遥感数据误差对地表参数定量反演可靠性的影响——以太湖叶绿素a反演为例

地表参数的遥感反演误差的大小由遥感数据误差和反演模型误差共同构成,数据误差不是简单地“加减”到反演误差中,而是经过反演模型改造后融入到反演误差中。因此,在地表参数定量反演过程中,用回归系数最大或均方根误差最佳代价函数来描述地表参数与遥感反射光谱之间的关系将不太可靠。从理论上指出了最高回归系数或最小均方根误差评价方法失效的根源在于反演模型的形式,以2003年10月27日太湖实测数据为例进行了论证。研究表明,虽然TM2/TM3算法比TM2/TM1算法的回归系数高,但其对数据误差的放大效果是TM2/TM算法的2.28倍,这导致了反演结果的均方根误差比TM2/TM1算法大了7.938 5 μg·L-1;另外从定量反演结果来看,基于TM2/TM3算法和基于TM2/TM1算法的反演结果完全相反,与以往研究成果对比可知,基于TM2/TM1算法的反演结果更符合实际。因此,数据误差应该作为一个约束条件,加入到代价函数的求解过程中,才能增加反演结果的可靠性。