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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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