Scope

The ISO 19124 series is focused on calibration and validation (Cal/Val) of remote sensing data, which are collected by a sensor on-board a platform in a mission, and products derived in part or whole from the data. The ISO 19124 series defines the metadata related to the calibration and validation process that has not been defined in other ISO/TC 211 International Standards. The metadata allows the data providers to provide a standardized description of the Cal/Val process they have applied to the data. It allows the data users to get the same forms of metadata from different data providers.
ISO 19124 系列专注于遥感数据的校准和验证 (Cal/Val)，这些数据由任务中平台上的传感器收集，以及部分或全部从数据中衍生的产品。 ISO 19124 系列定义了与其他 ISO/TC 211 国际标准中未定义的校准和验证过程相关的元数据。元数据允许数据提供者提供他们应用于数据的 Cal/Val 过程的标准化描述。它允许数据用户从不同的数据提供者获取相同形式的元数据。

This document addresses the overall framework and common calibration and validation processes related to Earth observation data and derived products from different types of remote sensors.
本文件阐述了与地球观测数据以及来自不同类型遥感器的衍生产品相关的总体框架以及常见校准和验证过程。

Subsequent parts in the ISO 19124 series will target data from specific sensors, for example, infrared, ultraviolet/visible/near-infrared, microwave, or broadband, products derived from those data, and calibration and validation sites.
ISO 19124 系列的后续部分将针对来自特定传感器的数据，例如红外线、紫外线/可见光/近红外线、微波或宽带、从这些数据衍生的产品以及校准和验证站点。

Calibration addresses a geometric, radiometric, or spectral correction of the data. Validation addresses an evaluation of the quality and the accuracy of the data and the derived products.
校准涉及数据的几何、辐射或光谱校正。验证涉及对数据和衍生产品的质量和准确性的评估。

Figure 1

1. CA_CalibrationValidation：
   这是一个顶层类，代表整个校准和验证的内容。这个类从 ISO 19115-1:2014 的 MD_ContentInformation 类派生。
2. CA_Methods（Fig2） 和 CA_RefSources（Fig3）：
   • CA_Methods：描述了执行校准和验证时使用的各种方法。这个类包含多种具体的校准方法，如在轨交叉校准、代理校准等。
   • CA_RefSources：提供校准和验证所需的参考源信息。这个类包括各种自然和人造的参考物体，如太阳漫反射板、黑体、天体等。
3. CA_SensorCalVal 和 CA_DataProductCalVal：
   • CA_SensorCalVal：描述了传感器本身的校准和验证过程，分为两个子类：
   • CA_PreLaunchCalVal：发射前的校准和验证，涵盖了在发射前对传感器进行的所有测试和性能验证。
   • CA_PostLaunchCalVal（Fig4）：发射后的校准和验证，涉及对在轨传感器的性能进行监测和必要的调整。
   • CA_DataProductCalVal：由遥感数据派生的产品的校准和验证，保证数据产品的质量符合特定的标准和需求。
   • CA_RSDataCalVal（Fig5）：遥感数据的校准。涉及处理原始数据，如数字数值或辐射度量，确保这些数据在转换或使用前符合一定的标准和精度。
   • CA_DerivedProductCalVal（Fig6）：派生产品的验证。派生产品可能是通过遥感数据与算法或模型结合产生的，如土地覆盖类型、温度模型或其他环境指标。
   • 这个类还包括一个可选属性 calvalMaturityLevel，该属性使用 MD_Identifier 类型来描述产品校准和验证的成熟度。

Figure 2

CA_Methods包含了校准和验证的各种通用方法，每一种子类代表一种特定的校准或验证方法，保证数据和产品符合特定的质量和性能标准。

1. CA_OnBoard：
   • 代表在传感器上执行的校准方法，比如使用内置的校准源进行常规校准。
2. CA_CrossCal：
   • 表示交叉校准方法，用于比较和调整不同传感器或不同时间点相同传感器的测量结果，以保持长期的测量一致性。
3. CA_VicCal：
   • 代理校准方法，通常涉及使用地面或空中传感器作为参考，以验证卫星传感器的性能。
4. CA_TrendCal：
   • 趋势校准，用于监测传感器性能随时间的变化，确保传感器长期内的稳定性和可靠性。

Figure 3

CA_RefSources描述了用于校准和验证的参考源信息。

1. CA_GoundRefSources地面参考源

• CA_NaturalRefSources：自然参考源
• CA_ManMadeRefSources：人造参考源

2. CA_SourcesOptical光学传感器参考源

• CA_SourcesForActiveOptical：主动光学传感器的参考源
• CA_SourcesForPassiveOptical：被动光学传感器的参考源

3. CA_SourcesMicrowave微波传感器参考源

• CA_SourcesForActiveMicrowave：主动微波传感器的参考源
• CA_SourcesForPassiveMicrowave：被动微波传感器的参考源

4. CA_SourcesSound：声音传感器的参考源。

• CA_SourcesForActiveSound：主动声学传感器的参考源
• CA_SourcesForPassiveSound：被动声学传感器的参考源

Figure 4

Figure 4 展示了 CA_PostLaunchCalVal，描述发射后传感器的校准和验证过程。

1. CA_PostLaunchCalVal：
   • 主类，代表所有发射后的校准和验证活动。
2. 子类：
   • CA_IR
   • CA_Sound
   • CA_UV_VIS_NIR
   • CA_PassiveMicrowave
   • CA_ActiveMicrowave
   • CA_ActiveOptical这些类表示针对不同类型传感器，红外、声音、紫外/可见/近红外、被动微波、主动微波、主动光学的特定发射后校准过程。

Figure 5

Figure 5 描述了 CA_RSDataCalVal遥感数据的校准和验证：

1. CA_RSDataCalVal：
   • 主类，代表对遥感数据进行的校准和验证。
2. 子类：
   • CA_DataUV_VIS_NIR
   • CA_DataIR
   • CA_DataPassiveMicrowave
   • CA_DataActiveMicrowave
   • CA_DataActiveOptical
   • CA_DataSound：这些类根据数据类型，紫外/可见/近红外、红外、被动微波、主动微波、主动光学、声音细分数据校准和验证过程。

Figure 6

Figure 6 展示了 CA_DerivedProductCalVal 类及其结构，用于验证由遥感数据派生产品。

1. CA_DerivedProductCalVal：
   • 主类，代表对派生产品进行的验证过程。
2. 子类：
   • CA_NumericalProduct 和 CA_CategoricalProduct：分别处理数值产品（如土地表面温度）和分类产品（如土地覆盖类型）的验证。
   • CA_ValidationPlan 和 CA_ValidationProcess：验证计划和实施过程的类，确保验证活动的系统性和全面性。

Figure 10

Figure 10展示了 CA_ValidationPlan 类及其相关子类，说明校准和验证计划。

• CA_ValidationPlan 是一个抽象类，用于定义整个验证过程的规划阶段。这个计划包括一系列步骤和要求，确保遥感数据和派生产品的校准和验证按照预定的标准执行。
  子类
• CA_ValidationPlan 包括几个具体的子类，每个子类代表验证计划中的一个特定方面：

1. CA_ValSteps：
   • 该类包含一系列的验证步骤，如仪器特性化、传感器校准、校准验证、数据质量评估、数据产品验证等，每个步骤都有一个布尔属性表示是否包括该步骤。
2. CA_ValHierarchy：
   • 代表验证活动中不同阶段的层级，如阶段1验证、阶段2验证等，也通过布尔值来指示每个阶段是否被实施。
3. CA_ValSiteRequirements：
   • 描述了验证场地的需求，如可访问性、现有设施的特性、长期科学研究承诺、均匀性、代表性生物群落的需求，以及与现有验证站点的互补性。
4. CA_ValDataProduct：
   • 关注于数据产品验证前后的测量需求，如参与不同组别的需求、数据存档、时间和空间误差的量化、感测器生命周期内的持续性地面测量需求等。
5. CA_ValRecomm：
   • 提供具体的校准和验证建议，如应用板载参考系统、使用月球进行辐射特性化、追溯性、每个通道的文档化、质量评估、元数据的完整性、估算精度等。

Figure 11

Figure 11展示了 CA_ValidationProcess 类及其相关子类，说明验证过程的实施阶段。以下是可能包含的类和子类：

• CA_ValidationProcess用于定义执行验证活动的具体过程。这包括了从数据的收集到最终分析和解释各种数据的方法和步骤。
  子类

1. CA_StatisticComputation（枚举类型）：
   • 定义了在验证过程中可用的各种统计计算方法，如平均测量值、误差、两样本间差异、内在差异、概率密度函数、误差模型、方差、协方差、偏差、中值差异、均方根偏差、符合均方根偏差、时间序列分析等。
2. CA_Analysis：
   • 这个类负责执行最终的数据分析，使用 CA_StatisticComputation 中定义的方法。它具有一个属性 method，该属性指定将使用哪种统计计算方法来分析数据。