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域，地形起伏较大的区域精度仍然较低。随着地形校正研究的深入，一些改进的模型陆续用于复杂山区的地形校正，如SCS+C校正、旋转校正，坡度匹配模型。虽然这些模型均能取得较好的校正效果，但它们的性能往往过度依赖由像元反射率和太阳入射角余弦拟合的经验参数。综上所述，现有地形校正模型均过度依赖研究区，且相同的地形校正模型在不同的试验区具有明显不同的校正效果，没有一种普适的地形校正模型；校正效果好的模型往往来自一些面积相对较小的研究区，且整幅影像所有像元使用一个全局参数，存在地域性强、通用性差的缺陷，无法满足大区域遥感影像的需要。解决上述技术问题的难度：分割参数的设置直接影响到地形校正模型经验参数的估计精度。对于异质性高的遥感影像不存在普适的分割参数，需要构建一套完整的理论技术进行分割参数的优选，参数的敏感性与稳定性需要做系统的评价。解决上述技术问题的意义：本专利技术提出的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法能够更好地适应复杂山区地形的起伏变化，恢复山区遥感影像的真实光谱信息，避免全局参数估计的盲目性，进而为传统的地形校正模型优化提供一种参考，服务于大区域森林监测及相近领域的光学遥感影像预处理。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供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。本专利技术是这样实现的，一种通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法，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数据以及其他测试数据；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，随后采用k-mean算法进行聚类融合，基于聚类融合结果，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，保持整幅影像每个分割单元均有一个经验参数；步骤六，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；步骤七，从视觉评价、相关性分析、参数统计分析方面，进行校正效果的综合评价。进一步，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。进一步，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。进一步，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)。进一步，步骤三中，所述利用Meanshift进行遥感影像的自动分割包括：利用三个具有一定物理意义的参数从下至上控制分割过程，进行光学遥感影像的自动分割；所述三个具有一定物理意义的参数为空间尺度hs,色彩尺度hr,最小区域面积尺度M。进一步，步骤五中，所述经验参数估算公式如下：LI(λ)i＝α(λ)i*ICi+b(λ)i；式中，i代表遥感影像分割单元；λ表示波段号；LI(λ)i表示校正前波段λ中分割单元i的反射率；a(λ)i,b(λ)i分别表示波段λ中分割单元i线性回归的斜率和截距；ICi表示分割单元i的光照系数。进一步，步骤六中，所述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包括：LH(λ)i＝LI(λ)i-a(λ)i*(IC-cos(Z))。式中，i代表遥感影像分割单元；λ表示波段号；LH(λ)i,LI(λ)i分别表示波段λ中分割单元i校正前和校正后的反射率；a(λ)i表示波段λ中分割单元i线性回归的斜率；ICi表示分割单元i的光照系数，Z表示太阳天顶角。本专利技术的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法。本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法。本专利技术的另一目的在于提供一种实施通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法的山区森林资源的遥感监测仪。综上所述，本专利技术的优点及积极效果为：本专利技术以中高分辨率光学遥感影像为主要数据源，采用基于遥感影像分割单元的经验参数估计替代传统的全局经验参数估计，专利技术一套通用的地形校正优化方法。本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，提出的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法能够更好地适应复杂山区地形的起伏变化，避免全局参数估计的盲目性。本专利技术思路清晰，可移植性强，可用于大区域森林监测及相近领域的光学遥感影像预处理。附图说明图1是本专利技术实施例提供的通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法流程图。图2是本专利技术实施例提供的通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法原理图。图3是本专利技术实施例提供的研究区地理位置图。图4是本专利技术实施例基于meanshift算法的影像分割结果图。图5是本专利技术实施例提供的例地形校正前后的放大效果图(对应图3中的区域A)。图6是本专利技术实施例提供的例地形校正前后的放大效果图(对应图3中的区域B)。图7是本专利技术实施例提供的不同模型地形校正前后光照系数IC和近红外NIR波段的相关系数图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结本文档来自技高网...

【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；/n步骤六，构建基于分割单元的地形校正优化模型；/n步骤七，进行校正效果的综合评价。/n

【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