基于低空无人机的高分卫星遥感共性产品真实性检验-第8部分：相对真值质量控制

T/CARSAXXXXX—202XICS37.040V00/09团体标准T/CARSAFORMTEXTXXXXX—FORMTEXT202XFORMTEXT     基于低空无人机的高分卫星遥感共性产品真实性检验第8部分：相对真值质量控制Validationofhigh-resolutionsatelliteremotesensingcommonproductsusinglow-altitudeunmannedaerialvehicleobservations—Part8:Qualitycontrolforrelativetruthvalue（征求意见稿）（本稿完成时间：2021年6月12日）FORMTEXTXXXX-FORMTEXTXX-FORMTEXTXX发布FORMTEXTXXXX-FORMTEXTXX-FORMTEXTXX实施中国遥感应用协会发布目  次前  言  范围本标准规定了低空无人机标准化遥感产品的质量控制对象、原则、流程、一般要求和质量检验方法。本标准适用于高分卫星遥感共性产品真实性检验过程中，低空无人机标准化遥感产品的质量控制。2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。T/CARSAXXXXX-XXXX基于低空无人机的高分卫星遥感共性产品真实性检验第1部分：总则3 术语和定义T/CARSAXXXXX-XXXX界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1 元数据Metadata关于数据的数据。即数据的标识、覆盖范围、质量、空间和时间模式、空间参照系和分发等信息。[来源：GB/T19710-2005，4.5]3.2 质量控制Qualitycontrol针对无人机数据采集、产品生产、递交与应用，采用一定方法、模型和参数，判断数据质量可靠性，并进行质量标识的处理过程，以确保产品质量满足高分卫星遥感共性产品真实性检验的要求。3.3 质量检验Qualityevaluation基于地面实测数据，对无人机标准化遥感产品进行精度评价及不确定度分析的过程。4 质量控制对象作为高分卫星遥感共性产品参考对象的低空无人机标准化遥感产品。5 质量控制原则低空无人机标准化遥感产品的质量控制原则应包括以下内容：应合理安排专业人员，降低低空无人机标准化遥感产品生产过程中人为因素导致的误差。应对低空无人机标准化遥感产品生产涉及的各个环节进行质量控制，包括但不限于：装备配置、辅助数据、生产算法及生产流程；质量控制后的数据应进行质量检验，对于误差导致的异常值应进行修正、剔除或做出“数据可疑”的标识。其中，误差包含仪器失灵、外界干扰或观测人员失误造成的错误记录；宜存在人工质量审核，通过人工的辨别，确定低空无人机标准化遥感产品的准确性。人工审核过程中对质量控制发现的问题应及时与低空无人机遥感数据采集人员、数据预处理人员以及遥感产品生产人员沟通、核实，修正错误。应对低空无人机标准化遥感产品进行质量标识，对正确、可疑及缺失数据分别进行质量标识，宜根据制定的唯一质量控制码进行标识。6 质量控制流程低空无人机标准化遥感产品的质量控制应伴随在遥感产品生产的整个周期，包括从无人机遥感数据采集、产品生产到产品递交三个环节，具体流程图见图1。低空无人机标准化遥感产品的质量控制流程图7 质量控制一般要求7.1数据采集环节数据采集环节包括低空无人机装备配置、遥感数据获取和组网观测，其质量控制要求如下。低空无人机的装备配置应按照数据需求依次配置传感器、云台以及无人机，以保证云台适配传感器，且无人机性能满足待检验高分卫星遥感共性产品时空谱角特性的要求。对于低空无人机的装备配置应遵循本文件第2部分T/CARSAXXXXX—202X的要求；低空无人机遥感数据获取过程应针对无人机及搭载的传感器进行检查，确保无人机飞行条件、航线规划符合飞行规范，数据采集工作的顺利。当无人机获取的原始影像数据经检查不符合质量要求，应进行无人机重飞或者补飞，以重新获取或补全数据。对于光学遥感影像的获取应遵循本文件第3部分T/CARSAXXXXX—202X的要求；对于激光雷达数据的获取应遵循本文件第4部分T/CARSAXXXXX—202X的要求；低空无人机的组网观测应基于数据需求，结合已有多类型、多台无人机和传感器制定飞行及观测计划，保证数据有效地观测，同时记录任务执行情况。低空无人机的组网观测应遵循本文件第5部分T/CARSAXXXXX—202X的要求；7.2产品生产环节低空无人机遥感产品生产环节的质量控制要求如下：低空无人机遥感数据预处理后的影像质量应满足后续无人机标准化定量遥感产品生产的要求。当无人机影像数据预处理结果不满足质量要求时，需根据需求进行重新处理。对于多光谱、高光谱遥感影像与激光雷达数据的预处理应遵循本文件第6部分T/CARSAXXXXX—202X的要求；应对遥感产品的反演模型算法中的辅助输入数据进行质量控制及质量标识；算法的选择应基于算法的假定条件、适用范围等因素来确定，优先选择已检验算法，减少由算法不确定性带来的产品误差，同时对所选算法及其不确定度进行标识；除首选反演算法以外，遥感反演模型还应存在备用算法。应基于地面实测数据或者已验证的参考产品，对无人机标准化遥感产品进行精度检验。若遥感产品不符合质量要求则应检查产品输入数据、生产算法的完备性和准确性，重新进行产品生产，直至产品质量满足行业应用的需要。7.3产品递交环节在低空无人机标准化遥感产品的递交过程中，应同时包含遥感产品及其质量标识。产品生产者应根据用户反馈来及时更新质量标识并不断完善产品生产过程，提升无人机标准化遥感产品质量。8 质量检验方法8.1基础属性检验基础属性的检验应包括以下内容：检验低空无人机标准化遥感产品的文件格式及文件命名是否符合要求；检验产品完备性，是否出现缺失；检验产品空间覆盖范围是否在合理取值范围内，检验低空无人机标准化遥感产品的空间覆盖范围与待检验高分卫星遥感共性产品的空间覆盖范围的一致性；检验低空无人机标准化遥感产品的采集时间是否位于合理范围内，以及与待检验高分卫星遥感共性产品采集时间的一致性。8.2数值合理性检验数值合理性的检验应包括以下内容：根据遥感产品自身的特点，确定遥感产品值的正常取值变化范围。在指定地域或者时域范围内，超出遥感产品主要变化范围的数据为可疑资料，应做进一步的检查，以判断遥感产品正确与否；一致性检验。根据无人机标准化遥感产品的变化规律和相互关系进行质量检验，即通过同一遥感产品内的时空变化规律以及不同遥感产品间的协同变化关系检验数据的异常。如：同一时间观测的遥感产品间的关系应符合一定物理联系；连续性检验。包括遥感产品时间和空间连续性检验两部分，常用的检验方法包括：1）梯度检验。针对在一定时间或空间范围内具有连续性的遥感产品，时间接近或者位置邻近的产品值应该在一定范围内，否则认为数据异常；2）尖峰检验。遥感产品在某空间或时间范围内变化是有限的，若出现较大的突变，这一突变值与周围产品值明显不同，则判定其为异常值；3）恒定检验（粘滞检验、卡值检验）。在无人机传感器灵敏度和精度足够的情况下，针对在一定时间或空间范围内不会恒定不变的遥感产品，若产品值恒定不变则可能存在异常。具体连续性检验方法参见附录A。8.3产品精度检验无人机标准化遥感产品的精度宜利用地面实测数据进行检验，检验过程包括以下步骤：地面同步测量：根据遥感产品的时间变率特性，开展地面同步或准同步观测，并基于地面已检验模型反演获取遥感产品参考值，获取地面测量值；待检无人机遥感产品特性提取：针对待精度验证的无人机遥感产品，获取待检验产品的时-空-谱-角特征；尺度转换：结合遥感产品的特性，选择适宜的尺度转换方法，将地面实测数据与待检无人机遥感产品进行时间、空间、光谱、角度匹配，获取无人机像元或点尺度相对真值；精度检验：考虑不同时空分辨率、不同区域、不同高程、不同传感器观测天顶角以及晴天/阴天等天气条件的影响，采取适宜质量评价指标评价产品精度，评价指标包括但不限于：平均误差、平均绝对误差、相对误差、平均相对误差、平均绝对相对误差、均方根误差、均方根误差、相关系数、误差矩阵、总体精度及Kappa系数等。具体精度检验流程见图2。待检无人机遥感产品待检无人机遥感产品地面同步测量时-空-谱-角特征提取尺度转换精度检验反馈修正不同时间分辨率不同天气条件不同高程不同区域不同观测角遥感产品相对真值已检模型反演低空无人机标准化遥感产品的精度检验流程9 质量标识质量控制应对低空无人机标准化遥感产品的总体质量情况和产品精度（或误差）进行标识。质量标识过程应使用多位比特二进制表示。总体质量情况的标识可采用但不限于以下形式：00：数据质量完全可靠，无缺值或误码；01：数据质量可疑，应参考产品精度标识；10：受云覆盖影响导致的数据缺失，本类别质量标识仅针对有云覆盖条件下无法获取遥感产品的情况；11：非云覆盖影响导致的数据缺失。产品精度（或误差）标识可根据遥感产品的精度指标划分质量等级，如地表温度可根据温度反演误差划分温度产品的质量等级，其唯一质量控制码及其含义如下：00：温度误差<=1K；01：温度误差<=2K；10：温度误差<=3K；11：温度误差>3K

（资料性）

连续性质量检验指标及计算方法梯度检验gradienttest假设当前观测值，与其时间或空间相邻的上一个非缺测值，连续性检验参数,则应满足公式（A.1），否则和变化梯度较大，两个数据均为可疑，需进一步分析确认是否异常。 (A.SEQ标准自动公式\*ARABIC1)式中：——梯度检验参数，根据要素类型、观测时间间隔、空间距离、观测时间和区域等因素确定。——观测序列顺序号，>2。尖峰检验peaktest方法1假设当前观测值为，与时间或空间其相邻的第一个正确观测值为和，则要求满足公式（A.2），否则认为可疑。 (A.SEQ标准自动公式\*ARABIC2)式中：——尖峰检验参数，根据要素类型、观测时间间隔或空间间隔、观测时间和区域等因素确定。方法2假设当前观测值为,与其左右（上下）两边相邻的第一个正确值分别为和，则当前观测值应满足公式（A.3），否则为尖峰值，数据可疑。 (A.SEQ标准自动公式\*ARABIC3)式中：——尖峰检验参数，根据要素类型、观测时间间隔或空间间隔、观测时间和区域等因素确定。恒定检验（粘滞检验、卡值检验）constanttest找出某段时间（一个剖面）中要素最大值和最小值，则应满足公式（A.4），否则该段（剖面）数据异常。 (A.SEQ标准自动公式\*ARABIC4)式中：——观测数据序列的最大值或某观测剖面的最大值；——观测数据序列的最小值或某观测剖面的最小值；——恒定检验（粘滞检验、卡值检验）参数，根据要素类型、观测时间和区域等因素确定。参 考 文 献[1]GJB5433-2005无人机系统通用要求[2]CH/Z3001-2010中华人民共和国测绘行业标准化指导性技术文件无人机航摄安全作业基本要求[3]Q/TJYEV-2015中国（深圳）无人机产业联盟标准中国无人机通用技术标准[4]JJF1059.1—2012测量不确定度评定与表示[5]GB/T6962-2005地形图航空摄影规范的技术要求[6]GDEILB007-2014广东省高端新型电子信息联盟标准无人机数字航空摄影测量与遥感外业技术规范[7]QX/T118-2010地面气象观测资料质量控制[8]AlbrechtF,BlaschkeT,LangS,etal.2018.Providingdataqualityinformationforremotesensingapplications.ISPRSICWG3\4b