同的可信度。②溯源比对和第三方证明。其认证标准会对可信度的计算产生影响，不同的第三方机构之间可能会产生系统误差。③验证检测和认证措施。采用不同的措施会带来不同的计算结果，这在国内众多行业应用中得到证实。

计算科学和技术的进步，为遥感图像等信息的处理提供了充分的计算、存储、传输条件，使遥感系统能够再审视遥感科学体系、实现从传感器到专题信息整链条地进行处理，而不再必须分成接收、处理、应用等阶段，过多引进参量假设的处理，EB级算力等基础设施使定量、高可信度遥感以及系统互操作的实现成为新可能。

需要新的思路来推动GEOSS的建设，以“可信互操作”为目标，研究遥感领域“数据资源—信息产品—服务系统—知识枢纽”不同级别的质量评价模型，以及逐级递进过程中的可信信息的传递，研究GEO提出的全球、区域和国家3个层面的GEOSS内部及其之间的可信信息服务的资源的发现、共享和集成等互操作机制，建立基于资源质量信息的评估机制，有助于树立遥感资源的质量评价标准体系，有助于实现从“多”到“好”的跨越。

推动系统互操作符合GEO目标，是实现全球综合协调系统的必要条件。2019年堪培拉部长级峰会提出的实现从开放数据到开放科学的转变，必须要提升各国共享的遥感、地球观测系统提供的遥感结果的可信度，这样才能提升用户应用和投资的信心，形成遥感应用支持决策的可持续发展和良性循环。要提升可信度，需要各国地球观测系统之间实现新型的互操作，以整链条处理应用模式构建合作规范、协议，以可信系统互操作理念将各国、各自系统组成一个相互协调、相互配合的有机整体，从而实现系统之良好应用服务和建设发展的目标。

可信互操作工作涉及技术、标准、政策、运行、管理等各方面内容，复杂而繁琐，并且因为涉及各国根本利益而协调难度大，虽然从一开始GEO就希望推动该项工作，但一直没有成为组织的集体行动目标，进展很小。从15年的实践来看，这是GEO成功的必要条件。其正在推动的知识枢纽(knowledge hub)也是重要组成，但不是根本要素。

能否解决这一难题，事关GEO未来15年行动目标的成败。按照GEO第2个10年规划，下一步推进遥感领域的“数据—信息—知识”的逐步深入，必须要实现全球分散独立的数据资源和系统的有机协调、实现高可信决策支持。中国现在已经开始推动这方面的工作，一定会为地球观测组织提供优秀的参考案例。

从图8可以看出该扩孔钻头的水力结构参数的设计是合理的，钻头领眼段各刀翼的流量分配百分比与刀翼的切削量分配百分比的变化趋势一致，这样使得钻井液对切削齿有良好的冷却作用，岩屑能够快速运离井底，防止钻头泥包或重复切削，满足钻头水力结构设计要求。

4 结束语

遥感可信度计算是支持决策者应用遥感、为遥感投资的必要工具，要建立其方法、标准和体系，为行业长远良性发展保驾护航。采用整体链条式处理得到可信遥感信息，才能够支持部门进行执法应用，深入到部门业务系统，跨越式拉动全球各国、各行业决策者对于遥感系统应用的信心和依赖性。同时整体链条式处理，才能够使各类遥感系统之间形成面向高可信度结果的互操作，从目前图像数据共享到可信系统互操作层次，构成一个全球综合协调的观测系统，实现全球综合地球观测系统建设的目标。

另一种做法是依照作者最新的国籍进行分类，主要针对因国家解体而使国籍发生变化的作家，比如苏联作家。其观点是这些作家一般在国家解体前后都有文学作品发表，若严格按照《中图法》的分类规则，就需要在标引过程中首先准确判断出每部作品发表的时间，但这在分类标引实践中有一定的难度。有些作品发表的时间不易确定，并且文献信息源上出现的通常是外国责任者最新国籍的相关信息。如果对作家本身或者解体国家的情况不够了解，编目员也很容易按照信息源上的国别进行归类，且直接按照现在的国籍进行处理，编目人员更好掌握。