18 - 传感器概览¶
传感器描述“从哪里、以什么方式、在哪些波段观测场景”。本章介绍各类传感器共用的部分：投影方式、波段、采样数和结果。后面几章分别介绍光学、辐射测量、激光雷达、热红外、荧光和微波传感器。
成像传感器的组成¶
成像传感器由投影方式和波段组成：
import less
sensor = less.OpticalImager(
less.Orthographic(image_size=128), # 投影方式
bands=[650, 550, 450], # 波段（nm）
quality=32, # 每个像元的采样数
)
同一种投影可以用于光学、热红外和荧光成像。
投影方式¶
正射投影¶
所有观测光线互相平行，像元网格固定在地面上方的一个水平参考面上，结果是“北在上、东在右”的地图式影像：
nadir = less.Orthographic(image_size=256) # 256 × 256 像元
fine = less.Orthographic(resolution=0.1) # 0.1 m 一个像元
subset = less.Orthographic(image_size=128, extent=20, center=(25, 25))
oblique = less.Orthographic(image_size=128, view_zenith=30, view_azimuth=120)
| 参数 | 含义 |
|---|---|
image_size |
像元数，可以是整数或（宽, 高） |
resolution |
地面分辨率（m），与 image_size 二选一 |
extent |
成像范围（m），默认是整个场景 |
center |
成像中心（东, 南），默认是场景中心 |
view_zenith、view_azimuth |
观测天顶角和方位角，用于斜视 |
terrain_following |
在起伏地形上让每个像元对应其下方的地面 |
斜视时，像元网格所在的水平面由 scene.measurement_plane 决定：默认（"auto"）是场景顶部，适合冠层反射率；设为 0 时是地面，地物在影像中的位置按其高度沿观测方向偏移：
透视投影¶
模拟普通相机，近大远小：
camera = less.Perspective(resolution=512, fov=35,
position=(25, 60, 20), # 相机位置
target=(25, 25, 5)) # 对准的点
fov 是视场角（度）。
鱼眼投影¶
半球观测，常用于模拟冠层半球照片：
orientation="up" 时向上看天空，"down" 时向下看地面；projection 可以是 "equisolid"（等立体角，默认）、"equidistant"（等距）、"orthographic" 或 "stereographic"。
推扫¶
卫星或机载推扫成像，见第 20 章。
采样方式¶
可以为场景统一选择采样方式：
scene.sampler = less.Sampler("sobol", seed=17)
image = scene.simulate(less.OpticalImager(
less.Orthographic(image_size=128), bands=[550, 850], quality=256))
支持低差异采样的成像和光子发射默认使用 "sobol"。它采用随机化的低差异序列，
建议采样数取 2 的整数次幂。"independent" 使用独立随机采样；
"stratified" 使用分层采样。
quality 和 num_photons 仍由传感器设置，采样器只决定如何分布这些样本。
低差异采样适用于光学、热红外、荧光和被动微波影像的像元内位置，
以及光学 BRF、辐照度图和正向辐射场的光子初始发射。
后续散射路径继续采用独立随机采样；其他工作流尚不接受低差异模式。
LiDAR、主动微波和能量等过程保留各自的独立采样方案。
请求光学 standard_error 且未指定采样方式时，采用独立随机采样，以满足标准误差的定义。
需要重现独立随机流时，设置 scene.sampler = less.Sampler("independent")。
seed=None 沿用各工作流已有的种子；显式指定整数时，同时控制支持该设置的
工作流输运随机流。不同种子下重复模拟，可用于评价结果的采样稳定性。
低差异采样不保证每个场景都更快收敛，仍应比较多个采样数和种子。
scene.sampler = None 恢复默认设置。
微波影像未单独指定投影采样时，传感器的 seed 也控制 Sobol 的数字移位；
显式指定的场景种子优先。
像元内采样¶
也可以只设置投影的像元内采样，保持输运随机流不变。
当 scene.sampler 已设置时，其采样方式优先于投影设置；显式指定的场景种子也优先。
像元同时包含叶片、间隙或阴影时，可以选择更均匀的位置采样：
projection = less.Orthographic(
image_size=128, pixel_sampling="sobol", sampling_seed=17)
sensor = less.OpticalImager(projection, bands=[550, 850], quality=256)
pixel_sampling=None 表示使用上述默认规则；显式设置 "independent" 选择独立随机采样。
"stratified" 在等面积小格中随机取样，
支持任意正整数采样数；"sobol" 使用随机数字移位的 Sobol 序列，建议将 quality 设为 2 的整数次幂。
这些设置也适用于热红外、荧光和被动微波成像，以及其他被动成像投影。
主动微波仍使用传感器自己的 seed。
sampling_seed 只改变像元内的观测位置，不改变后续散射路径的随机输入。
用不同值重复模拟，可以检查位置采样的稳定性；它不能代替整个输运过程的不确定性评估。
分层和 Sobol 样本之间存在相关性，因此光学 standard_error 产品仅允许独立随机模式。
边界更平滑通常会更快收敛；遮挡和多次散射较强时，仍需增加采样数并检查结果。
波段¶
rgb = [650, 550, 450] # 中心波长列表（nm）
sentinel = less.Sentinel2A() # Sentinel-2A 光谱响应函数
landsat = less.Landsat8_OLI() # Landsat 8 OLI
hyperspectral = less.Hyperspectral(start=400, stop=1000, step=10)
用中心波长列表时，每个波段按单一波长计算。用卫星传感器时，LESS 在每个波段的光谱响应范围内采样并加权积分，spectral_resolution 是积分的采样间隔（nm）：
s2 = less.OpticalImager(less.Orthographic(image_size=64), bands=less.Sentinel2A(),
spectral_resolution=5, quality=16)
结果的波段顺序与给出的顺序一致。
采样数¶
quality 是每个像元的采样数。蒙特卡洛结果带有随机噪声，噪声大致与采样数的平方根成反比：采样数增加 4 倍，噪声减半。可以先用较小的值检查场景，正式计算时增大采样数，并比较不同采样数的结果是否已经稳定。
| quality | 用途 |
|---|---|
| 16–64 | 预览 |
| 128–256 | 一般分析 |
| 512 以上 | 定量研究 |
非成像传感器使用自己的采样参数，例如多角度反射率的 num_photons。
传感器一览¶
| 传感器 | 结果 | 章节 |
|---|---|---|
OpticalImager |
光学影像 | 19、20 |
BRFSensor |
多角度反射率 | 21 |
IrradianceMapSensor |
上下行辐照度图 | 23 |
IrradianceRadiometer |
点式辐照度 | 24 |
LiDARSurvey |
点云、波形 | 25 |
ThermalImager |
热红外影像 | 26 |
SIFImager |
荧光影像 | 27 |
RadarScatterometer |
后向散射系数 | 29 |
MicrowaveRadiometer |
亮温 | 30 |
结果¶
scene.size = 50.0
scene.terrain = less.Terrain(property=less.Lambertian(reflectance=0.2))
scene.illumination = less.Illumination(
source=less.Sun(zenith=30, azimuth=150), atmosphere=less.NoAtmosphere())
image = scene.simulate(sensor)
print(image.data.shape) # (行, 列, 波段)
image.save("image.png") # 用于查看
image.save("image.tif") # 保留原始数值
image.show() # 用 matplotlib 显示
影像的数值是光谱辐亮度（W m⁻² sr⁻¹ nm⁻¹）。image.to_brf() 把它换算为反射率因子。