歐陽斯達汪匯兵,2何召寧張悅曹櫻子

（1 國家測繪地理信息局衛(wèi)星測繪應(yīng)用中心，北京100830）（2 江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心，南京210023）（3 北京國測星繪信息技術(shù)有限公司，北京 101300）

數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用技術(shù)

基于大數(shù)據(jù)回歸分析的衛(wèi)星有效成像概率預(yù)估

歐陽斯達1汪匯兵1,2何召寧1張悅1曹櫻子3

（1 國家測繪地理信息局衛(wèi)星測繪應(yīng)用中心，北京100830）（2 江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心，南京210023）（3 北京國測星繪信息技術(shù)有限公司，北京 101300）

“資源三號”衛(wèi)星 02星單圈可分段使用兩次有效載荷工作模式，如何充分利用衛(wèi)星短弧段、多弧段的靈活性，通過對拍攝弧段上進行有效成像預(yù)估，在有限的成像弧段內(nèi)合理避開有可能的云雨區(qū)域，提高衛(wèi)星有效數(shù)據(jù)獲取的效率，是衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃精細(xì)化作業(yè)中提出的新問題。結(jié)合存檔衛(wèi)星影像和氣象資料進行大數(shù)據(jù)分析，文章首先以影像云判結(jié)果為指標(biāo)，統(tǒng)計“資源三號”衛(wèi)星存檔影像的有效數(shù)據(jù)比，然后以全球參考系（Worldwide Reference System，WRS）的Path/Row格網(wǎng)和月為時空基準(zhǔn)，在位置和時間上利用回歸分析方法，可挖掘歷史有效數(shù)據(jù)比和月平均總云量氣象統(tǒng)計資料的相關(guān)性。并利用所得的回歸方程結(jié)果，從月平均總云量可以估算得到衛(wèi)星有效成像概率的時空分布。通過在“資源三號”衛(wèi)星實際業(yè)務(wù)中開展應(yīng)用表明，基于存檔影像和氣象資料回歸分析所得到的衛(wèi)星有效成像預(yù)估分布，可為衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃開展精細(xì)化作業(yè)，提供了有效的決策支持。

衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃 有效數(shù)據(jù)比 月平均總云量 有效成像概率“資源三號”衛(wèi)星

0 引言

“資源三號”衛(wèi)星02星已于2016年5月30日發(fā)射，與“資源三號”衛(wèi)星01星組網(wǎng)大幅提高了衛(wèi)星影像獲取能力。“資源三號”衛(wèi)星02星在單圈可分段使用兩次有效載荷工作模式，短弧段、多弧段的影像獲取模式在衛(wèi)星的成像任務(wù)規(guī)劃中十分常見。但由于衛(wèi)星的每日工作總時長和固存有限[1]，何時何地開關(guān)機能有效避開有可能的云雨區(qū)域，如何在有限的成像弧段內(nèi)更高效獲取有效數(shù)據(jù)，是衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃作業(yè)中遇到的新問題。

在衛(wèi)星運行中，針對預(yù)期的成像條件進行成像預(yù)估，可為任務(wù)計劃提供重要依據(jù)[2]。其中，云量是影響衛(wèi)星成像品質(zhì)的重要因素[3]，同時影像上云量也是判斷影像是否為有效數(shù)據(jù)的主要因素，當(dāng)單景云量小于20%時可認(rèn)為是有效數(shù)據(jù)[4]。通過浮空平臺[5]、伴隨搭載云層探測器載荷[6-7]等方法獲取實時云量信息，可以提高衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃的時效性，但經(jīng)濟成本過高較難實現(xiàn)；通過對歷史云量信息進行時間序列分析，可預(yù)估有效成像時間窗口[8]，但缺乏對云量空間分布的預(yù)估，忽視了衛(wèi)星在預(yù)估成像窗口的過境情況；根據(jù)數(shù)值天氣預(yù)報進行任務(wù)規(guī)劃的有效成像預(yù)估[9-10]對衛(wèi)星有效數(shù)據(jù)獲取效率的提升有直觀的效果，但受限于實時氣象預(yù)報數(shù)據(jù)與衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)的互通程度，人工和時間成本較大，降低了衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃的業(yè)務(wù)效率。

以上的衛(wèi)星成像預(yù)估方法，受限于衛(wèi)星載荷設(shè)計、成像窗口時間和空間尺度、實時氣象預(yù)報數(shù)據(jù)的互通性等各方面原因，在日常衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃業(yè)務(wù)中較難實現(xiàn)。本文設(shè)計并實現(xiàn)了相對獨立的簡便的衛(wèi)星成像預(yù)估方法，基于衛(wèi)星自有的影像數(shù)據(jù)庫進行大數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)了較精細(xì)時空基準(zhǔn)下的衛(wèi)星有效成像概率（Effective Imaging Probability，EIP）時空分布，解決了實際衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃作業(yè)中缺乏有效可行的衛(wèi)星成像預(yù)估方法的技術(shù)難題。

1 回歸分析

本文結(jié)合存檔衛(wèi)星影像和氣象資料進行大數(shù)據(jù)分析，云量可作為關(guān)聯(lián)二者的中間對象。一方面，通過衛(wèi)星存檔影像數(shù)據(jù)，可以提取[11]并反演[12]云量信息。另一方面，氣象學(xué)中，云量具有概率論和統(tǒng)計學(xué)的語義及其規(guī)律，同一地點一定時段內(nèi)不同云量的出現(xiàn)概率是多少是符合U型概率分布的[13]。

如圖 1，本文以云量為關(guān)聯(lián)對象，通過統(tǒng)計存檔影像云判（Cloud Percent，CP）值，得到歷史有效數(shù)據(jù)比，并與氣象統(tǒng)計資料在統(tǒng)一的時空基準(zhǔn)下的平均總云量進行回歸分析，擬合回歸方程。利用回歸方程從平均總云量時空分布等效估算出衛(wèi)星EIP的時空分布，輔助衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃精細(xì)化作業(yè)。

1.1 有效數(shù)據(jù)比

“資源三號”衛(wèi)星01星自2012年1月發(fā)射運行以來，以59天為周期進行全球影像數(shù)據(jù)獲取[14]，已存檔衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)上百萬景[15]。遙感影像數(shù)據(jù)已呈現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”特征，隱含巨大的社會、經(jīng)濟、科研價值，大數(shù)據(jù)及其挖掘具有十分重要科學(xué)價值和現(xiàn)實意義[16-17]。

影像屬性中，CP的取值范圍是0%～100%，表示該景影像上云斑覆蓋的百分比判讀結(jié)果。本文以全球參考系（Worldwide Reference System，WRS）的條帶號Path和行號Row格網(wǎng)[18]作為存檔影像云判統(tǒng)計的空間基準(zhǔn)，以月為時間基準(zhǔn)，統(tǒng)計在同一格網(wǎng)及歷年同月的存檔影像總數(shù)為n景，其中第i景影像的云判值為ci，則得到該格網(wǎng)月（PathRow & Month，PRM）的有效數(shù)據(jù)比r計算式為：

統(tǒng)計所得有效數(shù)據(jù)比存入每個網(wǎng)格月PRM所對應(yīng)數(shù)據(jù)表字段中，示例見表1。

表1 各網(wǎng)格月對應(yīng)有效數(shù)據(jù)比示例表Tab.1 Tables of valid data ration on the PRM

1.2 月平均總云量

本文搜集的氣象統(tǒng)計資料，來源于國家氣象信息中心2005年發(fā)布的1—12月的月平均總云量數(shù)據(jù)，是根據(jù)各省、市、自治區(qū)氣候資料處理部門逐月上報的《地面氣象記錄月報表》的信息化資料統(tǒng)計而得1951—2000年歷年值和1971—2000年累年值[19]，反映了全國逐月的平均總云量分布。如圖2，分層設(shè)色表示了一月份不同平均總云量比率成數(shù)在全國的分布。

通過地理坐標(biāo)位置，逐月將平均總云量分布圖配準(zhǔn)到WRS格網(wǎng)上，得到每個格網(wǎng)月PRM的月平均總云量y，分布圖中比率成數(shù)“1成”至“10成”分別對應(yīng)提取為平均總云量數(shù)值比0.05、0.15、0.25、0.35、0.45、0.55、0.56、0.75、0.85、0.95存入網(wǎng)格月PRM所對應(yīng)數(shù)據(jù)表字段中，示例見表2。

表2 各網(wǎng)格月對應(yīng)平均總云量示例表Tab.2 Tables of average total cloud amount on the PRM

1.3 回歸分析

對于同一網(wǎng)格月PRM，存在對應(yīng)的有效數(shù)據(jù)比值r和平均總云量值y。其中平均總云量y的值域空間是枚舉型，逐一統(tǒng)計10個平均總云量值所有月份所對應(yīng)的網(wǎng)格點總數(shù)m，并計算其對應(yīng)的有效數(shù)據(jù)比的平均值，可得到如下統(tǒng)計結(jié)果見表3。

表3 平均總云量對應(yīng)有效數(shù)據(jù)比均值統(tǒng)計表Tab.3 The statistical table of average total cloud amount corresponding to mean value of valid data ratio

式中a0和a1分別為回歸方程中待求的截距和斜率系數(shù)。

注意到10組統(tǒng)計量m有較大差異，若直接使用最小二乘法擬合，存在較大誤差。以第j組的統(tǒng)計量mj為該組權(quán)重，利用最小二乘法列出含權(quán)重的正規(guī)方程組：

求解該正規(guī)方程組，得到回歸方程的截距系數(shù)a0=0.905 8，斜率系數(shù)a1=-0.439 7，回歸方程中與y的相關(guān)性系數(shù)R2=0.915 936。

2 成像預(yù)估

2.1 EIP時空分布

以歷史有效數(shù)據(jù)比等效預(yù)估EIP，由回歸方程f (y)，可列出EIP的求解式

式中 p是EIP。

利用公式（4），由各平均總云量y算得有效成像概率p結(jié)果見表4。

表4 平均總云量算得EIP表Tab.4 The EIP table calculated from average total cloud amount

通過已知的各月份月平均總云量分布，算得12個月份的有效成效概率和分布圖。如圖3，分層設(shè)色表示了一月份全國范圍的EIP，顏色越深，當(dāng)月的EIP越大。

2.2 衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃輔助

在得到各月EIP預(yù)估分布的基礎(chǔ)上，開展衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃。通過疊加查詢星下點軌跡過境區(qū)域的當(dāng)月有效成像預(yù)估分布，可以為任務(wù)規(guī)劃的取舍提供決策支持。

例如，在2016年6月28日成像計劃中，第442軌（綠色軌跡）同時過境遼寧測區(qū)（黃色線框區(qū)域）和浙江測區(qū)（紅色線框區(qū)域）。因當(dāng)天拍攝時長限制，該軌無法實現(xiàn)長時間成像，需在遼寧測區(qū)和浙江測區(qū)中取舍其一，見圖4。

圖中，同時還疊加了由本文方法所得的六月份EIP分布圖（灰度分層設(shè)色圖）。通過查詢兩個測區(qū)六月的EIP分布，見圖5，可知：

1）遼寧測區(qū)442軌過境區(qū)域的EIP分別為62%和66.4%，且衛(wèi)星成像過境軌跡主要經(jīng)過成像概率較高的深灰區(qū)域；

2）浙江測區(qū)442軌過境區(qū)域的EIP分別為53.21%和57.6%。

通過衛(wèi)星成像過境軌跡區(qū)域的EIP判斷，在遼寧測區(qū)成像獲取得到有效數(shù)據(jù)的概率接近66.4%，明顯大于在浙江測區(qū)成像的有效數(shù)據(jù)獲取平均概率55.41%。因此，在拍攝時長有限的情況下，回避了測區(qū)氣象預(yù)報條件分析的數(shù)據(jù)互通和人工成本問題，僅通過基于存檔影像和氣象資料的有效成像預(yù)估分析，決定第442軌選擇在EIP較大遼寧測區(qū)成像，而放棄在浙江測區(qū)成像。

3 結(jié)束語

結(jié)合氣象統(tǒng)計資料，對存檔影像進行回歸分析，估算出每月衛(wèi)星EIP時空分布，是對衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)庫進行大數(shù)據(jù)挖掘所獲得的寶貴成果。通過對存檔影像和氣象統(tǒng)計資料分析結(jié)果顯示，回歸方程的相關(guān)性系數(shù)達到了90%以上，基于二者的回歸分析方法是可行的；在實際業(yè)務(wù)中開展的應(yīng)用表明，基于存檔影像和氣象統(tǒng)計資料回歸分析的衛(wèi)星EIP預(yù)估方法，得到了以Path/Row格網(wǎng)和月為時空基準(zhǔn)的EIP預(yù)估結(jié)果，是輔助“資源三號”衛(wèi)星精細(xì)化任務(wù)規(guī)劃的可行手段。但在對預(yù)估時效性要求較高的應(yīng)急成像任務(wù)規(guī)劃中，仍需結(jié)合實時的天氣情況及天氣預(yù)報數(shù)據(jù)，提高EIP預(yù)估的時間分辨率。而隨著衛(wèi)星獲取影像數(shù)據(jù)的不斷積累，可通過對存檔影像云判統(tǒng)計分析的更新，來更新回歸方程系數(shù)，不斷提高EIP預(yù)估的準(zhǔn)確性。

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Effective Imaging Probability Prediction Based on Big Data Regression

OUYANG Sida1WANG Huibing1,2HE Zhaoning1ZHANG Yue1CAO Yingzi3
（1 Satellite Surveying and Mapping Application Center, National Administration of Surveying, Mapping and Geoinformation, Beijing 100830, China）（2 Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China）（3 Beijing SatImage Information Technology Co., Ltd., Beijing 100830, China）

The payloads of the ZY-3-02 Satellite can work twice in a single cycle by segmented use. The new issues in satellite mission schedule are how to make full use of the flexibility of short and multi arcs, and how to improve the efficiency of satellite by estimating effective imaging probability and avoiding the possible cloud and rain areas on imaging fields. The archived images and meteorological data are combined for big data analysis. Firstly, the valid data rates of ZY-3 archived images are counted by using cloudpercent parameter of images as index. Then, under a framework with month and Path/Row grids in Worldwide Reference System, the correlation between the historical valid data ratio and monthly average cloud amount is found by using the regression analysis method in position and time. Thirdly, the temporal and spatial distribution of the satellite effective imaging probability can be predicted from monthly average cloud amount by using the rusult of the regression equation. The application of ZY-3 satellite shows that this distribution based on the regression analysis of archived images andmeteorological data can provide an effective decision support for satellite mission planning on meticulous process.

satellite mission planning; valid data ratio; monthly average total cloud amount; effective imaging probability; ZY-3 satellite

P236

A

1009-8518(2017)03-0116-09

10.3969/j.issn.1009-8518.2017.03.014

歐陽斯達，男，1986年生，2011年獲中國測繪科學(xué)研究院地圖制圖學(xué)與地理信息工程專業(yè)碩士學(xué)位，工程師。研究方向為測繪衛(wèi)星任務(wù)計劃與調(diào)度、測繪衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用等。E-mail：ouyangsd@sasmac.cn。

（編輯：龐冰）

2016-08-22

2016年國家基礎(chǔ)測繪科技與標(biāo)準(zhǔn)計劃項目（2016WS0100）