地形校正是遥感影像数据处理的关键步骤,但校正模型在不同地形条件和不同尺度下的校正效果仍缺乏充分、全面验证和比较,限制了地形校正模型的广泛应用。为了探究不同地形条件下地形校正模型的效果和适用性,本研究选取Landsat 8 OLI 30 ...地形校正是遥感影像数据处理的关键步骤,但校正模型在不同地形条件和不同尺度下的校正效果仍缺乏充分、全面验证和比较,限制了地形校正模型的广泛应用。为了探究不同地形条件下地形校正模型的效果和适用性,本研究选取Landsat 8 OLI 30 m影像数据作为数据源,并结合SRTM_V330 m DEM数据,采用C、SCS+C(Sun-Canopy-Sensor+C)、Minnaert三种半经验地形校正模型在高原、山地、盆地、峰丛四种典型地形进行校正实验;运用目视分析、相关性分析和统计分析法,对上述方法在不同地形样区的校正效果进行了深入分析和对比。结果表明:(1)在高原样区,C模型的校正效果最好,能够显著减小影像反射率与太阳入射角余弦值之间的线性回归斜率和决定系数(R 2),并且各波段的四分位距减少量也最多,尤其在近红外波段,减少了26%。(2)在山地样区中,SCS+C模型考虑了植被生长的向地性,校正后R 2最小,为0.003,且各波段IQRR(Interquartile Range Reduction)也最大,说明其在山地样区适用性更高。(3)在盆地样区中,Minnaert模型考虑了地表的双向反射特性,校正后R 2最小,为0.008,说明其对影像反射率与太阳入射角余弦值之间相关性的削弱程度最大,IQRR也比其他两种方法更大,因此其对盆地样区具有较好的适用性。(4)在峰丛样区中,C和SCS+C模型校正后出现了过校正现象;相比之下,Minnaert模型的校正效果较好,但仍需进一步改进以提高对阴影区域的校正效果。本研究可为遥感影像数据处理提供技术支撑。展开更多
文摘地形校正是遥感影像数据处理的关键步骤,但校正模型在不同地形条件和不同尺度下的校正效果仍缺乏充分、全面验证和比较,限制了地形校正模型的广泛应用。为了探究不同地形条件下地形校正模型的效果和适用性,本研究选取Landsat 8 OLI 30 m影像数据作为数据源,并结合SRTM_V330 m DEM数据,采用C、SCS+C(Sun-Canopy-Sensor+C)、Minnaert三种半经验地形校正模型在高原、山地、盆地、峰丛四种典型地形进行校正实验;运用目视分析、相关性分析和统计分析法,对上述方法在不同地形样区的校正效果进行了深入分析和对比。结果表明:(1)在高原样区,C模型的校正效果最好,能够显著减小影像反射率与太阳入射角余弦值之间的线性回归斜率和决定系数(R 2),并且各波段的四分位距减少量也最多,尤其在近红外波段,减少了26%。(2)在山地样区中,SCS+C模型考虑了植被生长的向地性,校正后R 2最小,为0.003,且各波段IQRR(Interquartile Range Reduction)也最大,说明其在山地样区适用性更高。(3)在盆地样区中,Minnaert模型考虑了地表的双向反射特性,校正后R 2最小,为0.008,说明其对影像反射率与太阳入射角余弦值之间相关性的削弱程度最大,IQRR也比其他两种方法更大,因此其对盆地样区具有较好的适用性。(4)在峰丛样区中,C和SCS+C模型校正后出现了过校正现象;相比之下,Minnaert模型的校正效果较好,但仍需进一步改进以提高对阴影区域的校正效果。本研究可为遥感影像数据处理提供技术支撑。
基金This work was supported by the National Key Research and Development Program of China(No.2019YFA0708703)the National Natural Science Foundation of China(No.21773309)the Hefei National Laboratory for Physical Sciences at the Microscale(KF2020004).
