卫星遥感影像数据的地形影响校正

地形影响校正是遥感影像辐射校正的主要内容，是获得地表真实反射率的必不可少的一步。本文提出的方法中，将6S大气校正模型与数字高程模型（DEM）结合起来，计算出水平地面上接收到的直接辐射与漫射辐射，并采用一个简单公式将其转化到地形坡面上，从而实现了对地面的辐射能量校正，同时，6S模型对卫片还进行了大气改正，可输出卫片在大气层底部的辐射亮度与反射率；然后将基于坡面的反射率换算到其在水平面上的对应值，即实现了对反射率的地形影响校正。在我们所实施的“滇金丝猴保护项目”的植被研究中，应用本方法对梅里雪山区域的ETM＋影像进行了校正，大大减小了地形对遥感数据的附加影响。     

基于模型的山地遥感图象辐射订正方法

对太阳直射、天空满散射和邻近地形的反射辐射进行了较为详细的分析,提出了崎岖山地真实反射率的恢复模型及相应的快速算法,从而实现了消除山地卫星影像中的地形的影响,恢复阴影所包含的细节。利用ＴＭ影像的实验表明,此方法可以有效地实现对影像的订正,为遥感图象的后处理提供更多的信息。     

一种改进的卫星影像地形校正算法

地形校正的目的主要是补偿由于不规则的地形起伏而造成的地物亮度的变化。由于这种变化会导致相似或同种植被的反射率不一致而影响遥感影像的分类精度,因此,精确的地形校正不仅能提高影像分类的精度,而且还是遥感应用的前提。C校正方法是常用的一种基于影像像素值和太阳入射角余弦值之间线性关系的经验校正方法,但它必须对遥感影像的每一波段都进行像素值和入射角余弦值的线性拟合,这是一个复杂费时的过程。为了改善校正效果和节省校正时间,提出了一种改进的C校正算法,即在不进行线性拟合的情况下也可以达到良好的校正效果。利用三峡地区的TM影像和DEM数据所做的实验证明,该改进方法对影像进行地形辐射校正的结果比原始的C校正算法以及余弦校正都有较大的提高,且优于C校正模型。     

星载SAR遥感影像地形辐射校正——以ALOS PALSAR为例

针对地形起伏造成的SAR图像辐射畸变等问题,在分析SAR成像机理及几何结构的基础上,通过推导,构建了基于规则化散射因子及局部入射角的地形辐射校正模型。以ALOS PALSAR为例,依据DEM与卫星轨道参数,采用R-D定位模型及Muhleman半经验模型,在模拟SAR影像的基础上,建立了真实SAR与DEM之间的映射关系,实现了对原始SAR影像的地理编码,提取了局部入射角、投影角及规则化因子等,进行了地形辐射校正,从而消除了面积效应及地形起伏造成的畸变问题。校正后的图像纹理特征更加均匀,散射系数与局部入射角的线性相关性显著降低。该研究对雷达图像的应用具有一定的借鉴意义。     

高分影像地形辐射校正典型模型实验与分析

鉴于目前地形辐射校正研究多集中于中低分辨率影像,对高空间分辨率影像的研究较少,对比实验和分析了4种常用地形辐射校正模型的校正效果。以四川省3个不同山区作为实验区,选取WorldView-2、高分一号、GeoEye-1高空间分辨率影像作为源数据,对比实验和分析了C校正模型、矩匹配方法、Shepherd模型和Sandmeier模型等4种常用地形辐射校正模型的校正效果,并通过目视判读和定量分析对校正结果进行评价。结果表明,在缺乏高精度DEM和大气参数的情况下,C校正模型和矩匹配方法2种经验模型的校正结果整体优于Shepherd模型和Sandmeier模型2种物理模型。     

遥感影像地形与大气校正系统设计与实现

遥感影像地形和大气校正是提高定量化遥感数据处理精度的重要因素。目前的数据处理软件系统集成了一些地形和大气校正算法,但在应用中还存在不能获取重要的地形参数(如阴影因子、天空可视因子等),需提供精准DEM和校正方法基于朗伯体地表假设等问题。为应对遥感专业用户需求,设计并实现了遥感影像地形与大气校正软件系统,用以对影像进行地形辐射校正、获取DEM数据和相关地形参数、地形与大气校正等。介绍了系统的功能模块设计并展示了系统的原型版本,并应用系统中的地形和大气校正方法获取了HJ/CCD影像和Landsat/TM影像的反射率。校正结果表明:该系统中的BRDF模型能够有效消除地形影响。系统的实现可以为遥感科学研究和应用提供支撑。     

规模化土地利用变化动态监测的辐射校正技术研究

在土地利用变化动态监测中,辐射校正是非常重要的一项预处理过程,它能够提高土地利用分类及土地利用变化检测的精度。本文通过一系列试验,对比分析了辐射校正中的地形效应校正算法,太阳高度角校正算法,基于传输模型的大气校正算法和相对辐射校正算法。最后得出了一套适用于规模化土地利用监测的辐射校正处理技术流程。     

Landsat-8 OLI与Sentinel-2 MSI山区遥感影像辐射一致性研究

受影像获取时间、大气条件、观测角度、传感器波段设置以及山地地形等因素的影响,山区多源、多时相光学遥感卫星影像间的辐射不一致问题较为突出。以Landsat-8 OLI与Sentinel-2 MSI为例探究山地多源遥感影像间的辐射一致性,旨在为多源影像在山区的协同应用提供理论支持。选取同期OLI和MSI影像,进行大气校正、BRDF校正、光谱通道校正以及影像间的辐射一致性分析,并研究地形对辐射一致性的影响。结果表明:(1)未经校正的Landsat-8 OLI-L1T与Sentinel-2 MSI-L1C反射率影像间的辐射一致性较高(各波段R2均大于0.9);(2)经过6S大气校正、C因子法BRDF校正,影像间辐射一致性进一步提高(如蓝波段反射率RMSD依次减小22%、10%),但光谱通道校正后一致性并未显著增强;(3)地形效应导致了影像阴坡、阳坡辐射一致性水平的较大差异(如BRDF校正后SWIR波段阳坡的反射率平均绝对差为0.010、RMSD为0.006 6,阴坡平均绝对差为0.005、RMSD为0.004 3),且阳坡辐射差异随坡度增大而增大,阴坡则相反。因此,在进行多源遥感影像协同之前,需要进行有效的大气校正、BRDF校正以及光谱通道校正。另外,针对山地遥感影像还应开展地形辐射校正以进一步提高影像间的辐射一致性。     

CIVCO地形校正模型的改进及其应用

在地形复杂的山区,地形效应造成了地物的光谱特征扭曲,严重地影响了地物的识别与分类。地形校正不仅能提高遥感识别与分类的精度,还是各种定量化遥感应用的前提。CIVCO模型是一种基于统计的经验地形校正模型,原模型中阴坡和阳坡需要手工选取,且校正效果随坡度而异。通过利用太阳方位角和坡向简化了阴坡和阳坡的选取,并按照坡度分级,分别求出校正系数。在模型改进的基础上,选择黑河上游祁连山区的TM影像和相应的DEM数据进行试验,结果表明,与C模型及原模型相比,改进的模型取得了更好的校正效果。     

山地森林地区遥感影像地形辐射校正研究

山区遥感影像反射率反演不但需要消除大气影响,而且必须消除地形影响.传统的地形校正方法通常属于经验统计方法,具有简单易用的优点,但本身也存在一些缺点,如理论上缺乏全面的物理分析,使用时具有较强的主观性,且不能与大气校正相耦合.相比之下,一些学者提出的基于辐射传输理论物理模型能在一定程度上克服这些缺点.本文针对森林地区,提出了一种基于辐射传输理论的地形校正及反射率反演模型.该模型与现有模型相比,考虑了树木冠层受地形影响的特殊性,因此适合于高植被覆盖的森林地区.最后以贵州省黎平县的ETM影像及DEM数据为例,对模型的有效性进行了验证.通过对比分析,证明该模型在森林地区的地形校正效果明显优于现有模型.     

Topographic correction algorithm for remotely sensed data accounting for indirect irradiance

The solar irradiance incidents upon terrain surface are composed of three parts, i.e. direct solar irradiance, diffuse sky irradiance and reflected irradiance from the adjacent surface, respectively. Most of the topographic correction models only account for the topographic effect induced from direct solar irradiance, and few models take the topographic effects from the last two components of solar irradiance into account. A physically based topographic correction algorithm aiming to overcome this shortcoming, called a three-factor correction model, was developed based on theoretical analysis of radiation transferring processes along an undulating surface, atmosphere and satellite sensor geometry under the assumption of Lambertian surface. On the basis of this three-factor correction model, an advanced algorithm accounting for the bidirectional reflectance distribution function (BRDF) nature of non-Lambertian surface, called the three-factor+C topographic correction model, was developed by introducing an empirical parameter C to approximate the indirect irradiance contribution of non-Lambertian surface. Performances of these two newly developed algorithms were tested and compared with those of Cosine and C correction algorithms for a selected rugged terrain on the south flank of the Qinling Mountain, China. Visual comparison and statistical analysis were adopted for quantitative evaluation on topographic corrections of a Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) image in the study. The results suggested that the general performance of the algorithms for topographic correction ranks the three-factor+C correction, C correction, three-factor correction and Cosine correction from excellent to poor in order, which implies the promising potential of the proposed algorithms in effective topographic correction applications in remote sensing techniques.     

Landsat8卫星影像大气校正及其植被指数与SEVI性能比较

遥感影像受大气的吸收散射以及地形起伏变化的影响,使得传感器接收到的辐射信号既包含了地物的信息,同时也包含了大气以及地形的信息。为了提高地表反射率的反演精度,需要去除遥感影像中大气和地形的影响。提出了一种基于查找表的Landsat8-OLI遥感影像的大气校正方法,该方法由6S辐射传输模型生成查找表,其中输入的参数包括大气水蒸汽含量、臭氧浓度和气溶胶光学厚度等MODIS大气参数产品。利用传统方法建立的大气参数查找表通常只考虑一部分因素,这对于以MODIS产品为输入参数的大气校正是不适用的。本文建立了一个包括大部分输入参数的高维大气校正查找表,对于Landsat-8 OLI传感器具有很高的通用性,通过进行光谱分析、与USGS地表反射率产品交叉验证等方式来验证模型的精度。验证结果表明该方法能有效地反演精确可靠的地表反射率。最后,采用目视解译、统计分析将校正结果与SEVI做对比分析,比较地形影响消减的效果。结果表明该模型与SEVI在地形消减的效果上作用相当。     

Landsat8卫星影像大气校正及其植被指数与SEVI性能比较

遥感影像受大气的吸收散射以及地形起伏变化的影响，使得传感器接收到的辐射信号既包含了地物的信息，同时也包含了大气以及地形的信息。为了提高地表反射率的反演精度，需要去除遥感影像中大气和地形的影响。提出了一种基于查找表的Landsat8-OLI遥感影像的大气校正方法，该方法由6S辐射传输模型生成查找表，其中输入的参数包括大气水蒸汽含量、臭氧浓度和气溶胶光学厚度等MODIS大气参数产品。利用传统方法建立的大气参数查找表通常只考虑一部分因素，这对于以MODIS产品为输入参数的大气校正是不适用的。本文建立了一个包括大部分输入参数的高维大气校正查找表，对于Landsat-8 OLI传感器具有很高的通用性，通过进行光谱分析、与USGS地表反射率产品交叉验证等方式来验证模型的精度。验证结果表明该方法能有效地反演精确可靠的地表反射率。最后，采用目视解译、统计分析将校正结果与SEVI做对比分析，比较地形影响消减的效果。结果表明该模型与SEVI在地形消减的效果上作用相当。     

基于IDL的遥感影像大气与地形校正方法实现

介绍了利用交互式数据语言（Interactive Data Language,IDL）开发TM/ETM遥感影像大气与地形校正模型的详细过程,以2000年4月30日密云ETM影像为例,对大气与地形校正方法的有效性和实用性进行了验证。结果表明,该方法有效地消除了大气与地形影响,提高了地表反射率等地表参数的反演精度和数据质量,为进一步开展定量遥感研究提供了数据质量保障。     

Evaluating and comparing performances of topographic correction methods based on multi-source DEMs and Landsat-8 OLI data

Topographic correction is a crucial and challenging step in interpreting optical remote-sensing images of extremely complex terrain environments due to the lack of universally suitable correction algorithms and digital elevation models (DEMs) of adequate resolution and quality. The free availability of open source global DEMs provides an unprecedented opportunity to remove topographic effects associated with remote-sensing data in remote and rugged mountain terrains. This study evaluated the performances of seven topographic correction methods including C-correction (C), Cosine C-correction (CC), Minnaert correction (M), Sun–canopy–sensor (SCS) correction (S), SCS+C-correction (SC), Teillet regression correction (TR), and the Terrain illumination correction model (TI) based on multi-source DEMs (local topographic map, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM filled-finished A/B and the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) global digital elevation model (GDEM) data sets) and Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) data using visual and statistical evaluation strategies. Overall, these investigated topographic correction methods removed topographic effects associated with Landsat-8 OLI data to varying degrees. However, the performances of these methods generally depend on the use of different DEMs and evaluation strategies. Among these correction methods, the SCS+C-correction performed best and was less sensitive to the use of different DEMs. The performances of topographic corrections based on free and open-access DEMs were generally better than or comparable to those based on local topographic maps. In particular, the topographic correction performance was greatly improved using the SRTM filled-finished B (FFB) data set with a resampling scheme based on the average value within a 3 × 3 pixel window. Nevertheless, further quantitative investigation is needed to determine the relative importance of DEMs and evaluation strategies used to select topographic correction methods.     

一种基于物理机理的高光谱遥感图像真彩色校正模型

针对高光谱遥感影像由于各波段光谱范围窄,难以获得符合人们视觉效果的真彩色合成影像问题,提出一种基于物理机理的高光谱遥感图像真彩色校正模型。该模型充分利用高光谱影像在红、绿、蓝反射区的所有谱段信息,通过插补波段并进行波段加权积分重建真彩色合成图像,进而结合实测地物反射率光谱,利用辐射传输模拟的方式,构建具备普适性的真彩色校正模型。利用航空高光谱遥感影像进行色彩校正实验的结果表明,所构建的真彩色校正模型能够很好地应用于高光谱遥感影像真彩色校正。     

SEVI指数消除4种十米级空间分辨率卫星影像地形阴影影响的效果评价

为评价阴影消除植被指数(Shadow-Eliminated Vegetation Index,SEVI)对常用十米级不同空间分辨率遥感影像的地形阴影消除效果,采用2019年1月24～25日过境的Sentinel S2B(10 m)、GF-1(16 m)、Landsat 8 OLI(30 m)、GF-4(50 m)4种空...