[科普中国]-遥感模型

遥感信息特征

遥感技术所获得的信息，除极少数表观形态的描述，可以直接应用外，绝大多数需要经过某种模型完成信息转换后才能被应用。根据地面特征在遥感影像上的表现能力，其相应的提取技术可分为直接信息提取和隐藏信息提取。直接信息提取是指根据影像的波谱特征以及色调、颜色、纹理、空间布局等提取信息的方法。而隐藏信息则需根据其本身的内在规律和周围要素的关系，才能确定，如土壤肥力的差异性只能根据其地表植被长势好坏、周围环境或参考其他辅助信息予以确定。所以建立地面特征的遥感信息模型时应充分注意这种差异性，以确定模型的复杂性及构成。1

另一方面根据信息处理的复杂程度，可将遥感信息分为一次性信息、再加工信息。例如土壤含水量、海洋温度、土地利用信息等，属于一次信息资源；而洪涝灾情、作物产量等是二次信息资源，需要复杂的信息加工过程。1

分类一般分为三类：

1，物理模型：以事物发展的机制为根基，研究遥感信息同传输介质、目标相互作用的定量过程和结果，它是基于物理定律的确定性模型。例如大气校正、散射方程等。

2、经验模型：根据大量的遥感信息和其相应的地面实况的统计结果所得的模型。例如判读标志。

3、统计模型：介于物理模型和经验模型之间的一种类型，它的根基还来组于物理机制，但由于自然界的影响因素太多，从一定的时空尺度衡量，变化时随机的，因此两者结合。例如监督分类。

物理模型是以事物发展的机理为根基，研究遥感信息同传输介质、目标相互作用的定量过程和结果，它是基于物理定律的确定性模型。经验模型是根据大量重复的遥感信息和其相应的地面实况的统计结果所得的模型。统计模型是介于物理模型和经验模型之间的一种类型，它的根基还来自于物理机制，但由于自然界的影响因素太多，从一定时空尺度衡量，变化是随机的，因此两者相结合。目前三种模型各有其发展的背景和应用范围，是并行发展的。1

建模方法传统的非监督分类和监督分类是基于统计特征的对整幅图像反演的信息模型，但其仅仅利用了最直接的光谱信息，而后来在传统方法基础上加入的空间特征和知识数据，实质上是进行初分类的后处理，并未对相应的遥感信息模型进行扩充。在此我们提出一种逆向思维方式来进行地物信息提取，抛开传统分类方法，即从特定的图像空间进行特定地物识别的正向思维方式，首先根据分析已有地物的遥感特征建立地物的遥感信息模型，结合到图像上进行地物光谱分析，形态结构分析，调整和修改模型参数。这种采用面向对象的设计思路，使整个模型具有可继承性，可进行多种地物多种传感器的推广应用。

从影像理解的角度建立遥感信息模型关键是多种知识模型的建立，可以分别选用产生式、框架、语义网络、逻辑、判定表、过程和神经元网络等知识表示模型，为不同应用领域和不同方向构造各自的知识库，建立知识表达模型(Gahegan等，1996)。建立地面特征遥感信息模型的关键在于首先对各种地面特征，特别是环境独立因子的波谱特性及其在不同传感器上的表现有深刻的认识，通过大量具有代表性的样本的分析，总结出内在规律，充分反映地面特征的属性、空间分布及时相变化特征。1

由于地球表层景观的高度复杂性，地学现象空间分布的差异性与时域的变异性，针对一定地面特征在一定时空条件下所建立的遥感信息模型需要进行大量验证试验，并进一步从遥感信息机理，模型因子与构造等方面给予修改和完善，从而生成可实用模型。

应用已经研究的遥感信息模型，主要是水、土、泥沙领域内的一些模型。实际上涉及到大气圈(降水、蒸散)、水圈(水温、热扩散)、土圈(土壤侵蚀、土壤含水量)、生物圈(作物受旱)、岩石圈(地质构造应力场)各个圈层。或者说，遥感信息模型是突破了圈层结构、涉及各个圈的可视化的、定量的地理模型。因此，它具有地学领域内的共性。根据估计，在地学领域内将可产生数百个遥感信息模型。例如

1．农作物类

各类农作物估产的遥感信息模型，农作物受水旱灾害影响的遥感信息模型，农作物受病虫害的遥感信息模型；农作物生产潜力的遥感信息模型；农业管理的遥感信息模型；农业规划设计的遥感信息模型；农业政策与实施的遥感信息模型；等等。2

2．林草类

各林种生长率的遥感信息模型，森林蓄积量的遥感信息模型；森林长势与变迁的遥感信息模型；森林火灾的遥感信息模型；森林病虫害的遥感信息模型；森林管理的遥感信息模型；森林规划设计的遥感信息模型；森林监测的遥感信息模型}草原监测的遥感信息模型；产草量的遥感信息模型l载畜量的遥感信息模型；等等。2

3．水利类

洪水监测遥感信息模型，洪水淹没损失遥感信息模型；洪水预报遥感信息模型；行洪过程的遥感信息模型；防洪决策遥感信息模型；旱情强度监测遥感信息模型；灌溉管理遥感信息模型；水库淹没损失遥感信息模型；等等。

4．地质矿产类

岩性识别遥感信息模型，构造识别遥感信息模型；各类矿产成矿遥感信息模型；各类矿产控矿遥感信息模型；地下三维岩体模拟影像模型；矿产品位与储量计算的模拟影像模型；地震监测遥感信息模型；地球内部结构影像模拟模型；等等。2

5．土地类

土地利用类型识别遥感信息模型，土地资源评价遥感信息模型；土地类型规划遥感信息模型；地籍管理遥感信息模型；等等。

6．城市类

为了缩小城乡差别，我国农村改造将出现1万个镇级小城市，4万个乡级小城市，再加上近千个中级城市和上百个大城市。城市体系的规划、设计、实施和管理都将用到遥感信息模型。每一个城市内的布局规划、设计、建设也将会用到影像模拟的技术。2

7．环保类

地球经历了天文期、地文期、生文期、人文期，现在已经又回归宇宙自然，称为地球村了。人类的工业化给地球带来了各种污染，大到臭氧空洞，小到一个工厂的烟尘、污水排放。在这个领域中有许多遥感信息模型等待去开发。例如：酸雨的遥感信息模型，湖泊与沿海水域中的各种污染物的遥感信息模型；等等。

8．灾害类

除了洪水、旱灾、火灾、地震、病虫害外，还有：风暴潮遥感信息模型，滑坡、泥石流遥感信息模型；土层侵蚀遥感信息模型；土地沙漠化遥感信息模型；土地盐碱化遥感信息模型；土地沼泽化遥感信息模型；等等。

9．通信、交通类

通信与交通都是线性网络，因此，这是一种特殊的遥感信息模型。但是在铁道的选线、桥梁的选址上都是可能建立遥感信息模型的。

10．军事类

军事上主要是识别各种军事目标。目标的分类是分层次和等级的。根据军事上的特殊需要，完全可以做出各种军事遥感信息模型。这里不再展开。

11．经济类

经济方面的数据，大都是按行政区域划分的统计数据。这些数据可以影像化、可视化，在我们的系统中一样可以进行影像信息模型计算。例如：国民经济总产值影像信息模型；人均产值影像信息模型；人均收入影像信息模型；人均消费影像信息模型；等等。从这些可视化的影像图，可以直接看到全国的分布情况。这比一般的统计报表形象化、直观化，有利于决策。2

12．政策类

高层决策时，根据政治、经济、军事方面的可视化信息，建立人工智能模型，预计也是可以进行影像信息模型计算的。例如：不同经济区开发政策的影像信息模型；不同地区的人口政策影像信息模型；不同地区的产业结构影像信息模型；产业结构变动的影像信息模型；等等。2

地球表面的现象是非常交错复杂的，上面只是就国民经济中的一些主要方面作了一些分析。人类社会与地球环境间的人地系统，随着社会发展不断地变化，遥感信息模型与其派生出来的影像信息模型也是发展变化的，研究的前景令人十分乐观。2

不确定性遥感模型在此之前，讨论的完全是定量化的遥感信息模型和影像信息模型。但是在实际问题中还有许多不确定性的定性问题存在。这就要用地理专家系统来解决。地理专家系统中，以遥感信息和地理信息系统中的图像、图形数据及属性数据作为综合数据库，另外还要建立知识库和逻辑库。在地理专家系统的支持下，才能解决不确定性的遥感信息模型。在此只是提出研究方向，而不作深入讨论。2

1．知识形式化与知识库

所谓知识是指定性描述的一些规律、目前还不能定量表达的一类问题，而且常常是不确定的，即在一定的条件下可能是这样的，在另外的一定条件下可能是那样的。这种不确定性有时还不知道条件，不确定的可能性又是多值的。例如：人类社会的发展与资源环境的开发之间的关系问题，总趋势是可以预见的，但是其中每一个月的预测就十分困难。又例如：市场经济的调控，影响因素也是很多的，预测十分困难。无论是自然界还是社会现象，目前有一种新的混沌学的观点，其中有一种叫做蝴蝶效应的现象，某地的一个小小的变化，不断地扩散，不断地放大，传到很远的地方去会形成爆炸性的效应。由此可见，人类研究世界的水平还是很有限的．人类的知识表达也还是很有限的。但是，我们必须要把不确定性的知识数据化，并建立知识库。由于知识是有层次的，因此知识库内的数据层次是至关重要的。2

要在计算机中存储知识，必须要将知识形式化。换句话说，必须将知识转变为数据。在《遥感与地理信息科学》一书中阐述这样一种思想，即地理知识形式化是通过地理信息编码模型来实现的。地理知识形式化后，自然，地理知识库的建立就迎刃而解了。2

2．地理逻辑与逻辑库

地理逻辑继承了数理逻辑，也还有非数理逻辑的演绎、归纳与类比。总之，这部分的逻辑问题是要专门讨论的，在此不再深究。解决了逻辑问题，当然逻辑库的问题也就迎刃而解了。在《地理信息科学》一书中阐述地理逻辑问题。

在地理知识库与地理逻辑库的支持下，遥感与地理信息系统才能做地理专家系统的工作。

这里要强调出，在地理信息系统中，利用条件概念模型，以专家打分的方法得到的一些结论，只能称做地理专家打分概念模型，而不是地理专家系统。目前，一些论文，在地理信息系统中，既没有知识库，又没有逻辑库，只有一个专家打分的概念模型，就自称为专家系统。这与计算机领域中共识的专家系统概念相距甚远。2

3．管理与决策模型库

在地理专家系统的基础上，可建立各种确定性与不确定性的管理与决策影像信息模型。管理的本质是根据规律(模型)去协调各有关部门的工作，从而达到目的；决策的本质是根据规律(模型)提出倾向性的管理方略，以便径直达到目的。由此可见，我们的研究目标自下而上，最终是要为决策服务的。2

黄淮海地区的灌溉系统与水源不足以满足作物的需水量要求，则需要做出决策：从长江三峡水库引水到丹江口水库，再沿着太行山向北，进行南水北调的工程设计。这就是决策影像信息模型。

由此可见，管理影像信息模型和决策影像信息模型都是要建立在遥感信息模型基础上的。没有遥感、影像信息模型的基础，所做的管理数学模型和决策数学模型都不能达到可视化的程度。

对地学发展的贡献遥感信息模型对地学的发展是具有突破性意义的。首先是突破圈层结构，深入到独立因子层上去研究地学问题，使许多定性问题定量化。这是还原论的观点，也就是使研究问题深入到较为微观的层次上去。其次是从系统论的高度，对独立因子进行因子团的分析，扩展到宏观的层次上来。系统论与还原论的结合、宏观与微观的结合、定性与定量的结合、抽象数理逻辑的推理与形象可视化的表达结合，促使地学科学向更深入、更实用的方面发展。具体的分析可从以下几方面考虑。2

1．提出了一类新模型

即指继地形模型、物理模型、数学模型之后，建立的一类新模型。它继承了上述各类模型实质性的内容，又发展了上述模型。用这类模型有可能简明地解决一批地学中的定量问题。2

2．全面地描述了地理现象

这类模型解决了地学现象中的必然性与偶然性结合的问题。因为，在地学现象中都包含着必然的规律性和偶然的随机性，因此，一定要成因分析与统计分析相结合。在遥感信息模型中区别了物理因子团和地理地带性分形参数。这样就比较全面地反映了地理现象的规律。2

3．可操作，便于应用

在地理信息系统处理遥感图像的支持下，遥感信息模型是可用计算机软件操作的。这就是说，所建立的遥感信息模型都是可以计算的，都是可以得到预期成果的。物理因子团的多少取决于可测量因子的多少，地理参数则包含了未测定量因子的总和。遥感信息模型的精度取决于测量数据的多少：测量到的数据密集，精度会提高。但也不是数据越多越好，达到了一定的精度，就没有必要测量太多的数据。2

4．为地理信息科学奠定了基础

遥感信息模型是地理信息科学中的重要组成部分。地理信息科学除了遥感信息模型外，还包括地理数据、地理知识、地理逻辑、地理现象的可视化问题等等。但无疑模型是核心问题。遥感信息模型正是地理信息科学中的核心之一。2

5．为理论地理学奠定了基础

当前对理论地理学的认识，还有许多不同的观点。地理学界从不同的角度出发，都意识到理论地理学的重要。我们从还原论和系统论出发，对微观与宏观的结合、理论的可操作性等方面比较重视，尤其是遥感信息模型是非常具体的、可视的。这为理论地理学提供了一方面的理论支柱。2

未来发展1．空间技术发展对遥感信息模型的影响

在空间技术的发展中，我们关心的是卫星技术和应用。卫星技术的发展方向，一方面趋向卫星体积越来越大，卫星中搭载的设备越来越多，人也要搭载进去；另一方面趋向卫星重量越来越小，成批的小卫星相继出现。

卫星的应用主要是遥感(RS)、遥测(DCS)、全球定位系统(GPS)和卫星通讯系统(CS)。大家已经知道，1994年美国提出了国家信息基础设施(NII)的建设问题，在电缆、光缆的信道基础上，开发卫星的无线通讯。我国相应地正在考虑“金桥工程”，即信息高速公路。

由此可见，来自空间的信息量越来越多，世界各地的信息交换的速度越来越快。这对遥感、影像信息模型的要求也越来越迫切，它无疑会给遥感信息模型的理论、方法和应用带来巨大的推进。

2．计算机技术发展对遥感信息模型的影响

计算机技术从差分计算、数据库(DB)、辅助制图(CAM)、地理信息系统(GIS)、多维地理信息系统(3～4D GlS)、面向对象的地理信息系统(00GIS)，逐步扩展到多媒体地理信息系统(MMGIS)、模块式地理信息系统(MGIS)，等等。发展的前景是非常令人振奋的。

日本的第六代计算机，美国的“虚拟现实”(VR)等，都是当今计算机发展中最前沿的研究。以VR(virtual Reality)为例，利用计算机自动模拟(simulation for Autonomy)、交互操作(Handling for Interaction)、表演显现(Renfering for Presence)，即AIP技术实现VR功能，使人身临其境(时、空环境)地进行创作。这在RS、GIS、GEs、MIS、PMS等系统中都将具有突破性的发展。