1、遥感科学与技术的发展需要有高质量的先验知识支撑

遥感科学与技术已经从解释遥感观测量与地表现象间的简单对应关系，发展到利用机理模型定量描述二者之间的复杂物理过程，对国防军事应用、社会民生保障等方面的积极意义日益显现（liu，2019）。目前，遥感科学与应用仍然面临着病态反演、模型机理不明等诸多挑战；由于地表的多样性，以及遥感信号辐射传输过程的复杂性，病态反演的问题尤为突出，即观测信息少于反演目标参量，致使反演参数欠定，求解存在不确定性。先验知识是解决物理模型反演欠定问题的重要支撑。以机器学习为代表的数据驱动遥感反演方法发展迅速，已经成为从海量卫星遥感数据中提取地学知识提供了新的技术途径。但是，单纯的数据驱动方法存在弊端，其对于高维非线性系统效果显著，但过度依赖训练样本，难以考虑观测数据-待反演参量之间关系的时空异质性，同时缺乏一定的稳健性与泛化能力。

地面观测是获取样本和先验知识的最主要方式，除了大型综合遥感观测实验，在全球各地快速发展的遥感实验场，利用无线传感器网络、无人机遥感等新兴手段，开展了密集的协同观测，形成了以观测地表属性参数为主的地表多尺度嵌套观测和以遥感观测为主天空地协同观测能力。然而，由于实验场建设投入大，数目有限，有限的观测无异于盲人摸象，难以形成对观测对象的有效观测，形成知识。而综合观测试验组成成本高，不可能高频次组织。

基于三维场景的计算机模拟是生成样本和先验知识的另一重要途径。目前，国内外相关团队近来相继开发了DART等模型，实现了目标场景多尺度、多波段、多时相模拟。然而，模拟的精度，目标场景的三维结构及其属性的空间异质性存在简化，与真实世界有偏差；模型功能有限，在时间维度上不连续，且模拟的参数较少。数字孪生（Digital Twin）可以将物理事物的功能、行为、结构和性能映射到数字世界中的数字对应物，从而提供了将物理世界数字化的有效手段（肖青，2023）。利用通过数字孪生体的构建，有望实现观测与模拟的深度结合。可以通过构建大场景动态（日尺度-生长季）三维辐射传输模拟平台，实现遥感实验场辐射传输、植物生长等过程的物理仿真与数字复刻，即构建遥感实验场的数字孪生体，其运行预期会获得相比单纯基于地面观测分布更加合理、尺度更加丰富、具有物理模型约束的完备观测样本集。

2、数字孪生模型与方法

数字孪生系统通过模拟和观测，实现了真实世界的数字复刻，它不是简单地对现实世界的数字化，而是在高度整合各方面因素与行为的影响后，体现了更多的物理现实意义。数字孪生本质上是一个计算机程序，它使用真实世界的数据来创建虚拟事物并通过模拟对某个过程进行预测。数字孪生可以将物理对象的功能、行为、结构和性能映射到数字世界中的数字对象，从而提供了将物理世界数字化的有效手段（Tao et al.，2019）。

随着第四次工业革命背景下网络物理系统的出现，这一概念正越来越多地应用于工程以外的其他领域。在地学领域中，数字孪生技术也得到了越来越多的应用， 2021年Peter Bauer等人在Nature计算科学上发表了“地球系统科学的数字革命”一文，深入介绍了数字孪生技术解决地球科学研究中观测与模型融合的问题，尤其是大尺度气候和天气预测中发挥了重要作用,展现了巨大的应用潜力（Peter Bauer et al. , 2021）。图5 展示了地球系统数字孪生的工作模式。地球系统的数字孪生将模拟和近实时观测最佳地结合起来，以监测地球系统的演进。对于每个周期，模拟生成地球系统的背景预测集合（橙色箭头），将其与整个时间窗口内的观测值（黑点）进行比较，并最终校正为分析集合（绿色箭头），该集合比背景更接近观测值。预报的不确定性（椭圆）和观测的不确定性（误差条）通过使用模拟和观测的大量集合优化来考虑。由于使用观测约束，分析不确定性变得比背景不确定性小（绿色比橙色轨迹的传播更小）。

图1 地球系统的数字孪生示意图 (Bauer et al., 2021)

得益于近年来计算机计算能力的提升，数字孪生这一复杂且资源消耗极大的计算过程得到了显著的提升。例如美国能源部开展了百万兆等级运算的地球系统项目ECP，该项目旨在将能源地球系统模型ESMD/E3SM演化为新颖的数字孪生模拟平台系统。类似的项目还包括美国国家大气研究中心NCAR在太湖之光超级计算机体系结构中运行的地球系统模型CESM等。尽管在大中尺度的数字孪生系统已经开展了系列研究且取得了一定的进展，但目前学界已经逐渐意识到小尺度、细颗粒度微气象过程对天气乃至气候预测的重要性，而这一过程和地表三维结构密切相关，其研究尚存在理论和方法上的不足，究其原因主要是对小尺度的数字孪生系统的研究有所欠缺。

近年来在国内数字孪生已经被逐渐用于地学相关行业，如刘昌军等以淮河流域智慧防洪试点建设工作以“数字化场景、智慧化模拟、精准化决策”为目标，初步实现了流域防洪“预报预警实时化、预演实景化、预案实地化”，取得良好效果，为全国数字孪生流域智慧防洪业务应用体系建设提供思路框架和案例参考。朱庆等构建了数字孪生川藏铁路实景三维空间信息系统平台，通过数据－模型－知识库的综合集成管理，实现多模态感知信息的实时接入与融合分析，提供多层次、多样化高效灵巧的空间信息智能服务实景三维空间信息平台与数字孪生川藏铁路，支撑川藏铁路勘察、设计、施工、运维全生命周期中多层级、 多样化业务的有机协同管理（朱庆等，2020）。在这些应用中，遥感为地学应用提供了丰富的天空地立体观测数据，被当作获取数据的重要手段，但是针对遥感辐射传输过程的数字孪生，尚未开展。

3、遥感试验场的数字孪生

单纯的观测或模拟都无法解决先验知识不完备的问题，那么观测与模拟结合应当是一个有效的途径，数字孪生体则提供了一种实现途径。因此，我们提出了构建遥感实验场数字孪生体生成完备先验知识的思路，即发展遥感实验场数字孪生模拟平台，通过数字孪生，将物理实验场在数字空间中完成精准复刻；通过多模型耦合，实现三维动态场景构建和辐射传输过程的动态模拟；通过观测数据对数字孪生体进行驱动和约束。经过迭代优化以后的数字孪生体（软件平台）所包含的输入、模拟控制变量以及模拟结果，已经足以构成一套较为完备的先验知识。此外，稳定运行数字孪生体，可以通过参数调整，生成更为完备的先验知识，解决遥感信息反演中对所需地面先验知识和训练样本缺乏问题，支撑辐射模型验证与改进、机器学习和时空尺度转换等研究。

图2 遥感实验场数字孪生概念图

遥感实验场数字孪生体的构建，一方面充分利用遥感实验场站观测数据积累及观测能力，将较为离散稀疏的观测整合起来；另一方面可以将观测与模型结合，通过观测约束与驱动遥感实验场数字孪生模拟平台的运行，实现遥感实验站光学与红外波段长时间序列、多角度、多尺度、多参数的高精度模拟，为模型驱动、数据驱动以及两者的结合的遥感算法研究提供先验知识和训练样本。同时，通过数字孪生体对观测的反馈，可以对地面协同观测提出合理化建议，优化观测的空间代表性，提升地面的观测能力。

遥感实验场的数字孪生体能输出更为完备的样本图像与配套输入、更加精准的遥感模型、更加科学的物理观测，其主要优势有三条：一是实现对遥感实验场几何、物理属性与辐射传输过程一体化的精准复刻；二是通过协同观测，驱动与约束辐射传输模拟的运行，模拟结果是真正的物理量，而不是相对量；三是可以通过模拟参数的调整产生大量合理分布的训练样本。如此得到的模拟数据，以及对应的模拟各种输入与控制变量，可以视作一套完备的先验知识来使用。

关于具体的实现，我们也进行了初步设计。遥感实验场数字孪生体的具体实现可以依托既有遥感实验站，实施以实验站无线传感器网络和无人机观测为主的协同观测，制备模型驱动和约束的观测数据集，开展变量的时空变异分析和全局敏感性分析；利用多模型耦合的方法建立以真实结构计算机模拟模型为核心的动态建模体系，进行从组分（叶片、土壤）到冠层再到像元尺度，从瞬时到日尺度再到植被全生长周期的模拟，制备地表多尺度、全时序的模拟数据集；构建遥感实验场数字孪生系统，进行观测数据与模拟数据的同化，生成地面遥感真值及其完备性信息，实现数据的运算、存储与管理，并从多方面开展遥感实验场应用示范。

4、辐射传输孪生系统的初步应用

聚焦遥感实验场数字孪生研究前沿，针对复杂场景三维重建、高精度动态遥感建模等难题，团队提出了遥感实验场数字孪生的新途径，开展了“结构重建-动态建模-观测反馈”的系统性研究，具体思路见图3。提出了光学-荧光-热红外多波段的辐射传输建模体系，耦合了能量平衡、作物生长、叶片生理生化等过程，构建辐射传输数字孪生体的理论框架；我们结合植被生长过程、遥感连续观测，发展了精细场景的三维重建方法，初步突破了模型-观测间协同模拟技术，显著提升了遥感实验场遥感信号模拟的精度；研发了遥感实验场数字孪生原型系统，服务于森林碳储量和遥感产品验证等应用。

图3. 多物理过程模拟体系及模型与观测的反馈方法概念图

针对热红外遥感数字孪生研究中面临的多源数据整合困难、场景构建效率低下等技术瓶颈，我们开发了STREAM热红外三维辐射传输模拟平台。该平台采用B/S架构设计，通过四大核心功能模块的有机整合，实现了从数据管理到场景模拟的全流程支持。图4是基于2023年6月22日3个无人机飞行时刻对模拟结果的验证。结果显示在整个怀来站尺度（建筑、道路和植被等），均方根误差约为5K；在植被区（柏树、松树、杨树、玉米），模型的均方根误差小于3K；模拟的精度与场景构建的精度相关，构建的细节越接近真实世界，误差越小。

图4 数字孪生红外影像的验证图

基于开发的虚拟实验场平台，我们开展了农业和林业示范应用，服务于森林生物量估计和作物估产等研究，生产并发布了典型植被场景的模拟数据集，为遥感产品和遥感模型的验证提供了数据支撑

在农业光效表型领域，初步实现了作物不同生长阶段及一天内的光分布和光合作用模拟。在光分布模拟上，我们将三维辐射传输模型LESS与作物生长模型结合，实现了玉米在不同生长阶段以及小麦一天时间内的光分布模拟。利用作物生长模型构建不同生长期的玉米和小麦场景，基于LESS模型模拟玉米在不同生长时期的光合有效辐射吸收比FPAR以及小麦一天内的光合有效吸收辐射APAR，并分析其变化趋势。通过结合作物生长模型和三维辐射传输模型LESS，可以实现重建作物在整个生长过程中的光分布变化过程，提升数字孪生实验场构建时空无缝数据集能力。

图5.玉米不同生长期光分布模拟

图6小麦一天内光分布变化

在森林荧光观测方面，基于地基激光雷达点云数据提取每亩位置、树高、胸径和冠幅信息，重建了一块面积为50米×50米的森林样地，利用三维辐射传输模型LESS模拟了该森林样地在一天内的SIF变化，并与塔基观测SIF值进行了对比。结果表明，通过辐射传输模型LESS模拟的SIF变化趋势与塔基观测值具有较高的一致性，证明了三维辐射传输模型能够准确模拟森林冠层的荧光动态变化，为进一步利用虚拟遥感实验场实时监测森林生态系统的光合作用提供了强有力的技术支撑，同时有望为遥感产品真实性检验和地表“真值”生成算法研究等提供坚实的数据支撑。

图6.虚拟遥感实验场观测森林荧光

参考文献

[1] 柳钦火,阎广建,焦子锑,肖青*.发展几何光学遥感建模理论，推动定量遥感科学前行——深切缅怀李小文院士.遥感学报,2019,23(1):1-10

[2] 肖青*，关于遥感实验场数字孪生体构建的思考.遥感学报，2023，27（3）： 6-20.

[3] Bauer, Peter , et al. "The digital revolution of Earth-system science." Nature Computational Science 1.2(2021):104-113.

[4] Tao, F., Zhang, H., Liu, A., Nee, A.Y.C., 2019. Digital Twin in Industry: State-of-the-Art. IEEE Transactions on Industrial Informatics 15, 2405–2415.

[5] 朱军* ．实景三维空间信息平台与数字孪生川藏铁路．高速铁路技术 ，2020，11（2）46-53

作者简介：肖青：中国科学院空天信息创新研究院研究员，中国科学院怀来遥感综合试验站站长，研究方向是定量遥感。