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地形校正是遥感影像定量化应用环节之一,以往的地形校正研究多是针对一景影像中很小的局部影像块来进行处理研究的,对整景大场景影像进行地形校正的研究尚不多。基于此,本文利用高分一号的宽视场相机拍摄的16 m分辨率的遥感影像,研究了大场景下地形校正方法,对C校正模型进行了改进,在C校正模型中加入了反射角的影响,并且验证了改进模型的合理性;最后对改进的模型与余弦校正模型、传统的C校正模型的处理结果进行了比较。通过分析,利用改进的模型,影像的标准差普遍变小,影像校正后的阴阳坡亮度值趋于一致的趋势更明显。试验结果表明,对大场景、非星下点成像的遥感影像利用改进模型进行地形校正效果明显增强。 相似文献
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南方丘陵区植被覆盖度遥感估算的地形效应评估 总被引：3，自引：0，他引：3
植被覆盖变化是生态环境领域的核心研究内容之一,但其估算精度常受到地形效应、土壤背景、大气效应等各种因素影响。以Landsat 8 OLI为遥感数据源,基于像元二分模型,分别利用归一化差值植被指数(NDVI)、经Cosine-C校正的归一化差值植被指数(NDVI)和归一化差值山地植被指数(NDMVI)建立植被覆盖度估算模型,以评估南方丘陵区植被覆盖度的地形效应。结果表明,3种植被覆盖度估算模型均能削弱地形效应,但消除或抑制地形效应影响的能力不同。比较而言,基于NDMVI指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最小,更适合地形复杂区域的植被覆盖度遥感估算;基于Cosine-C校正的NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应次之,但存在一定的过度校正现象;基于NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最大,尤其当坡度≥10°时,阴坡植被覆盖度比阳坡明显偏低。 相似文献
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针对考虑太阳直接辐射、天空散射辐射以及来自于附近地表反射辐射的复杂地形EMT 遥感影像地形校正物理模型公式复杂、计算繁琐、不易实施的特点以及存在过度校正的缺陷,对该物理模型进行简化和改进。提出一套简化模型相关参数,即r值,Vt,Vd,T↓(λ,θ)等的计算方案,从而简化计算过程,提高计算效率。并针对该地形校正物理模型朗伯体假设的缺陷,引入Minnaert参数k时模型进行非朗伯体修正。简化和改进的地形校正物理模型的校正实验结果表明该模型很好地消除了复杂地形EMT 遥感影像的地形阴影,从而证明该地形校正物理模型的简化和改进方案可行。 相似文献
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地形校正可以削弱地势复杂区域由于地形起伏导致的地表接收太阳辐射不均匀和地表反射率失真的问题,从而提升遥感影像质量和遥感信息提取的精度。但是,现有地形校正模型存在过校正、波段间校正效果不稳定以及校正效果不理想等问题。本文根据Minnaert地形校正模型系数k和地物二向性反射特性的相关性,对Minnaert模型进行改进,提出了一种考虑地物类型的Minnaert地形校正模型(简称为CMinnaert模型),并在地物预分类中采用《土地利用现状分类》一级分类标准和分植被疏密程度分类两种方式,用以验证CMinnaert模型的稳定性并筛选最佳地物类型划分方案。首先对待校正影像进行地物类型预分类,其次逐波段针对各地物类型分别进行系数k的拟合求解,然后使用各波段各地物类型的系数k对该范围的遥感影像进行Minnaert地形校正。以河南省商城县的Landsat 8/OLI影像为实验数据,选取余弦校正模型、SCS校正模型、Minnaert校正模型、分坡度的Minnaert校正模型作为对比模型,通过目视对比和统计数据分析的方式评估CMinnaert模型的地形校正效果。研究结果表明,本文提出的CMinnaert模型有效地削弱了地形效应对遥感影像辐射亮度值的影响,与原始影像和其他4种地形校正结果相比,进行地物一级分类的CMinnaert模型有效降低了各波段辐亮度与太阳入射角余弦的线性拟合R2,未出现过校正现象;分植被疏密程度分类的CMinnaert模型在第1、5波段存在过校正问题,但其余波段辐亮度与太阳入射角余弦的线性拟合R2是6种模型中最低的。以上结果证明两种地物预分类方式的CMinnaert模型校正效果都较稳定且明显优于其他四种地形校正模型,且本文建议在进行CMinnaert地形校正时采用地物一级分类的方式进行地物预分类。 相似文献
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4种常用植被指数的地形效应评估 总被引：6，自引：0，他引：6
植被指数已经广泛应用于地表植被覆盖监测,但是地形对植被指数的影响难以避免,却经常在大尺度遥感应用时被忽略。本文利用山区森林的Landsat TM数据计算SR、NDVI、RSR、MNDVI4种常用植被指数,评估了地形对这些植被指数的影响,并利用余弦校正和C校正模型分别对它们进行地形校正。结果表明,近红外和短波红外比红光波段的地形影响更为敏感,原因是更强的红光天空漫反射削弱了红光的地形影响。地形强烈影响非波段比值型植被指数(如RSR和MNDVI等),导致阳坡的植被指数相对偏小,阴坡的植被指数相对偏大,这种地形效应随坡度增大而显著增大。因此,利用非波段比值型植被指数反演山区植被参数时必须做严格的地形校正。与之相反,波段比值型植被指数(如SR和NDVI等)可以很大程度上消除地形影响,但是在大坡度情况下,地形影响仍然不能被忽略,而且此时SR比NDVI的地形效应更大。C地形校正效果好于余弦校正效果,特别是大坡度情况下更为明显。 相似文献
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地形校正是准确获取地形复杂区遥感反射率的重要步骤，对提高山区地表遥感参数定量化反演精度，扩大遥感产品应用广度具有重要意义。从20世纪80年代开始，国内外学者开始对准确获取山区地表遥感反射率进行研究，建立了多种地形校正模型来减少或消除遥感图像中地形效应影响，减少同种地表类型的反射率差异，并将地形校正模型分为经验模型和物理模型。根据构建物理模型时是否考虑地表非朗伯体特性，将物理模型分为朗伯体假设模型和非朗伯体假设模型，本文分别从朗伯体假设模型和非朗伯体假设校正模型展开叙述。从两类模型构建的理论基础，模型特点，局限性等几方面进行分析和讨论，描述了两类模型的发展历程，系统阐述了朗伯体假设模型和非朗伯体假设模型的适用性和不足，剖析了目前地形校正模型存在的问题与挑战。同时，本文也比较了应用于地形校正的效果评价方法，并展望了地形校正方法和地形校正评价方法的未来主要发展方向。 相似文献
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地形引起的雷达辐射畸变及其校正 总被引：3，自引：3，他引：3
合成孔径雷达影像由于其侧视特点 ,存在着严重的地形引起的几何畸变及辐射畸变。辐射畸变不仅对 SAR辐射标定造成困难 ,而且严重影响了影像分类、土壤湿度信息提取、森林蓄积量信息提取等应用。本文将辐射畸变归结为面积效应和局部入射角效应 ,推导了散射面积归一化因子 ,以消除辐射畸变的面积效应。提出了一种以局部入射角的线性函数表达的后向散射模型 ,在此基础上 ,给出了消除局部入射角效应的校正函数。最后 ,以RADARSAT SAR影像进行地形辐射畸变校正的试验与分析 相似文献
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山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
叶面积指数LAI（Leaf Area Index）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数，在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段，当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到，但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响，导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响，其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法，综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展，总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题，并讨论了未来研究的发展趋势。 相似文献
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借助GIS强大的空间数据处理和3维可视化分析功能，以长江中游湖北地区为试验区，利用现有的遥感影像、数字高程模型（DEM）和地理要素的矢量数据，实现了地形的3维可视化和地表分析。解决超大数据量数字高程模型（DEM）快速显示的算法，研究了基于3维场景空间分析的理论，最后对系统的实现做了简要介绍。 相似文献
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影像目视判读常会遇到山脊与沟谷的凹凸感与现实相反的反立体现象。消除反立体现象,能有效提高非专业人员对遥感影像的正确使用。立足于反立体现象的成因,本文采用地形正规化模型来校正影像的反立体现象,推导出Lambertian、Cosine-Civco、c校正、b校正这4种地形正规化模型的反立体校正式;对这4种地形正规化模型的反立体校正效果进行了对比,并且与其他5种校正法也进行了对比。通过3个实验区的校正发现,这4种地形正规化模型均能校正反立体现象,但校正影像存在色调偏差;Lambertian、Cosine-Civco的反立体校正影像立体感较强,但影像色调改变较大,视觉效果偏差;c校正、b校正的校正影像在视觉效果和定量指标上都比较接近,基本保持地物光谱信息,校正效果相对较好。从定量指标来看,b校正的反立体校正影像的各指标值整体最小,一定程度代表b校正能取得相对较好的反立体校正效果。与其他方法的对比表明,c校正和b校正的反立体校正不局限于波段个数,在有效消除反立体现象的同时,能相对较好的保留地物光谱信息,有利于影像的定量应用。 相似文献
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本文研究栅格型空间数据的服务体系结构与算法 ,侧重于地形服务器系统 (TerrainServerSys tems,TSS)的内容 ,其重点是管理海量地形和地表形态数据 (多源遥感影像、数字正射影像和数字高程模型 ,简称地形数据 )及提供高速率数据服务。本文着重在系统体系结构、数据管理模型、数据分布方法以及服务器设计等方面进行研究。本文的研究工作主要体现在以下几个方面。1 .在综合分析HPSS ,MARS ,SAN ,DPSS等高性能存储系统体系结构的基础上 ,提出了一种地形服务器系统的分布式并行体系结构。该体系结构是分布式的 ,具有多层并行特性和多维… 相似文献
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在山地复杂地形条件下,利用热红外遥感获得的地表温度分布显著受到地形的影响,真实的地热异常信息往往难以识别,热红外遥感应用于山区地热勘探受到极大限制。以广东龙川地热勘查区为研究区,初步探讨了山地环境中如何抑制地形效应,以有效提取地热异常。首先,基于Landsat ETM+遥感数据反演地表温度,分析坡向和坡度两个地形因子与地表温度的关系;然后,在此基础上,将研究区的地表温度按坡向分成3个子区(阳坡、过渡坡和阴坡),根据阳坡地表温度与坡向的线性拟合关系将其校正到水平坡度上;最后,结合地质构造分布和地表覆被情况,在3个子区识别了4处地热异常,并与已知地热点进行比较验证。结果表明:坡向分区和阳坡坡度校正能够有效抑制地形效应,提高遥感地热异常识别精度,为山区地热资源的预测评价提供新思路。 相似文献
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SCS+C地形辐射校正模型的应用分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在对有森林覆盖的山区影像进行地形辐射校正时，基于太阳-冠层-传感器（SCS）几何关系的校正模型优于基于太阳-地形-传感器（STS）几何关系的模型。SCS校正模型解释了树木不依赖于地形、观测角和光照入射角而具有向地性生长的本质特性，但在某些地形区域，SCS与余弦校正同样存在过度校正的问题。为了解决这个问题，研究者在SCS校正模型中引入C校正系数来解释散射辐射项，提出了SCS+C校正模型。以北京密云Landsat 5影像为数据源，通过目视判别、直方图、定量的统计参数和地物光谱曲线对比等方法，对SCS+C校正模型与传统的余弦校正、C校正和SCS校正模型进行了对比。结果表明，4种方法均能在很大程度上消除地形阴影，更好地反映阴影区域的细节信息； 从总体的光谱特性保真程度来说，余弦和SCS校正都因过度校正问题表现较差，SCS+C校正最好，C校正次之。 相似文献
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在国土资源监测、森林资源调查等多个领域中,基于遥感影像的分类技术受到了广泛应用。在利用传统分类器对地表覆盖分类提取中,地形效应是制约分类精度提升的一种因素,其影响可通过适当的校正模型减弱,且已证明地形校正能够对分类精度的提升起到积极作用。相比于传统分类器,基于深度学习理论的深度神经网络分类器具有深层特征学习和表达的优势,在图像分类领域兴起并逐渐用于土地覆盖分类且取得了不错的精度提升。本文初步探究了地形校正在利用深度神经网络分类器U-Net进行地表覆盖分类时对分类精度的影响情况。以Landsat 8 OLI 30 m影像为数据源,结合GDEM_V2 30 m地形数据,在GlobeLand 30和全国30 m森林分类结果的基础上,利用U-Net深度神经网络分类器实现了山区地表覆盖分类提取,并就不同训练样本获取方式及不同精细程度分类体系下地形校正前后的分类精度做了对比分析。分类结果表明：（1）规则网格裁切和坡向辅助裁切这两种训练样本获取方式下,地形校正后的分类精度较校正前不变或有极小幅度的降低,降低范围在0.9%—1.39%;（2）在对更精细的森林类型分类中,地形校正后的分类精度较校正前下降了1.66%。本文初步探究得到：在规则网格裁切和坡向辅助裁切这两种训练样本获取方式及不同精细程度的分类体系下,地形校正均未能提高U-Net深度神经网络分类器的分类精度。 相似文献
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本文提出一种新的半经验地形校正模型SCEDIL(Simple topographic Correction using Estimation of Diffuse Light),该模型通过结合DEM与光学影像数据寻找局部区域内完全光照和阴影的水平像元,并以光照、阴影水平像元的平均反射率值估算局部区域散射辐射比,提高了陡峭山区影像的地形校正精度。以高分一号卫星和Landsat ETM+影像为例,从目视判读和定量分析两个方面,比较分析该算法与传统半经验地形校正算法(C、SCS+C)的校正结果。结果表明:(1)对较为平坦的地形,SCEDIL和C、SCS+C校正都有较好的目视结果;对地面起伏较大的陡峭地形,C、SCS+C校正后,原阴影区域易呈现破碎化特征,SCEDIL校正后,原阴影区域过渡较为平滑。(2)SCEDIL校正后,各波段反射率的均值和标准差优于C、SCS+C校正,SCEDIL校正后,影像总分类精度与同类地物光谱信息均一性均优于C和SCS+C校正。SCEDIL半经验地形校正方法能有效地去除影像中的地形干扰,尤其对陡峭地形的校正效果,优于常规地形校正模型。 相似文献
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地形辐射校正(简称"地形校正")是复杂地形遥感定量化研究的关键环节之一。针对传统的经验地形校正模型存在的不同坡度采用同一校正系数的缺陷,基于简化的Three Factor+C模型,借鉴改进型Minnaert模型中坡度分级的思想,提出了基于Three Factor+C+坡度的地形校正方法。结果表明,使用Three Factor+C+坡度模型进行地形校正后的遥感图像,其均值、标准差、像元值与光照系数的相关性、阴阳坡光谱辐亮度值、离散指数和同质系数等6个指标均优于参与比较的C模型、SCS模型、Three Factor模型和Three Factor+C模型的对应指标。Three Factor+C+坡度模型有比较完善的物理机制,并较好地消除地形对光谱辐亮度的影响,值得推广。 相似文献