赵英时讲解：定量遥感分析方法与挑战

"定量遥感分析方法 赵英时" 定量遥感分析是遥感科学中的一个重要领域，它旨在通过科学的方法对遥感数据进行精确的解析和解释，以提取地表特征和环境参数。赵英时教授在2013年的遥感夏令营中阐述了这一主题，强调了遥感在实际应用中面临的问题以及解决这些问题的策略。 遥感技术虽然已经取得了显著的进步，但仍面临着有效信息匮乏的问题。遥感数据的地学理解、定量化处理以及多学科交叉是当前亟待解决的关键问题。遥感数据的利用率相对较低，大约只有5%，这表明我们还需要更高效的数据处理和分析方法来挖掘其潜在价值。 在定量遥感的基本内容与方法中，赵英时教授提到了几个核心概念： 1. 方向性与多角度遥感：遥感器的不同视角可以提供地物的立体信息，这对于理解地表特征和反演参数至关重要。例如，NASA的MISR仪器就采用了多角度观测，能揭示云层和地形的三维结构。 2. 尺度效应与尺度转换：遥感数据通常在不同尺度上获取，如何在不同分辨率之间进行有效转换是遥感分析的重要环节。这涉及到从像素级到区域级的信息整合和解析。 3. 病态反演与反演策略方法：遥感反演过程中可能会遇到病态问题，即由于数据不足或过复杂导致的解不唯一。采用合适的反演策略和算法（如正则化）有助于提高反演结果的准确性。 4. 遥感模型与应用模型的链接：遥感数据常被用于气候模型、生态模型等，将遥感观测与这些模型相结合，可以提供更准确的输入参数，比如温度、反照率等。 遥感数据源的改进是推动定量遥感发展的关键。高光谱、高分辨率、高灵敏度以及多角度的遥感器，如IKONOS卫星，能够提供更丰富的地表信息。同时，高定位精度的实现，如通过GPS、微波和激光测距，使得三维立体观测成为可能，进一步增强了遥感的应用潜力。 面对海量遥感数据，如何提高数据处理效率，建立有效的遥感应用分析模型，是当前遥感科学面临的挑战之一。赵英时教授的《遥感应用分析原理与方法》一书提供了宝贵的理论指导和实践案例，对于深入理解和应用定量遥感分析方法具有重要意义。