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                    衛星遙感數據即得即用(RTU)產品集 II 區論文(已發表) ? 版本 ZH4 Vol 5 (4) 2020
                    下載
                    遙感數據即得即用(Ready To Use,RTU)產品
                    Remote sensing data based Ready To Use (RTU) products
                    : 2020 - 04 - 30
                    : 2020 - 12 - 30
                    极速快三
                    3128 30 0
                    摘要&關鍵詞
                    摘要:遙感數據呈現大數據特征并廣泛應用于資源調查、環境監測、災害評估等領域,但其潛在的應用價值還沒有被充分挖掘出來。遙感數據工程的建立將有助于遙感數據的智能分析和信息挖掘。即得即用(Ready To Use,RTU)產品具有輻射歸一化、幾何標準化、剖分網格化等特點,可直接用于后續的分析應用。RTU產品的研究開發是遙感數據工程的重要內容之一。以衛星遙感數據為基礎,介紹了遙感數據RTU產品的定義與組成、RTU產品的標準規范、RTU地理格網剖分等,為用戶使用RTU產品提供參考。多源衛星遙感數據RTU產品將持續不斷地通過CASEarth DataBank系統(databank.casearth.cn)向管理工作者、行業應用者、科學研究者以及其他公眾提供共享服務。
                    關鍵詞:遙感數據;即得即用(Ready To Use,RTU)產品;輻射歸一化;幾何標準化;網格剖分
                    Abstract & Keywords
                    Abstract:?Remote sensing data characteristic of big data have been used for different kinds of applications, such as resource survey, environment monitoring, and natural disaster mitigation. However, the potential value of remote sensing data has not yet been fully developed. The building of remote sensing data engineering is conducive to intelligent analysis and information mining of remote sensing data, in which RTU (Ready To Use) production is a very important part. RTU products are ready for the follow-up application analysis, featuring radiation normalization, geometry standardization and global gridding. Based on satellite remote sensing data, this paper introduces the definition, production mix, the standard, geographic grid partition, etc. of RTU products for users’ reference. Through the CASEarth DataBank system (databank.casearth.cn), RTU products of multi-source satellite remote sensing data are open and shared.
                    Keywords:?remote sensing data;?RTU (Ready To Use) product;?radiation normalization;?geometry standardization;?global gridding
                    引 言
                    21世紀以來,以對地觀測技術為核心的空間地球信息科技已經成為一個國家科技水平、經濟實力和國家安全保障能力的綜合體現。高質量的數據是進行科學研究、認知地學規律和實現有效決策的基礎。綜合對地觀測系統為獲取全球數據提供了技術手段,人類對地球進行多尺度、全方位實時動態監測的能力進一步增強。近年來,對地觀測數據呈現爆炸性增長并得到廣泛應用??梢哉f,對地觀測領域已經正式步入了“大數據”時代[1]。
                    近30年來,中國的對地觀測事業得到蓬勃發展。1986年中國遙感衛星地面站的建立是我國遙感技術與應用的里程碑事件。在過去的30年間,中國遙感衛星地面站先后接收了Landsat、SPOT、JERS、Radarsat、ERS、Envisat、CBERS、HJ、ZY、GF等國內外系列衛星數據,這些衛星數據記錄著人類活動和自然變化的痕跡,成為我國最長時間序列的星載陸地觀測數據集。一般而言,標準產品只進行了系統的幾何糾正和輻射校正,不便于長時間序列數據的分析與應用。為了降低衛星遙感數據應用門檻,讓數據應用者從尋找數據、整理數據和處理數據的繁雜工作中解放出來,中國遙感衛星地面站遙感信息工程研究團隊研究開發了即得即用(Ready To Use,RTU)產品集。
                    本文以衛星遙感數據為基礎,介紹了遙感數據RTU產品的定義與組成、RTU產品的標準規范、RTU地理格網剖分等,為用戶使用RTU產品提供參考。
                    1 ? 衛星遙感數據即得即用(RTU)產品的定義與組成
                    遙感數據作為科學數據的一種,具有大數據的5V特征,其潛在的應用價值還沒有被充分發揮。為此,應從工程化的角度理解遙感數據,以“數據—知識—服務”為主線,從全生命周期出發來開展數據工程建設。
                    遙感數據工程建設的最主要目的之一是為高效的遙感信息挖掘提供基礎數據產品,這類產品稱為即得即用(Ready To Use,RTU)產品[2]。2013年,中國遙感衛星地面站遙感信息工程研究團隊在“中國科學院135(一三五)突破項目”支持下,依托中國遙感衛星地面站的數據資源,逐步開展RTU產品的關鍵技術和系統研發;進一步,2018年在中科院A類先導專項“地球大數據科學工程”—“CASEarth Databank系統建設”課題的支持下[3],衛星遙感數據RTU產品得到不斷完善與豐富。
                    RTU產品具有幾何標準化、輻射歸一化等特點,便于用戶直接應用。幾何標準化通過衛星數據高精度的正射處理來實現,地表反射率和地表溫度的高精度反演則是衛星數據輻射歸一化的前提。在幾何標準化產品、輻射歸一化基礎上,進一步開發了大區域鑲嵌產品和指數產品,如全球一張圖、全國一張圖以及歸一化差值植被指數(NDVI)、增強植被指數(EVI)、土壤調節植被指數(SAVI)、改進的土壤調節植被指數(MSAVI)、歸一化差值水體指數(NDWI)、歸一化差值水分指數(NDMI)、歸一化燃燒指數(NBR)產品。這些產品目前構成RTU產品的基本內容,它們按網格化進行剖分和管理,為后續遙感數據處智能理與時序分析的實現提供基礎。RTU產品名稱及縮寫如表1所示。這些產品的主要算法、處理過程等將在《衛星遙感數據即得即用(RTU)產品集專題》的其他文章中進行闡述。
                    表1 ? RTU產品名稱縮略表
                    中文英文縮寫
                    正射影像Digital Orthophoto MapDOM
                    全球一張圖Globe MapGlobeM
                    全國一張圖China MapChinaM
                    區域影像圖Regional Name Image Map區域縮寫+M
                    星上反射率Top Of Atmosphere ReflectanceTOA
                    地表反射率Land Surface ReflectanceLSR
                    星上亮度溫度Top Of Atmosphere Brightness TemperatureBT
                    地表溫度Land Surface TemperatureLST
                    歸一化差值植被指數Normalized Difference Vegetation IndexNDVI
                    增強植被指數Enhanced Vegetation IndexEVI
                    土壤調節植被指數Soil Adjusted Vegetation IndexSAVI
                    修正的土壤調節植被指數Modified Soil Adjusted Vegetation IndexMSAVI
                    歸一化燃燒指數Normalized Burnt RatioNBR
                    歸一化差值水體指數Normalized Difference Water IndexNDWI
                    歸一化差值水分指數Normalized Difference Moisture IndexNDMI
                    像元質量標識Pixel Quality AttributeQA
                    2 ? RTU產品的元數據標準規范
                    元數據Metadata:關于數據的數據。包含數據的標識、覆蓋范圍、質量、空間和時間模式、空間參照系及分發等信息。
                    元數據的組成和結構采用統一建模語言(UML)描述。元數據由一個或多個元數據子集構成,元數據子集又包含一個或多個元數據實體。采用UML描述元數據子集、元數據實體和元數據元素之間的關系。用UML中的包表示元數據子集,類表示元數據實體,屬性表示元數據元素。元數據文件類型為XML。元數據文件的數據標志為Metadata。
                    RTU產品元數據包分為兩類(圖1):第一類是全局元數據包(圖2)、第二類是分波段元數據包(圖3)。全局元數據包包括數據提供者、衛星名稱、傳感器名稱、數據獲取日期、景中心時間、整幅影像的云量、影像中陸地部分的云量、太陽天頂角和方位角、日地距離、衛星軌道號、輻射定標系數/熱波段常數(遙感指數產品無該項)、影像經緯度范圍、投影信息和衛星側視角,未來的RTU產品可根據需要對全局元數據包進行擴充。分波段元數據包則是對各波段數據文件及質量標識文件元數據的描述,包括像元質量評價元數據(Pixel QA Metadata)、RTU產品各波段數據文件元數據、氣溶膠光學厚度質量評價元數據(LSR-AEROSOL Metadata)和輻射飽和度質量評價元數據(Radiometric Saturation QA Metadata),未來的RTU產品可根據需要對分波段元數據包進行擴充。


                    圖1 ? RTU產品元數據包


                    圖2 ? 全局元數據包的類關系


                    圖3 ? 分波段元數據包的類關系
                    像元質量標識元數據包括文件名、像元大小、重采樣方法、數據單位、位圖說明、軟件版本和生產日期。
                    各波段數據文件元數據包括文件名、像元大小、重采樣方法、數據單位(遙感指數產品無該項)、產品名全稱、有效值范圍、軟件版本和生產日期。
                    氣溶膠光學厚度是地表反射率反演的一個關鍵輸入參數,氣溶膠光學厚度反演的質量在很大程度上影響著最終地表反射率反演的精度,因此在地表反射率產品元數據中加入了氣溶膠光學厚度質量標識元數據。氣溶膠光學厚度質量標識元數據和輻射飽和度質量標識元數據相同,即文件名、像元大小、重采樣方法、數據單位、有效值范圍、位圖說明、軟件版本和生產日期。
                    以地表反射率產品(LSR)為例說明其包含的結構和內容。表2給出RTU產品元數據文件的內容和釋義。
                    表2 ? RTU產品元數據文件的內容和釋義
                    參數名稱屬性值參數描述/說明
                    global_metadataN/A全局元數據信息
                    data_providerCAS/RADI數據提供者
                    satelliteLANDSAT_X (X=5,7,8),GF,ZY3衛星信息
                    instrument衛星傳感器信息
                    acquisition_dateYYYY-MM-DD衛星數據采集時間
                    scene_center_time02:41:19.0610130Z景中心數據采集的UTC 時間信息
                    cloud_cover百分數,0.00~100.00整幅影像的云量
                    cloud_cover_land影像中陸地部分的云量
                    solar_angles unitsdegrees太陽角度單位
                    zenith天頂角
                    azimuth方位角
                    earth_sun_distance日地距離
                    wrs row,pathWorldwide Reference System (WRS)軌道號信息
                    top_of_atmosphere_radiometric_rescaling計算星上輻射亮度時使用的輻射變換系數(增益和偏置)
                    radiance_mult增益
                    radiance_add偏置
                    THERMAL_CONSTANTS熱紅外波段相關常數信息的Heading
                    K1_CONSTANT_BAND_X熱紅外波段X的K1
                    K2_CONSTANT_BAND_X熱紅外波段X的K2
                    corner locationwest, east (degrees; -180 to 180)
                    south, north (degrees; -90 to 90)
                    影像4個角點的經緯度
                    projection_informmationN/A描述投影信息的Heading
                    unitsmeters投影系統的單位
                    datumWGS84坐標系類型
                    projectionUTM投影類型
                    corner_point location左上(UL)和右下(LR)角點的坐標
                    grid_origin像素點原點信息,通常是CENTER
                    utm_proj_paramsN/AUTM投影信息的Heading
                    zone_code投影帶號
                    orientation_angle衛星側視角
                    bandsN/A描述所有波段信息的Heading
                    bandN/A分別描述每一個波段信息的Heading
                    fill_value填充值
                    nsamps波段數據的列數
                    nlines波段數據的行數
                    data_typeUINT8,UINT16波段的數據類型
                    categoryimage, qa數據種類
                    name波段名
                    PIXEL-QA像元質量標識文件,不同數位表示的含義如下:0 表示填充(fill);1 表示晴空(clear);2 表示水體(water);3 表示云陰影(cloud shadow);4 表示雪(snow);5表示云(cloud);6 和7表示云置信度(cloud confidence);8 和9表示卷云置信度(cirrus confidence);10表示地形遮擋(terrain occlusion)
                    bitmap_descriptionN/A描述bitmap信息的heading
                    bit num針對QA波段的數位的描述
                    file_name波段文件名的全稱
                    pixel_size影像的分辨率
                    resample_method重采樣方法
                    data_units數據的單位
                    app_versionRTU產品生產的軟件名及版本
                    production_dateRTU產品的生產時間
                    productTOA_reflectance, TOA_brightness temperature, land_surface_reflectance, land_surface_temperature, spectral_indices, region_mosaic_mapRTU產品類型
                    saturate_value20 000亮度飽和值
                    add_offset各波段像素值進行轉換時的偏置
                    scale_factor各波段像素值進行轉換時的增益
                    long_name產品全稱,只針對光譜指數產品
                    Cloud-QALandsat5/7地表反射率產品中反演氣溶膠光學厚度時的質量標識文件,不同數位表示的含義如下:0表示DDV(Dense Dark Vegetation,濃密植被),即該像素對應DDV,數據質量為優;1表示云(cloud);2表示云陰影(cloud shadow);3表示云邊界(adjacent to cloud);4表示雪(snow);5表示陸地或者水體(land/water)
                    LSR-AEROSOLLandsat8地表反射率產品中反演氣溶膠光學厚度時的質量標識文件,不同數位表示的含義如下:0 表示填充值;1表示氣溶膠光學厚度反演的有效值(N×N窗口的中心像元);2表示水體像元;3表示云或者卷云;4表示云陰影;5表示非窗口中心像素,氣溶膠光學厚度值由臨近的N×N中心像素插值得到
                    RADSAT-QA表示像素的輻射飽和度,0表示有效值,1表示飽和值
                    valid_range有效值的范圍
                    date_rangeYYYY-MM-DD:YYYY-MM-DD鑲嵌圖像中圖像的時間范圍,前面的YYYY-MM-DD表示鑲嵌圖像中所用到的單景圖像的開始日期,后面的YYYY-MM-DD表示鑲嵌圖像中所用到的單景圖像的結束日期
                    scenesCountN/A描述所有鑲嵌子圖像信息的Heading
                    sceneN/A分別描述每一個子圖像信息的Heading
                    scene_number鑲嵌圖像中所用到的單景圖像的編號,鑲嵌子塊按從左到右,從上到下順序編號
                    center_point景中心經緯度
                    productID產品號(針對國產數據,Landsat系列無產品號信息可為空)
                    3 ? RTU地理格網剖分
                    遙感影像是一種平面柵格數據,以一定的平面投影方式反映地球表面的表象。常規的標準遙感影像分幅產品是以一定的規則按照景來分幅的,不同的衛星影像,景的分幅和編碼規則不同。遙感影像的景沒有完全與地球上的地理坐標對應。為便于長時序影像的查詢、分析和管理,可對RTU產品進行地理格網剖分,即將全球影像按照定義的格網系統剖分為具有空間分辨率、角點坐標、格網大小、產品類型等屬性的數據格網,形成按照空間維和時間維組織的產品集。
                    RTU經緯度分幅產品和直角坐標格網分幅產品的分幅與編碼方法參考《遙感數據即得即用(Ready To Use,RTU)地理格網產品規范》,該方法適用于不同空間分辨率的遙感影像按照地理格網的劃分與編碼,為遙感影像共享和遙感信息整合提供以格網為單元的空間參照,便于長時序遙感影像的分析和應用。
                    RTU地理格網產品的名稱應由產品名稱和擴展名兩部分組成,其表現形式如下:
                    影像格網的編碼_起始時間_結束時間_版本號_產品名稱.擴展名
                    示例1:2015年全國一張圖產品中格網編碼為2BN59E01的文件名稱如下:
                    2BN59E01_20150101_20151231_V01_ChinaM.XML
                    2BN59E01_20150101_20151231_V01_ChinaM.TIF
                    2BN59E01_20150101_20151231_V01_ChinaM.JPG
                    2BN59E01_20150101_20151231_V01_ChinaM_THUMB.JPG(可選)
                    2BN59E01_20150101_20151231_V01_ChinaM_PIXEL-QA.TIF
                    RTU地理格網產品元數據在用于分幅影像元數據的基礎上增加有關格網信息。
                    致 謝
                    感謝中科院A類先導專項“地球大數據科學工程”(XDA190090300)、國家自然科學基金重點項目(61731022)、國家重點研發計劃(2016YFA0600302)對本研究的支持。
                    [1]
                    何國金, 王力哲, 馬艷, 等. 對地觀測大數據處理: 挑戰與思考[J]. 科學通報, 2015,60(5):470-478.
                    [2]
                    He G J, Zhang Z M, Jiao W L, et al. Generation of ready to use (RTU) products over China based on Landsat series data[J]. Big Earth Data, 2018, 2: 1, 56-64. DOI: 10.1080/20964471.2018.1433370.
                    [3]
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                    稿件與作者信息
                    論文引用格式
                    何國金, 焦偉利, 張兆明, 等. 遙感數據即得即用(Ready To Use,RTU)產品[J/OL]. 中國科學數據, 2020, 5(4). (2020-05-27). DOI: 10.11922/csdata.2020.0027.zh.
                    何國金
                    He Guojin
                    hegj@radi.ac.cn
                    焦偉利
                    Jiao Weili
                    張兆明
                    Zhang Zhaoming
                    龍騰飛
                    Long Tengfei
                    王桂周
                    Wang Guizhou
                    彭燕
                    Peng Yan
                    尹然宇
                    Yin Ranyu
                    出版歷史
                    I區發布時間:2020年5月29日 ( 版本ZH2
                    II區出版時間:2020年12月30日 ( 版本ZH3
                    最近更新時間:2020年12月30日 ( 版本ZH4
                    參考文獻列表中查看
                    中國科學數據
                    csdata