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SCS+C地形辐射校正模型的应用分析研究 被引量:7
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作者 钟耀武 刘良云 +1 位作者 王纪华 阎广建 《国土资源遥感》 CSCD 2006年第4期14-18,28,共6页
在对有森林覆盖的山区影像进行地形辐射校正时,基于太阳-冠层-传感器(SCS)几何关系的校正模型优于基于太阳-地形-传感器(STS)几何关系的模型。SCS校正模型解释了树木不依赖于地形、观测角和光照入射角而具有向地性生长的本质特性,但在... 在对有森林覆盖的山区影像进行地形辐射校正时,基于太阳-冠层-传感器(SCS)几何关系的校正模型优于基于太阳-地形-传感器(STS)几何关系的模型。SCS校正模型解释了树木不依赖于地形、观测角和光照入射角而具有向地性生长的本质特性,但在某些地形区域,SCS与余弦校正同样存在过度校正的问题。为了解决这个问题,研究者在SCS校正模型中引入C校正系数来解释散射辐射项,提出了SCS+C校正模型。以北京密云Landsat 5影像为数据源,通过目视判别、直方图、定量的统计参数和地物光谱曲线对比等方法,对SCS+C校正模型与传统的余弦校正、C校正和SCS校正模型进行了对比。结果表明,4种方法均能在很大程度上消除地形阴影,更好地反映阴影区域的细节信息;从总体的光谱特性保真程度来说,余弦和SCS校正都因过度校正问题表现较差,SCS+C校正最好,C校正次之。 展开更多
关键词 遥感影像 地形辐射校正 scs scs+c
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CBERS-02B影像HR数据的地形效应校正实现
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作者 秦慧平 易维宁 《大气与环境光学学报》 CAS 2014年第5期370-375,共6页
中巴资源卫星CBERS-02B星是我国第一颗能为众多行业提供高分辨率图像数据的卫星,广泛应用于国土资源、农业、林业、水利、环保、灾害监测、测绘、城市规划等众多领域。考虑到山区地形对高分辨影像的山区地表特征反演精度的影响,对数字... 中巴资源卫星CBERS-02B星是我国第一颗能为众多行业提供高分辨率图像数据的卫星,广泛应用于国土资源、农业、林业、水利、环保、灾害监测、测绘、城市规划等众多领域。考虑到山区地形对高分辨影像的山区地表特征反演精度的影响,对数字高程模型(DEM)精度对地形校正的影响进行了初步分析,比较了几种常用地形校正模型;C校正、SCS+C校正、Minnaert校正和Ekstrand-r校正,并对校正结果进行了评价,结果表明以往的地形校正方法对CBERS-02B影像HR数据具有一定可行性,从而为中巴资源卫星CBERS-02B影像的地形校正提供了依据。 展开更多
关键词 地形校正 数字高程模型 cBERS-02B影像 c校正 scs+c校正 Minnaert校正 Ekstrand-r校正
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Assessment of different topographic correction methods in ALOS AVNIR-2 data over a forest area 被引量:3
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作者 Nafiseh Ghasemi Ali Mohammadzadeh Mahmod Reza Sahebi 《International Journal of Digital Earth》 SCIE EI 2013年第5期504-520,共17页
Because the removal of topographic effects is one the most important preprocessing steps when extracting information from satellite images in digital Earth applications,the problem of differential terrain illuminatio... Because the removal of topographic effects is one the most important preprocessing steps when extracting information from satellite images in digital Earth applications,the problem of differential terrain illumination on satellite imagery has been investigated for at least 20 years.As there is no superior topographic correction method applicable to all areas and all images,a comparison of topographic normalization methods in different regions and images is necessary.In this study,common topographic correction methods were applied on an ALOS AVNIR-2 image of a rugged forest area,and the results were evaluated through different criteria.The results show that the simple correction methods[Cosine,Sun-Canopy-sensor(SCS),and Minnaert correction]are inefficient in exceptionally rough forests.Among the improved correction methods(SCSC,modified Minnaert,and pixel-based Minnaert),the best result was achieved using a pixel-based Minnaert approach in which a separate correction factor in various slope angles is used.Thus,this method should be considered for topographic correction,especially in forests with severe topography. 展开更多
关键词 ALOS AVNIR-2 c cOSINE digital earth FOREST Minnaert modified Minnaert pixel-based Minnaert scs topographic correction
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甘肃黑河流域上游森林地上生物量的多光谱遥感估测 被引量:17
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作者 郭云 李增元 +2 位作者 陈尔学 田昕 凌飞龙 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期140-149,共10页
【目的】以黑河流域上游祁连山森林保护区为研究区,利用133个森林样地调查数据、Landsat-5 TM影像和ASTER GDEM产品为数据源,探讨地形对该流域森林地上生物量(above-ground biomass,AGB)估测的影响,以及选择合适的遥感估测方法反演该流... 【目的】以黑河流域上游祁连山森林保护区为研究区,利用133个森林样地调查数据、Landsat-5 TM影像和ASTER GDEM产品为数据源,探讨地形对该流域森林地上生物量(above-ground biomass,AGB)估测的影响,以及选择合适的遥感估测方法反演该流域的森林AGB。【方法】首先利用青海云杉特殊的生境范围和绿色植被对比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)的灵敏程度,及不同地物对纹理特征的不同响应,制定相应的决策树分类器,将研究区的土地覆盖类型分为两大类:森林(青海云杉)-非森林,并利用133个森林样地调查数据和Google Earth高分辨率影像的12 722个采样点对分类结果进行验证(总体分类精度达到90.39%,Kappa系数为0.81);然后运用多元线性逐步回归估测法,以及结合随机森林算法(random forest,RF)优化后的k最近邻分类法(k-nearest neighbors,k-NN)进行森林AGB的遥感估测,对比SCS+C地形校正前后青海云杉森林AGB的估测结果,同时比较2种不同估测方法的反演效果;最后利用得到的最优估测方法反演整个研究区的森林AGB,生成黑河流域上游祁连山森林保护区的森林AGB的等级分布图。【结果】SCS+C地形校正前多元线性逐步回归的估测精度为R2=0.31,RMSE=34.41 t·hm-2,地形校正后多元线性逐步回归的估测精度为R2=0.46,RMSE=30.51 t·hm-2;而基于SCS+C地形校正后的k-NN的交叉验证精度不仅明显高于地形校正前的精度,且显著优于多元线性逐步回归的估测结果,达到R2=0.54,RMSE=26.62 t·hm-2;另外基于最优的k-NN估测模型(窗口为7×7,采用马氏距离,k=3)反演的该流域青海云杉在2009年总的森林地上生物量为8.4×107t,平均森林地上生物量为96.20 t·hm-2。【结论】在地形复杂地区,运用SCS+C模型对地形进行适当校正,能够有效地消除太阳入射角变化引起的地表反射亮度的差异,使影像能够更准确地反映地表信息,提高森林AGB的遥感估测精度;在样本有限的情况下,相对于以大数定律作为理论基础的多元线性逐步回归估测法,k-NN能够避免发生过学习现象和样本不平衡问题,更适于该研究区青海云杉的森林AGB的估测。 展开更多
关键词 Landsat-5 TM scs+c地形校正 多元线性逐步回归 K-NN 森林地上生物量 遥感估算
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山区高分辨率遥感影像地形辐射校正方法研究 被引量:6
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作者 张超 王人潮 +2 位作者 赵春江 李海霞 刘良云 《浙江大学学报(农业与生命科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期693-698,共6页
高空间分辨率的卫星影像和航摄影像越来越广泛地应用于山区农、林业资源调查和山区生态环境监测等领域.但是由于山区地形起伏和侧视成像等原因,使得影像存在一定的阴影,从而严重影响这些高分辨率影像的应用.针对这一问题,本文借鉴在遥... 高空间分辨率的卫星影像和航摄影像越来越广泛地应用于山区农、林业资源调查和山区生态环境监测等领域.但是由于山区地形起伏和侧视成像等原因,使得影像存在一定的阴影,从而严重影响这些高分辨率影像的应用.针对这一问题,本文借鉴在遥感影像条带噪声去除中非常有效的矩匹配方法基本原理,提出了基于矩匹配的山区高分辨率遥感影像辐射校正方法,同时对被验证TM影像地形辐射校正最佳的C校正方法作了相应的改进.并以北京市西部山区的1 m分辨率的航空影像为例,分别用矩匹配方法和C校正改进方法进行了地形辐射校正,并对处理结果进行了对比分析.结果表明,对于地形复杂的山区,图像较大的高分辨率影像,矩匹配方法优于C校正改进方法. 展开更多
关键词 遥感 高分辨率影像 地形辐射校正 矩匹配 c校正方法
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复杂地形山区Landsat TM影像C校正策略与实验 被引量:4
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作者 李翠翠 樊基仓 +1 位作者 付潇华 樊辉 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2014年第1期134-141,共8页
采用分坡度、分NDVI(归一化差异植被指数)和分地类的C校正策略,对复杂地形山区Landsat TM影像进行地形校正,并运用视觉检验、回归分析和遥感分类精度将3种C校正策略的结果与传统的整体C校正进行对比,以探寻适合复杂地形山区的C校正策略... 采用分坡度、分NDVI(归一化差异植被指数)和分地类的C校正策略,对复杂地形山区Landsat TM影像进行地形校正,并运用视觉检验、回归分析和遥感分类精度将3种C校正策略的结果与传统的整体C校正进行对比,以探寻适合复杂地形山区的C校正策略。在此基础上,进一步探讨了地形校正对影像重采样尺度的响应。研究结果表明:与传统的整体C校正相比,采用分坡度、分NDVI和分地类的C校正策略能更好地消除原影像的凹凸感,减弱地形效应,且背阳面影像的过校正现象减少;各种C校正策略和整体C校正对Landsat TM影像不同波段的校正效果不一,其中,分地类的C校正策略对波段1、2、3和波段7的校正效果最好,分坡度的C校正策略对波段5的校正效果更佳,而整体C校正则对波段4的校正效果最好;虽然所有C校正均能有效地消除影像中的地形效应,但并未能提高影像分类精度;从不同重采样尺度C校正结果对比看,随着采样尺度增加,地形效应逐渐减弱,但并未完全消除,因此,中、低空间分辨率遥感影像的地形效应也不容忽视。 展开更多
关键词 校正策略 尺度效应 c校正 地形校正 复杂地形山区
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南方丘陵区植被覆盖度遥感估算的地形效应评估 被引量:48
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作者 吴志杰 何国金 +2 位作者 黄绍霖 王猛猛 林金堂 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期159-167,共9页
植被覆盖变化是生态环境领域的核心研究内容之一,但其估算精度常受到地形效应、土壤背景、大气效应等各种因素影响。以Landsat 8 OLI为遥感数据源,基于像元二分模型,分别利用归一化差值植被指数(NDVI)、经Cosine-C校正的归一化差值植被... 植被覆盖变化是生态环境领域的核心研究内容之一,但其估算精度常受到地形效应、土壤背景、大气效应等各种因素影响。以Landsat 8 OLI为遥感数据源,基于像元二分模型,分别利用归一化差值植被指数(NDVI)、经Cosine-C校正的归一化差值植被指数(NDVI)和归一化差值山地植被指数(NDMVI)建立植被覆盖度估算模型,以评估南方丘陵区植被覆盖度的地形效应。结果表明,3种植被覆盖度估算模型均能削弱地形效应,但消除或抑制地形效应影响的能力不同。比较而言,基于NDMVI指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最小,更适合地形复杂区域的植被覆盖度遥感估算;基于Cosine-C校正的NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应次之,但存在一定的过度校正现象;基于NDVI植被指数构建的植被覆盖度估算模型的地形效应最大,尤其当坡度≥10°时,阴坡植被覆盖度比阳坡明显偏低。 展开更多
关键词 植被覆盖度 NDVI NDMVI cosine-c校正 地形效应
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陡峭山区影像的半经验地形校正 被引量:9
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作者 林起楠 黄华国 +1 位作者 陈玲 陈尔学 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期776-784,共9页
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... 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。 展开更多
关键词 地形校正 scEDIL校正 c校正 scs+c校正 散射辐射比
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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
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作者 马锦典 江洪 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期1100-1110,共11页
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种空间分辨... 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种空间分辨率多光谱影像,计算了基于地表反射率的NDVI、SEVI和基于SCS+C模型校正后反射率的NDVI。评价方法包括植被指数数值分析、本影和落影相对误差分析、变异系数分析、植被指数与太阳入射角余弦值(cosi)散点图分析等。评价结果显示:4种空间分辨率的SEVI在本影相对误差分别为2.172%、1.422%、1.351%、1.060%;对应落影的相对误差分别为2.598%、2.801%、3.795%、2.711%;相应SEVI与cosi的决定系数分别为0.0173、0.0107、0.0011、0.0001;相应变异系数分别为10.036%、9.070%、8.051%、1.631%。研究结果表明,SEVI对10~50 m不同空间分辨率遥感影像的地形阴影校正效果良好,优于用SCS+C模型校正后的地表反射率计算的NDVI;遥感影像的地形阴影效应随着空间分辨率降低而减弱。 展开更多
关键词 阴影消除植被指数(SEVI) 本影 落影 scs+c 空间分辨率
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