一种光学卫星遥感影像的地形阴影效应校正方法技术

本发明专利技术公开了一种光学卫星遥感影像的地形阴影效应校正方法，以解决受地形影响而导致的遥感影像中阴影区域的地表反射率失真的问题。该方法基于像元的地表反射率以及光照区域和阴影区域地表接收到的太阳辐射，引入阴影强度因子(SIF)、植被指数因子(VIF)和波段调整因子(BAF)构建地形阴影效应正模型，并通过定性和定量分析全面评估模型的校正性能。本发明专利技术能够有效校正阴影区域的光谱畸变并且不会干扰光照区的原始光谱特性，校正后地表反射率与光照条件之间展现出良好的去相关表现，NDVI校正后具有很高的稳定性，植被信息被正确地保留，能够抑制本影区域过度校正和落影区域校正不足的现象，并且校正过程除DEM外不需引入其他数据。数据。数据。

【技术实现步骤摘要】
一种光学卫星遥感影像的地形阴影效应校正方法


[0001]本专利技术属于光学卫星遥感影像预处理
，具体地说，涉及一种光学卫星遥感影像的地形阴影效应校正方法。

技术介绍

[0002]地表反射率是表征太阳辐射反射能力的物理量，是地物的固有的属性。准确地估算地表反射率对于定量遥感理论基础构建和遥感产品应用等有着重要的意义。然而，在地形起伏较大的山区，太阳辐射在太阳
‑
地表
‑
传感器之间的辐射传输过程发生了改变，地面像元接收到的有效辐射产生了差异，使得同一地表覆盖在阴坡上接收到较弱的辐射而具有较低的反射率值。这一现象称之为地形阴影效应。地形阴影效应的存在严重影响了地表覆盖精细分类、植被参数反演、定量遥感等应用。因此，校正或减弱地形阴影效应是山地遥感预处理中的一个重要步骤。
[0003]目前，对于地形阴影效应的校正方法可分为3类：(1)阴影检测及阴影信息补偿方法。这类方法不局限于某一类地物，而是通过亮度信息(如DN值)检测和补偿阴影区域的信息。但不同地物的阴影补偿效果不同，另外，此类方法通常需要很大的计算量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光学卫星遥感影像的地形阴影效应校正方法，其特征在于，该方法包括以下骤：步骤S1，数据准备：获取山地区域的多光谱卫星影像数据(表观反射率影像数据和地表反射率影像数据)，以及对应的数字高程模型DEM数据；步骤S2，模型中的参数获取：通过影像成像时间、太阳天顶角和方位角、大气模式、气溶胶类型、能见度、传感器高度、光谱参数、地表反射率类型参数，利用6S模型计算太阳直射辐射、天空散射辐射、地形反射辐射，并通过DEM计算天空观测因子V
d
和地形观测因子C
t
；步骤S3，阴影强度因子SIF计算：计算表观反射率阴影指数实现对影像中阴影强度的表征，并利用该阴影指数结合阈值来建立阴影强度因子；步骤S4，植被指数因子VIF计算：以NDVI作为植被指数因子VIF以反映阴影覆盖区域的情况；步骤S5，波段调整因子BAF的粗略计算：选择适量阳坡和阴坡同质的样本，将BAF值从0开始以0.05作为步长，通过不同BAF值下阳坡、阴坡样本的反射率平均值之间的关系确定粗略的BAF值；步骤S6，构建地形阴影效应校正模型：以地表反射率影像数据、太阳直射辐射、天空散射辐射、地形反射辐射、天空观测因子、地形观测因子、SIF因子、VIF因子和BAF因子构建地形阴影效应校正模型计算校正后的地表反射率；步骤S7，波段调整因子BAF的精确计算：在步骤S5的基础之上，通过不同BAF值下阳坡、阴坡样本与太阳入射角余弦cosi之间的关系来确定最佳的BAF值，从而调节步骤S5中得到的精确的BAF值；步骤S8，模型性能评估：通过定性和定量的分析全面评估模型的性能。2.根据权利要求1所述的一种光学卫星遥感影像的地形阴影效应校正方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述天空观测因子V
d
和地形观测因子C
t
按照以下公式计算：按照以下公式计算：式中，S是由DEM数据计算的每个像元的坡度值。3.根据权利要求1所述的一种光学卫星遥感影像的地形阴影效应校正方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：步骤S31：按照以下公式计算表观反射率阴影指数，式中，SI
TOA
是表观反射率阴影指数，ρ
C_TOA
、ρ
G_TOA
和ρ
NIR_TOA
分别为Coastal波段、Green波段和NIR波段的表观反射率；步骤S32：以峰值处的SI
TOA
值作为地表反射率校正的阈值，SI
TOA
大于峰值的像元需要校正，反之则不需要校正，由此构建SIF因子，SI...

【专利技术属性】
技术研发人员：左小清，杨栩，朱大明，宋炜炜，李勇发，郭世鹏，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：