BRDF物理模型反演中的不确定性与敏感性矩阵(英文)

摘要

ＢＲＤＦ物理模型通常非常复杂，很难反演，一般都要利用先验知识固定其中一些参数来反演其余的参数。通常大多数人认为应该固定不敏感的参数，但就如何定义一个参数在反演中的敏感度的问题至今未达成共识。李小文和Ｓｔｒａｈｌｅｒ以及王锦地也认为只有那些最敏感与最不确定的参数应该参加反演，而且应用全部观测数据的一部分去反演，但他们未能说清楚怎么定义“最敏感与最不确定”的参数以及如何寻找相应的那一部分观测数据。由于缺少对参数敏感性和不确定性定量的描述，使得ＢＲＤＦ物理模型的反演成为一种“技巧”或“艺术”。我们尝试去建立一种ＢＲＤＦ模型反演的通用的方法，它基于知识的积累和我们称之为多阶段目标决策（ＭＳＤＴ）的反演策略。这一反演策略基于给定观测方向／波段下的不确定性和敏感性矩阵（ＵＳＭ）。它有点类似于牛顿最小化方法中的偏微分矩阵，但有３个明显的区别：１）考虑了初始估计值的不确定性；２）对初始估计值的依赖性小；３）定义中所有的元素有相同的单位，可定量地比较。文中给出了对于ＡＳＡＳ样本利用ＬｉＳｔｒａｈｌｅｒ几何光学模型得出的一个ＵＳＭ，从中可以很明显地看到应该先反演哪些参数，以及应该用哪部分观测值。在更为复杂的采样模式下，可以用?