陡峭山区影像的半经验地形校正

编号 zgly0001590027

文献类型 期刊论文

文献题名 陡峭山区影像的半经验地形校正

作者 林起楠  黄华国  陈玲  陈尔学 

作者单位 北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室  中国林业科学研究院资源信息研究所 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2017年05期

年份 2017 

分类号 P237 

关键词 地形校正  SCEDIL校正  C校正  SCS+C校正  散射辐射比 

文摘内容 本文提出一种新的半经验地形校正模型SCEDIL(Simple topographic Correction using Estimation of Diffuse Light),该模型通过结合DEM与光学影像数据寻找局部区域内完全光照和阴影的水平像元,并以光照、阴影水平像元的平均反射率值估算局部区域散射辐射比,提高了陡峭山区影像的地形校正精度。以高分一号卫星和Landsat ETM+影像为例,从目视判读和定量分析两个方面,比较分析该算法与传统半经验地形校正算法(C、SCS+C)的校正结果。结果表明:(1)对较为平坦的地形,SCEDIL和C、SCS+C校正都有较好的目视结果;对地面起伏较大的陡峭地形,C、SCS+C校正后,原阴影区域易呈现破碎化特征,SCEDIL校正后,原阴影区域过渡较为平滑。(2)SCEDIL校正后,各波段反射率的均值和标准差优于C、SCS+C校正,SCEDIL校正后,影像总分类精度与同类地物光谱信息均一性均优于C和SCS+C校正。SCEDIL半经验地形校正方法能有效地去除影像中的地形干扰,尤其对陡峭地形的校正效果,优于常规地形校正模型。