GB/T 41537-2022 积雪面积遥感产品真实性检验

　　ICS 33 . 200 CCS A 77

　　中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准

　　GB/T 41537—2022

　　积雪面积遥感产品真实性检验

　　validationofsnow coverarearemotesensingproducts

　　2022-07-01 发布 2023-02-01 实施

　　国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会

　　

　　发

　　

　　布

　　GB/T 41537—2022

　　目 次

　　前言 Ⅲ

　　引言 Ⅳ

　　1 范围 1

　　2 规范性引用文件 1

　　3 术语和定义 1

　　4 参考对象 2

　　5 基本要求 2

　　6 检验方法 2

　　6 . 1 检验方法选择 2

　　6 . 2 直接检验法 2

　　6 . 2 . 1 积雪面积二值遥感产品直接检验法 2

　　6 . 2 . 2 积雪面积比例遥感产品直接检验法 3

　　6 . 3 间接检验法 4

　　7 检验报告 5

　　7 . 1 封面信息 5

　　7 . 2 正文信息 5

　　7 . 2 . 1 待检积雪面积遥感产品概述 5

　　7 . 2 . 2 参考对象描述 5

　　7 . 2 . 3 检验方法及流程 6

　　7 . 2 . 4 真实性检验结论 6

　　7 . 2 . 5 附加信息 6

　　7 . 3 检验报告信息简表 6

　　附录 A(资料性) 高空间分辨率遥感数据积雪面积二值图获取方法 7

　　附录 B(资料性) 高空间分辨率积雪面积遥感数据空间一致性转换方法 8

　　附录 C(资料性) 基于误差矩阵的积雪面积二值遥感产品准确度和不确定度指标计算方法 10

　　附录 D(资料性) 高空间分辨率遥感数据积雪面积比例图获取方法 13

　　附录 E(资料性) 积雪面积遥感产品真实性检验报告信息简表样例 14

　　参考文献 16

　　Ⅰ

　　GB/T 41537—2022

　　前 言

　　本文件按照 GB/T 1 . 1—2020《标准化工作导则 第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

　　请注意本文件的某些内容可能涉及专利。 本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

　　本文件由中国科学院提出。

　　本文件由全国遥感技术标准化技术委员会(SAC/TC 327)归口 。

　　本文件起草单位：中国科学院西北生态环境资源研究院、中国科学院青藏高原研究所、中国科学院空天信息创新研究院、兰州大学、国家卫星气象中心、南京大学。

　　本文件主要起草人：郝晓华、车涛、王建、李弘毅、李新、刘照言、黄广辉、郑照军、肖鹏峰、黄晓东、闻建光。

　　Ⅲ

　　GB/T 41537—2022

　　Ⅳ

　　引

　　

　　言

　　积雪面积影响全球尺度的辐射平衡、能量交换和水文循环，是水文和气候模型的重要输入变量。 遥感监测积雪面积具有宏观、快速、动态、经济等特点，是积雪监测的重要途径。

　　目前广泛使用的积雪面积遥感产品主要有积雪面积二值遥感产品、积雪面积比例遥感产品两类。随着卫星观测能力的提高和反演算法的发展，积雪面积遥感产品已经 日臻成熟，然而，全面独立的真实性检验工作仍远远落后于产品的生产，更缺乏一套行之有效的验证操作规范。 制定科学、规范的针对积雪面积二值遥感产品和积雪面积比例遥感产品的真实性检验标准，用以规范积雪面积遥感产品真实性检验的工作流程，有利于全面客观评价其准确度和不确定度，从而促进积雪面积遥感产品质量提升，推进其定量化应用。

　　GB/T 41537—2022

　　积雪面积遥感产品真实性检验

　　1 范围

　　本文件规定了积雪面积遥感产品真实性检验的参考对象、基本要求、检验方法和检验报告。

　　本文件适用于积雪面积遥感产品中的二值产品和比例产品的真实性检验。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。 其中，注 日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件;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。

　　GB/T 36296—2018 遥感产品真实性检验导则

　　GB/T 39468—2020 陆地定量遥感产品真实性检验通用方法

　　3 术语和定义

　　GB/T 36296—2018、GB/T 39468—2020 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

　　3.1

　　积雪像元 snowpixel

　　地物类型仅含积雪地表覆盖的像元。

　　3.2

　　积雪混合像元 mixedsnowpixel

　　地物类型除积雪地表覆盖外，也含其他地表覆盖的像元。

　　3.3

　　非积雪像元 non-snowpixel

　　地物类型不含积雪地表覆盖的像元。

　　3.4

　　积雪深度 snowdepth

　　从积雪表面到雪下地面之间的垂直深度。

　　注：积雪深度是积雪观测最基本的物理量，是雪水当量估算、流域水量平衡和融雪径流模拟的重要参数，常用单位

　　为厘米(cm) 。

　　3.5

　　积雪面积二值遥感产品 binarysnow coverarearemotesensingproduct

　　像元仅表示地表覆盖是否为积雪类型的积雪面积遥感产品。

　　注：所有像元被分为“积雪像元”和“非积雪像元”两种类型，每个像元只能取值为其中一种类型。

　　3.6

　　积雪面积比例遥感产品 fractionalsnow coverarearemotesensingproduct

　　像元表示积雪地表类型占比的积雪面积遥感产品。

　　注：像元包含积雪混合像元、积雪像元和非积雪像元。

　　1

　　GB/T 41537—2022

　　3.7

　　全样本检验 fullvalidation

　　对待检积雪面积遥感产品所有像元进行检验。

　　3.8

　　抽样检验 samplingvalidation

　　从待检积雪面积遥感产品空间范围内抽取部分像元进行检验。

　　4 参考对象

　　积雪面积遥感产品真实性检验的参考对象包括：

　　a) 地面积雪深度数据：包括人工方法和自动气象站观测的积雪深度数据;

　　b ) 高空间分辨率遥感数据：本文件主要指分辨率远高于待检积雪面积遥感产品的可判别积雪覆盖的光学遥感数据，可分为全色波段数据、多光谱数据和高光谱数据;

　　c) 已检积雪面积遥感产品：已知精度的积雪面积二值遥感产品和积雪面积比例遥感产品。

　　5 基本要求

　　积雪面积遥感产品真实性检验应符合 GB/T 36296—2018 中第 7 章的规定，并符合以下要求：

　　a) 参考对象的时相应在相对于待检积雪面积遥感产品不发生积雪变化的时间范围内;

　　b ) 参考对象空间分辨率应不低于待检积雪面积遥感产品空间分辨率;

　　c) 参考对象的空间位置应与待检积雪面积遥感产品相匹配，配准误差应不大于 1 个像元。

　　6 检验方法

　　6 . 1 检验方法选择

　　待检积雪面积遥感产品分为积雪面积二值遥感产品和积雪面积比例遥感产品，两种待检积雪面积遥感产品均可采用直接检验法或间接检验法，根据可获取参考对象情况选择相应的检验方法：

　　a) 当有高空间分辨率遥感数据时，优先采用直接检验法，该方法适用于积雪面积二值遥感产品和积雪面积比例遥感产品真实性检验;

　　b ) 当有地面积雪深度数据时，采用直接检验法，该方法仅适用于积雪面积二值遥感产品的真实性检验;

　　c) 当没有高空间分辨率遥感数据和地面积雪深度数据，但有已检且空间分辨率不低于待检产品的其他积雪面积遥感产品时，可采用间接检验法中的交叉检验法，该方法适用于积雪面积二值和积雪面积比例遥感产品真实性检验。

　　6 . 2 直接检验法

　　6 . 2 . 1 积雪面积二值遥感产品直接检验法

　　直接检验法的参考对象包括高空间分辨率遥感数据和地面积雪深度数据。 主要操作流程见图 1 ,具体如下：

　　a) 参考对象抽样设计。 包含以下两方面内容：

　　1) 参考对象为高空间分辨率遥感数据时，若参考对象可以覆盖整个待检遥感产品空间范围，可采取全样本检验;若参考对象不能覆盖整个待检遥感产品范围，可采取抽样检验，样本

　　2

　　GB/T 41537—2022

　　数量确定方式见 GB/T 36296—2018 中公式(C. 2) ;

　　2) 参考对象为地面积雪深度数据时，采用抽样检验，样本数量确定方式见 GB/T 39468 — 2020 中 B. 3 . 2 . 2 。

　　b ) 高空间分辨率遥感数据处理。 包含以下两个具体步骤：

　　1) 参考对象为高空间分辨率遥感数据时，首先生成高空间分辨率积雪面积二值遥感数据，方法见附录 A ;

　　2) 空间一致性转换：其次通过空间一致性转换获取待检积雪面积二值遥感产品像元尺度上的相对真值，方法见附录 B 的 B. 2 。

　　c) 地面积雪深度数据处理。 包含以下两个具体步骤：

　　1) 参考对象为地面积雪深度数据时，设定积雪深度阈值为 a，站点大于或等于 a 的像元视作积雪像元，小于 a 的像元视作非积雪像元;

　　2) 空间一致性转换：用站点积雪深度观测值代表待检积雪面积二值遥感产品对应位置整个像元所覆盖的地表，直接获取待检积雪面积二值遥感产品对应的像元尺度相对真值。

　　d) 准确度评价。 采用总体精度、使用者精度、生产者精度和 Kappa 系数作为准确度评价指标，具体计算方法见附录 C。

　　e) 不确定度分析。 采用总体精度、使用者精度和生产者精度各自的方差、标准差和置信区间作为不确定度分析评价指标，具体计算方法见附录 C。

　　图 1 积雪面积二值遥感产品直接检验操作流程

　　6 . 2 . 2 积雪面积比例遥感产品直接检验法

　　采用基于高空间分辨率遥感数据的检验法。 主要操作流程见图 2,具体如下：

　　a) 参考对象抽样设计。 按 6 . 2 . 1 步骤 a) 中 1)的规定执行。

　　b ) 高空间分辨率多光谱/高光谱数据处理。 包含以下两个具体步骤：

　　1) 参考对象为高空间分辨率多光谱/高光谱数据时，要求包含积雪混合像元，首先生成高空间分辨率积雪面积比例遥感数据，方法见附录 D ;

　　2) 空间一致性转换：其次通过高空间分辨率积雪面积比例遥感数据空间一致性转换方法获

　　3

　　GB/T 41537—2022

　　取积雪面积比例遥感产品像元尺度相对真值，方法见 B. 3 。

　　c) 高空间分辨率全色波段数据处理。 包含以下两个具体步骤：

　　1) 参考对象为高空间分辨率全色波段数据时，要求包含积雪混合像元，首先生成积雪面积二值遥感数据，方法见附录 A ;

　　2) 空间一致性转换：其次通过高空间分辨率积雪面积二值遥感数据空间一致性转换方法获取积雪面积比例遥感产品像元尺度相对真值，方法见 B. 4 。

　　d) 准确度评价。 采用均方根误差和平均绝对误差作为准确度评价指标，计算方法见 GB/T 36296— 2018 附录 A。

　　e) 不确定度分析。 采用均方根误差和平均绝对误差各自的标准差和方差作为不确定度分析评价指标，计算方法见 GB/T 36296—2018 附录 B。

　　图 2 积雪面积比例遥感产品直接检验操作流程

　　6 . 3 间接检验法

　　积雪面积遥感产品的间接检验主要采用交叉检验法。 主要操作流程见图 3,具体如下：

　　a) 参考对象获取。 用于交叉检验的参考对象除了满足基本要求，还应满足以下三方面具体要求：

　　1) 参考对象应与待检积雪面积遥感产品类型一致;

　　2) 参考对象的空间分辨率不低于待检积雪面积遥感产品，采取全样本检验;

　　3) 参考对象已经过真实性检验，其总体精度应不低于预估的待检产品精度。

　　b ) 确定参考对象类型。 根据参考对象的来源确定类型，具体包含以下两方面内容：

　　1) 参考对象为积雪面积二值遥感产品，待检积雪面积遥感产品为积雪面积二值遥感产品;

　　2) 参考对象为积雪面积比例遥感产品，待检积雪面积遥感产品为积雪面积比例遥感产品。

　　c) 空间一致性判断。 判断参考对象与待检积雪面积遥感产品空间分辨率的一致性，若一致，则作为像元尺度相对真值，若不一致，应进行空间一致性转换。

　　d) 空间一致性转换。 根据参考对象的不同，具体包含以下两方面内容：

　　1) 待检产品为积雪面积二值遥感产品时，通过积雪面积二值遥感数据空间一致性转换方法获取待检积雪面积遥感产品像元尺度相对真值，方法见 B. 2 ;

　　2) 待检产品为积雪面积比例遥感产品时，通过积雪面积比例遥感数据空间一致性转换方法获取待检积雪面积比例遥感产品像元尺度上的相对真值，方法见 B. 3 。

　　4

　　GB/T 41537—2022

　　e) 准确度评价。 待检产品为积雪面积二值遥感产品时，具体要求见 6 . 2 . 1 中 d) 的准确度评价;待检产品为积雪面积比例遥感产品时，具体要求见 6 . 2 . 2 中 d) 的准确度评价。

　　f) 不确定度分析。 待检产品为积雪面积二值遥感产品时，具体要求见 6 . 2 . 1 中 e) 的不确定度分析;待检产品为积雪面积比例遥感产品时，具体要求见 6 . 2 . 2 中 e) 的不确定度分析。

　　图 3 积雪面积遥感产品间接检验操作流程

　　7 检验报告

　　7 . 1 封面信息

　　检验报告封面应包括以下信息：

　　a) 检验报告编号;

　　b ) 检验报告名称;

　　c) 检验负责人;

　　d) 检验核对人;

　　e) 检验签发人;

　　f) 检验单位;

　　g) 送检单位;

　　h) 检验时间。

　　7 . 2 正文信息

　　7 . 2 . 1 待检积雪面积遥感产品概述

　　对待检积雪面积遥感产品进行描述，至少应包括以下内容：待检积雪面积遥感产品的来源、类型、空间分辨率、时相、覆盖范围、产品积雪识别算法。

　　7 . 2 . 2 参考对象描述

　　对作为参考对象的数据集进行描述。 对于直接检验，宜包括：参考对象的来源、观测方法、时间、数

　　5

　　GB/T 41537—2022

　　据处理过程。 对于间接检验，宜包括：参考对象的来源、准确度的描述。

　　7 . 2 . 3 检验方法及流程

　　对采用的检验方法和检验过程进行描述，宜包括：

　　a) 检验方法概述;

　　b ) 检验流程;

　　c) 检验结果的评价指标;

　　d) 检验过程的记录要求;

　　e) 检验结果的存档。

　　7 . 2 . 4 真实性检验结论

　　对真实性检验的评价结果进行描述，宜包括：

　　a) 真实性检验结果总体评价：描述所检验积雪面积遥感产品的总体精度;

　　b ) 分项指标评价：描述所检验积雪面积遥感产品在研究区内不同区域的精度，描述积雪面积遥感产品在物候期各关键点的精度;

　　c) 分析检验过程中的不确定度。

　　7 . 2 . 5 附加信息

　　对积雪面积遥感产品真实性检验过程中遇到的问题和其他相关信息进行说明和描述，在可能的情况下给出待检积雪面积遥感产品应用中的注意事项及改进建议。

　　7 . 3 检验报告信息简表

　　积雪面积遥感产品真实性检验报告简表编制见 GB/T 36296—2018 附录 D,样例见附录 E。

　　6

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　　附 录 A

　　(资料性)

　　高空间分辨率遥感数据积雪面积二值图获取方法

　　A.1 概述

　　积雪面积二值图获取方法主要包括目视解译法、积雪指数判别法(典型的例如 NDSI 判别法)、机器学习法。 当遥感数据为多光谱/高光谱数据时，选择 NDSI 判别法和机器学习算法，优先选用 NDSI 判别法;当遥感数据为全色波段时，选用目视解译法或机器学习法。

　　A.2 目视解译法

　　遥感图像解译的一种，又称目视判读，或目视判译，是遥感成像的逆过程。 积雪范围 目视解译是指通过人眼的观察(也可借助光学仪器)，依靠解译者的知识、经验和掌握的相关资料，通过大脑分析、推理、判断，提取遥感图像积雪范围信息。 早期卫星影像质量较差，波段较少，目视解译较为常用;目前新的卫星波段较多，目视解译法已经被自动判别法取代。

　　A.3 NDSI判别法

　　归一化雪被指数(Normalized Difference Snow Index, NDSI) 判别法，是利用积雪在可见光波段有

　　较高的反射和在近红外波段有较强的吸收的特性，计算可见光和近红外波段反射率之差与之和的比值，通过设定 NDSI最优阈值判别积雪。 NDSI算法见公式(A. 1) 。该方法仅适用于多光谱/高光谱遥感数据，且数据包含可见光和近红外波段的情况，方法精度取决于阈值的设定。

　　式中：

　　NDSI — 归一化雪被指数;

　　VIS —遥感数据可见光波段的反射率;

　　NIR —遥感数据近红外波段的反射率。

　　7

　　GB/T 41537—2022

　　附 录 B

　　(资料性)

　　高空间分辨率积雪面积遥感数据空间一致性转换方法

　　B.1 概述

　　空间尺度转换是将数据或信息从一个尺度转换到另一个尺度的过程。 通常，称由高空间分辨率到低空间分辨率的尺度转换为升尺度转换或尺度上推。 高空间分辨率积雪面积二值遥感数据或比例数据转换为低空间分辨率的积雪面积二值或积雪面积比例遥感数据属于遥感升尺度问题，可采用像元聚合( Pixel aggregate)法 。像元聚合法是基于像元/栅格单元的尺度转换方法中最常用的方法，它的思想是对有贡献的所有像元值进行加权平均。 积雪面积遥感数据的空间一致性转换根据参考对象不同可以分为三种情况，第一，由高空间分辨率积雪面积二值遥感数据转换为低空间分辨率积雪面积二值遥感数据或低空间分辨率积雪面积比例遥感数据，第二，由高空间分辨率积雪面积比例遥感数据转换为低空间分辨率积雪面积比例遥感数据，第三，由高空间分辨率积雪面积二值遥感数据转换为低空间分辨率积雪面积比例遥感数据。

　　B.2 高空间分辨率积雪面积二值遥感数据转换为低空间分辨率积雪面积二值遥感数据

　　首先将高空间分辨率积雪面积二值遥感数据转换为低空间分辨率积雪面积比例遥感数据，方法见 B. 4 。其次，设定积雪面积比例大于 50%的像元为积雪像元，积雪面积比例小于 50%的像元为非积雪像元，将低空间分辨率积雪面积比例遥感数据转换为低空间分辨率积雪面积二值遥感数据。

　　B.3 高空间分辨率积雪面积比例遥感数据转换为低空间分辨率积雪面积比例遥感数据

　　高空间分辨率积雪面积比例遥感数据转换为低空间分辨率积雪面积比例遥感数据采用的像元聚合法，具体方法如图 B. 1 所示。 计算方法见公式(B. 1) 。

　　a)升尺度前的高空间分辨率积雪面积比例图 b)升尺度后的低空间分辨率积雪面积比例图

　　图 B.1 高空间分辨率积雪面积比例图转低空间分辨率积雪面积比例图示例

　　n n

　　FSCA

　　8

　　GB/T 41537—2022

　　式中：

　　FSCA — 升尺度后的积雪面积比例;

　　pf(r，y)—升尺度前积雪面积比例影像在(r，y)处的值，其中 pf(r，y)∈ [0,1] ;

　　n —升尺度后遥感影像空间分辨率与升尺度前空间分辨率比值的取整。

　　B.4 高空间分辨率积雪面积二值遥感数据转换为低空间分辨率积雪面积比例遥感数据

　　高空间分辨率积雪面积二值遥感数据转换为低空间分辨率积雪面积比例遥感数据采用的像元聚合法如图 B. 2 所示。

　　a)升尺度前的高空间分辨率积雪面积二值图 b)升尺度后的低空间分辨率积雪面积比例图

　　图 B.2 高空间分辨率积雪面积二值图转低空间分辨率积雪面积比例图示例

　　计算方法见公式(B. 2) 。

　　n n

　　FSCA

　　式中：

　　FSCA — 升尺度后的积雪面积比例;

　　pb(r，y)—积雪面积二值影像在(r，y)处的值，pb(r，y)为积雪像元时为 1 , pb(r，y)为非积雪像元时为 0 ;

　　n —升尺度后遥感影像空间分辨率与升尺度前空间分辨率比值的取整。

　　9

　　GB/T 41537—2022

　　附 录 C

　　(资料性)

　　基于误差矩阵的积雪面积二值遥感产品准确度和不确定度指标计算方法

　　C.1 误差矩阵

　　误差矩阵是分类精度评价的一种标准形式，对于积雪面积二值遥感产品，仅仅有积雪和非雪两种类型，误差矩阵如表 C. 1 。

　　表 C.1 误差矩阵表

　　待检积雪面积二值遥感产品类型

　　参考对象类型

　　实测总和

　　积雪

　　非雪

　　积雪

　　P11

　　P12

　　P1 +

　　非雪

　　P21

　　P22

　　P2+

　　分类总和

　　P+ 1

　　P+ 2

　　P

　　注：P 为样本总数，P11 为待检产品与参考对象均为积雪的样本数目;P12 为待检产品中属于积雪而参考对象为非雪的样本数目;P21 为待检产品中属于非雪而参考对象为积雪的样本数目;P22 为待检产品与参考对象均为非雪的样本数目;P1+ 为待检产品中积雪样本数目总和，P2+ 为待检产品中非积雪样本数目总和，P+1 为参考对象中积雪样本数目总和;P+2 为参考对象中积雪样本数目总和。

　　C.2 准确度评价指标

　　C.2. 1 总体精度的计算见公式(C. 1) 。

　　OA ………………………………( C.1 )

　　式中：

　　OA— 总体精度。

　　C.2.2 使用者精度的计算见公式(C. 2) 。

　　UA= ………………………………( C.2 )

　　式中：

　　UA— 使用者精度。

　　C.2.3 生产者精度的计算见公式(C. 3) 。

　　PA= ………………………………( C.3 )

　　式中：

　　PA— 生产者精度。

　　C.2.4 Kappa 系数的计算见公式(C.4)。

　　Ck

　　式中：

　　Ck —Kappa 系数;

　　10

　　GB/T 41537—2022

　　OA — 总体精度。

　　C.3 不确定度评价指标计算

　　C.3. 1 方差

　　C.3. 1 . 1 总体精度的方差计算见公式(C. 5) 。

　　VOA

　　式中：

　　VOA — 总体精度的方差。

　　C.3. 1 .2 使用者精度的方差计算见公式(C. 6) 。

　　VUA

　　式中：

　　VUA — 使用者精度的方差。

　　C.3. 1 .3 生产者精度的方差计算见公式(C. 7) 。

　　VPA = +

　　……( C. 7 )

　　式中：

　　VPA — 生产者精度的方差;

　　PA — 生产者精度;

　　UA — 使用者精度。

　　C.3.2 标准差

　　C.3.2. 1 总体精度的标准差计算见公式(C. 8) 。

　　SOA=槡VOA ……………………………( C.8 )

　　式中：

　　SOA — 总体精度的标准差;

　　VOA — 总体精度的方差。

　　C.3.2.2 使用者精度的标准差计算见公式(C. 9) 。

　　SUA=槡VUA ……………………………( C.9 )

　　式中：

　　SUA — 使用者精度的标准差;

　　VUA — 使用者精度的方差。