[野外实验] 塞罕坝遥感实验（2020.7-8月）
关键词：遥感实验 塞罕坝森林公园 总结与感悟
作者：李二
日期：22/08/2020 - 23/08/2020
硕博六年至今毕业，大大小小的遥感实验做过十数次之多，足迹踏过河北围场、甘肃张掖、内蒙古额济纳旗 、张家口怀来、北京永定河、法国阿维尼翁等地，学习和使用无人机RGB相机、多/高光谱、多角度、热红外、地基多角度车、组分光谱测量、大气廓线等等，逐渐地让我摸清了遥感实验从想法、设计、准备、执行、后处理等整个框架。
遥感野外实验是遥感算法发展与验证的重要一环，是参考真实数据的重要来源。熟悉野外实验，才能更有把握地发展遥感算法。另外，野外实验各种状况不一而足，也能
锻炼个人的各种技能。
1. 我与塞罕坝的缘分
在所有次实验中，我去河北承德市围场县的塞罕坝国家森林公园实验的次数最多，也与该地结下了不解的缘分。
硕士未入学前，首次参加了野外实验，就是在塞罕坝。记得当时是闫凯师兄带着我和教我飞无人机，漆建波师兄在弄第一版的地面多角度车的控制代码事宜，和所有研究生小白一样，我懵懵懂懂。
除了2018、2019在国外的这两年没去承德实验，剩余年份每年1-2次去那边，我成为了飞无人机的主力、也完成了地面多角度车控制代码的第二版，也根据自己的需求开始了自己的实验，后面也逐渐带着师弟师妹们去实验，也算是继承和传承了。
今年博士毕业后，穆老师也希望我再参加一次塞罕坝实验，一方面是满足自己的实验需求，另一方面希望临走前再带带师弟师妹们。这次李伟华师弟成为了飞无人机的主力，也终于有了能用的多角度无人机高光谱数据。
当然，也希望工作以后也有机会继续去塞罕坝实验（夏季在那实验，气温还是很舒适的，不过最重要的是，已经对那熟悉且有积累）。
2. 此次塞罕坝试验
这次实验有两个大的主题：
无人机光谱影像测量；
地基激光雷达测量。
由于我主要在第一个主题下面，第二个主题只是大致了解，因此只说一下无人机光谱影像测量这一部分吧。
2.1. 实验整体情况
实验成员在实验前10天就开始系统整理每个人的实验需求文档、仪器及配件需求情况，准备得相当充分。
尤其是有个靠谱的
李益师弟，极为擅长总结整理文档，十分清楚漂亮。
整体实验进行的还算顺利，需要主要包含4个方面：
森林冠层覆盖度算法验证：无人机数码相机影像 + 地面数码相机影像 + 地基LiDAR数据 太阳角度对植被指数影像评估：nadir观测的无人机高光谱影像 冠层辐射传输模型建模：多角度无人机高光谱影像 + 地面组分光谱测量 针叶的光谱反射率与透过率测量：S710推扫式高光谱相机影像+显微镜 以及 光谱仪
整个实验执行了约10余天，基本完成了预期计划，但在后续处理数据中发现仍有不足的地方。
2.2. 无人机数码照片数据的用途
其实这次实验感悟最深的一点是：
无人机数码照片数据是最方便获取和最容易使用的。塞罕坝多山多林，信号遮挡严重。无论是无人机多/高光谱相机还是无人机激光雷达，飞行都相当危险，这些仪器动辄大几十万，万一出问题，损失极大。因此，如果能用廉价的无人机数码相机（比如DJI 精灵）实现某些常用的植被参数的估算，则会很有市场。
我觉得无人机植被遥感有两个地方未来可以做：
基于低成本的数码相机实现一些参数的标准化业务化高精度估算；
挖掘高级别传感器（LiDAR，高光谱，多源融合）在生理功能参数上的估算。
我从硕士起就抓着
植被覆盖度这一基础结构参数，而估算这一参数最合适的方式正是无人机RGB数码相片：
最开始发表在AFM上的 半高斯拟合法估算田间植被覆盖度；后来又在ISPRS P&RS上发表了 色彩混合分析法更高效准确地估算大田植被覆盖度；而后在RS上初步发表了 基于点云反投影的超像元分割法估算森林的冠层和林下覆盖度；前段时间又发展了 融合点云与影像的自监督学习更为准确鲁棒地估算冠层覆盖度。这次数据获取正是为了增加最后这个算法的验证数据，同时也作为申请今年武汉大学的开放研究基金的基础。
2.3. 多角度和nadir无人机高光谱数据
我和
多角度无人机遥感也算是渊源颇深了，自2014年起就开始了首次数据获取以及相应的一些处理，后续基本每年都有多角度数据，只不过要么因为相机问题，要么因为飞行问题，迟迟不太好。虽然时至今日我尚无一篇文章发表在这上面（2018年就投了，断断续续因各种原因至今尚无结果），但也算经验比较丰富了。
我们小组不敢说是国际国内第一个做无人机多角度的，应该也是最早地几个团队了。但是由于各种原因吧，迟迟没有好的成果。我最近的一个投RSE，编辑和审稿人都是比较认可的，但是奈何总是因为数据不足或者相机问题的原因，尚未成功。
如今我们有了高光谱相机，有了大疆M600，能够很好的设置多角度航线，多角度观测能够比较成功地执行了，而且在此过程中，我们发现了高光谱相机的一些问题、怎样设置航高比较合适、设置多大的观测范围是好的等等。我们的各种经验和知识也丰富起来，相信在不久的将来，成果一定越来越快越来越好。
nadir的高光谱影像获取相对是容易的，但是LiDAR与高光谱的融合仍是需要解决的问题，而二者的融合与应用必然是以后研究的重要内容和热点。 因此，先获取一次这样的数据，尝试发展算法吧。
另外，我一个师妹在研究太阳角度对于植被指数的影响，也希望有不同太阳天顶角的nadir高光谱数据，前期我建议直接在高航高处拍摄一张照片就好了，比较方便，后面可能因为是要与其他需求匹配的缘故，只是在低高度航带飞行地，并生成正射影像。
2.4. 针叶的光谱反射率与透过率测量
针叶光谱反射和透射的测量一直是组分光谱测量的难点问题。 塞罕坝的森林主要构成为针叶林，所以做当地的生态遥感研究，一定要克服这一难点。 这次阎老师希望大家能够拿出一套解决办法，一定要解决这个问题。
这次带的显微镜、S710相机、光谱仪其实就是为了干这个事情的。
这项任务其实落在了两个即将入学的师弟身上。 他们两个积极主动、勤于思考、有十分努力，远超我研究生入学的样子，与阎老师、穆老师和我积极讨论。 当然，这个事情不容易，到今天我们还在做。
3. 实验感悟
3.1. 实验前的准备很重要
穆老师永远是一个非常细致的人，要求我们每个仪器落实到人，提前准备到位，拿着表格逐一核对。这种精神很值得学习。
塞罕坝一个不好的地方是的夏季天气经常摸不准，一大早起来还是晴空万里，没过1-2个小时，就浮云千里（云是自动生成的），对于我们光谱测量来说，必须要赶上无云的太阳窗口。这次实验的晴天很少，所以我们必须提前准备好各种设备，有2次我们因为忘带仪器或者其他原因，导致错过了太阳窗口，这白白耗费了许多时间。所以后面每天晚上把所有的东西都备齐，第二天直接带走了。
3.2. 实验中及时根据变化做出调整
实验不是一帆风顺的，有可能又临时有了新的想法（比如针叶光谱）、有可能天气不好、有可能人员有问题、还有可能其他外部原因。总之，按照当前实际情况，及时调整部署很重要，保证人没有闲着的时候，数据一直在获取。
比如，无人机数码照片对于天气的依赖很小，所以每到阴天时，我们都去获取这种数据，而晴天时，去飞行高光谱。
3.3. 做好接力棒
培养新人是很重要的任务，师弟师妹是未来实验的主力军，要让他们有充分的时间与自由练习各种仪器的使用，争取做到手把手教会。下面这帮研一研二的师弟师妹都十分给力，无论男女，都能硬着头皮钻山越林，很不容易。
4. 后记
我觉得我自己有个优点，那就是我总能发现别人的优点，实验是一个多人协作的事情，充分发挥每个人的特长，能够更为顺利地执行实验。
我庆幸我每年都有机会野外实验，天天坐在机房实验室并不好。我的外导Fred BARET研究员将近70岁了，依然经常自己开车跑出去实验，很难得，他说他很喜欢野外实验。
