一种通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法技术

本发明专利技术属于光学遥感影像预处理的技术领域，公开了一种通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法，利用DEM数据生成相应的坡度图和坡向图；计算给定光学遥感数据的光照图；进行遥感影像的自动分割，基于高分辨率遥感影像数据的多参数分割结果，结合GPS实地测量结果评价分割精度；基于光照图，利用分割后的矢量图层逐一裁剪，获得基于分割单元的IC map；按照逐单元从左到右自上而下的顺序对每个分割单元的经验参数进行估算，保持整幅影像每个分割单元均有一个经验参数；以旋转校正模型为例，构建基于分割单元的地形校正优化模型。本发明专利技术具有普遍适用性，可为传统的地形校正模型优化提供一种参考。

A general terrain correction optimization method based on remote sensing image segmentation unit

【技术实现步骤摘要】
一种通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法
本专利技术属于光学遥感影像预处理的
，尤其涉及一种通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法。
技术介绍
地表物体的表面反射率是定量遥感进行计算的重要依据，但是遥感数据在成像过程中容易受诸多因素的干扰，导致山区不同位置接收到的有效太阳辐射差别明显，即使坡度相同的同一地物，由于坡向的影响会显示不同灰度值；不同的地物由于阴影的存在可能表现出相似灰度值，即“同物异谱”和“异物同谱”的现象。因此对山区遥感影像进行地形校正具有重要的现实意义，特别是在我国山区面积约占国土陆域总面积69％的具体国情下，地形校正是必不可少的前提。为消除地形效应对遥感影像的影响，国内外学者从上世纪80年代开始致力于各种地形校正模型的研究，概括起来主要有三类：经验模型、物理模型和半经验模型。经验模型具有简单、易实现、适用性强的优点，但其理论基础不完备；物理模型侧重于机理研究，具有明确的物理意义，但其结构复杂、输入参数较多；半经验模型综合了前两者的优点，广泛应用于山区遥感影像的地形校正，然而其只适用于地形起伏较小的区本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法，其特征在于，所述通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法包括：/n步骤一，输入光学遥感影像、默认参数、DEM数据以及测试数据；/n步骤二，处理遥感数据，利用DEM数据生成相应的坡度图和坡向图；计算给定光学遥感数据的光照图；/n步骤三，利用Mean shift进行遥感影像的自动分割，基于高分辨率遥感影像数据的多参数分割结果，结合GPS实地测量结果评价分割精度；/n步骤四，基于步骤二计算得到的光照图，利用分割后的矢量图层逐一裁剪，获得基于分割单元的IC map；/n步骤五，基于步骤三、步骤四，按照逐单元从左到右自上而下的顺序对每个分割单元的...

【技术特征摘要】
1.一种通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法，其特征在于，所述通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法包括：
步骤一，输入光学遥感影像、默认参数、DEM数据以及测试数据；
步骤二，处理遥感数据，利用DEM数据生成相应的坡度图和坡向图；计算给定光学遥感数据的光照图；
步骤三，利用Meanshift进行遥感影像的自动分割，基于高分辨率遥感影像数据的多参数分割结果，结合GPS实地测量结果评价分割精度；
步骤四，基于步骤二计算得到的光照图，利用分割后的矢量图层逐一裁剪，获得基于分割单元的ICmap；
步骤五，基于步骤三、步骤四，按照逐单元从左到右自上而下的顺序对每个分割单元的经验参数进行估算，使整幅影像每个分割单元均有经验参数；
步骤六，构建基于分割单元的地形校正优化模型；
步骤七，进行校正效果的综合评价。


2.如权利要求1所述通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法，其特征在于，步骤一中，所述默认参数为太阳参数，所述太阳参数包括太阳方位角和太阳高度角；所述太阳参数从遥感影像元文件中读取得到。


3.如权利要求1所述通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法，其特征在于，步骤二中，所述遥感数据初处理包括正射校正、几何精校正、彩色合成、数据融合。


4.如权利要求1所述通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法，其特征在于，步骤二中，所述给定光学遥感数据的光照图计算方法包括：



式中，Z表示太阳天顶角，表示太阳方位角；S表示地形坡度角，表示地形表面方位角，由DEM高程数据获取；
IC值的变化范围介于-1到1之间，相对于水平面而言IC＝cos(Z)。


5.如权利要求1所述通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：严恩萍，莫登奎，
申请(专利权)人：中南林业科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43