我区科研团队在遥感技术开发与生态环境监测基础研究方面取得新成果

习近平总书记指出：“基础研究是整个科学体系的源头，是所有技术问题的总机关”。自治区党委、政府历来高度重视基础研究，2018年自治区印发了《关于全面加强基础科学研究的实施意见》，明确提出要立足自治区优势特色领域和重点学科，瞄准世界科技前沿，围绕国家、自治区重大需求，强化基础研究，深化科技体制改革，促进基础研究与应用研究融通创新发展，着力实现前瞻性基础研究、引领性原创成果和关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术的重大突破，为实现自治区经济高质量发展提供有力支撑。

2019年以来，自治区科技厅加大了作为开展基础研究的主渠道——自治区自然科学基金项目的支持力度，从每年2600万元增加到每年6000万元，是原来的2.3倍，科技人才特别是青年科技人才的基础研究能力明显提高；强化了作为推进基础研究的主阵地——国家和自治区重点实验室的考核评估，激发了创新活力，现有3家国家级重点实验室和148家自治区重点实验室的基础研究水平明显提升，涌现了诸多基础研究和应用基础成果并方兴未艾。为此，创新内蒙古策划《基础研究》专栏，带领大家了解我区基础研究异彩纷呈的科研成果，感受基础研究的魅力。

近日，内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院翟涌光副教授团队与武汉大学、密歇根州立大学、南达科他州立大学等单位合作在遥感科学国际知名期刊《Remote Sensing of Environment》（SCI 1区TOP，影响因子：10.164）发表了题为“Conterminous United States Landsat-8 top of atmosphere and surface reflectance tasseled cap transformation coefficients”的最新科研成果，为自治区的遥感技术开发与生态环境监测提供了理论基础和数据支持。

表1 Landsat-8 OLI Surface Reflectance TCT系数（6波段和5波段）

近年来，遥感大数据技术的快速发展，使得越来越多的遥感数据能以简单有效的方式被广泛使用，其中穗帽变换（Tasseled Cap Transformation，TCT）就是一种将卫星多光谱信息分解为“亮度”、“绿度”和“湿度”分量的方法，可以为与土壤、植被和水体有关的研究提供定量化的表征信息。但是，已有Landsat传感器系列的TCT系数主要是针对Top of atmosphere （TOA）反射率数据并从稀疏数据集得出。尚缺乏为Landsat传感器系列surface reflectance （SR）数据推导TCT系数的研究。与TOA相比，SR数据能够更加真实的反映地表状况而不受大气影响。因此，推导Landsat传感器SR数据的TCT系数对于推动遥感数据应用和提升地表定量观测精度有重要意义。

表2 Landsat-8 OLI TOA反射率TCT系数（6波段和5波段）

科研团队使用Gram-Schmidt正交化（GSO）方法，独立推导了Landsat 8陆地卫星OLI传感器Surface Reflectance（SR）和Top of Atmosphere (TOA)反射率数据的穗帽变换（Tasseled Cap Transformation, TCT）系数。为确保导出的TCT系数稳健且广泛适用，从夏季和秋季Landsat-8 OLI Analysis Ready Data（ARD）中选择了土壤、植被和水体的代表性样本，这些数据来自美国本土（CONUS）的4040万个30米分辨率像素位置。鉴于蓝色波段由于波长较短而容易受到大气污染，因此推导出了两组TCT系数：一组来自6个波段（Blue、Green、Red、NIR、SWIR1、SWIR2），另一组来自5个波段（没有蓝色波段）。由于TCT结果无法以正式方式验证，因此分别生成了CONUS夏季TOA和SR的TCT成分，并与国家土地覆盖数据库（NLCD）土地覆盖信息进行比较，以提供对结果的信心。该研究弥补了当前缺乏Landsat卫星SR数据TCT系数的空白。

图1 CONUS夏季30米Surface reflectance TCT（5波段）亮度、绿度和湿度成分假彩色合成图（设置：亮度-红色，绿度-绿色，湿度-蓝色）。