基于天然源面波地形校正的堰塞体探测

为提高堰塞体的天然源面波探测成果中面波速度值的准确性及计算面波速度记录点空间位置,改变以往处理模式中假定各检波器在同一高程的前提,在面波数据处理中加入台阵中各检波器的高程值,并采用最小二乘法计算各测点的面波速度记录点空间位置,进行地形校正处理,从而提高面波速度值和面波速度记录点空间位置的准确性。将此天然源面波地形校正处理技术应用于唐家山、叠溪、松坪沟等堰塞体探测中,结果表明:经地形校正处理后,探测平均误差由8.8%降低至4.3%,并使现场检波器台阵布置灵活性提高,提升了探测效率。在目前没有自带地形处理功能的面波处理软件情况下,该技术实现了对面波数据处理结果的地形校正,提高了面波勘探精度。

DEM网格间距及校正半径对重力地形校正的影响

为消除地形质量对观测重力值的影响,在重力勘探中需要进行地形校正。由于地形距观测点最近,故其对重力值的影响最大;又由于地形起伏的复杂性,难以精准获得地形起伏的变化值。因此,地形校正成为影响重力勘探精度最关键的影响因素,其中地形数据的网格大小和地形校正的半径选择是影响地形校正计算精度的关键。本文收集了平原、丘陵和山地3种类型的5、10、25、50、100 m分辨率的DEM数据分别计算了不同网格间距、不同校正范围内的传统地形校正值和广义地形校正值,分析不同网格间距和校正半径对重力地形校正的影响。通过研究表明,大地水准面以上,地形质量对测点的重力影响主要集中在0~5 000 m环带范围内,约占整个地形质量影响值的90%,在丘陵和山地类型的地形校正过程中需要重视中、远区的校正,适当增加中区校正范围;不同类型地形对地形网格间距的需求不同,地形起伏变化越大,对DEM数据分辨率要求越高。根据对比结果的分析,对不同类型地形校正中DEM网格间距和校正半径的选取原则给出了相应的建议。该项工作为重力地形校正的理论研究及规范细化提供了重要参考,具有很好的推广应用前景。

间接地形校正方法及其应用

为解决鄂尔多斯盆地黄土高原区具有双层结构复杂地形1:10万重力测量的地形影响问题而提出了“间接地形校正方法”。该方法是一个综合处理过程,它包括:1.将原始的重力异常计算成自由空间重力异常;2.用三角级数法把起伏地形面上的重力异常换算成某一高度平面上的重力异常,即“曲化平”;3.用频域正演公式G(u,v)=2πfe^(-kz)计算和消除层状起伏地形质量的重力效应;4.用回归分析方法消除地形校正的残差。该方法在进行传统地形校正的同时,还能方便地解决多层结构地形的校正问题,消除中间层密度取得不准和中间层密度横向变化引起的地形校正残差问题。理论模型的试算表明方法有较高的精度。通过工区近7000km^2内4974个点的实际资料处理,得到了清晰的异常形态,收到了良好的地质效果。

基于不同开源DEM的地形校正模型应用对比研究

复杂地形严重影响光学卫星遥感在山区的定量化应用精度,基于开源DEM的半经验地形校正模型是消除遥感观测地形效应的常用方法,然而对不同开源DEM和不同校正模型的最佳组合方式仍缺乏研究。该文以黄土丘陵区为例,基于Landsat8 OLI影像,使用3种开源DEM(AW3D、SRTM、GDEM)和4种地形校正模型(C模型、SCS+C模型、SE模型、MIN模型)开展地形校正试验,并通过构建地形校正效果评价指标,对由太阳局地入射角引起的光谱异常、坡向引起的光谱异常和同地类光谱变异性的校正效果进行定量评估。结果表明:基于不同开源DEM产品的综合地形校正效果排序为AW3D>SRTM>GDEM,基于AW3D产品的地形校正能最精细刻画遥感影像地表反射率对局地太阳入射角变化的响应规律;所有开源DEM和校正模型组合试验中,AW3D产品和SE校正模型组合的地形校正效果最佳,对太阳局地入射角引起的光谱异常、坡向引起的光谱异常和同地类光谱异常的减少幅度分别为98.2%、38.8%和97.4%。研究成果可为黄土丘陵区遥感影像地形校正提供参考。

基于半经验模型的遥感影像地形校正效应及适用性分析

地形校正是遥感影像数据处理的关键步骤,但校正模型在不同地形条件和不同尺度下的校正效果仍缺乏充分、全面验证和比较,限制了地形校正模型的广泛应用。为了探究不同地形条件下地形校正模型的效果和适用性,本研究选取Landsat 8 OLI 30 m影像数据作为数据源,并结合SRTM_V330 m DEM数据,采用C、SCS+C(Sun-Canopy-Sensor+C)、Minnaert三种半经验地形校正模型在高原、山地、盆地、峰丛四种典型地形进行校正实验;运用目视分析、相关性分析和统计分析法,对上述方法在不同地形样区的校正效果进行了深入分析和对比。结果表明:(1)在高原样区,C模型的校正效果最好,能够显著减小影像反射率与太阳入射角余弦值之间的线性回归斜率和决定系数(R 2),并且各波段的四分位距减少量也最多,尤其在近红外波段,减少了26%。(2)在山地样区中,SCS+C模型考虑了植被生长的向地性,校正后R 2最小,为0.003,且各波段IQRR(Interquartile Range Reduction)也最大,说明其在山地样区适用性更高。(3)在盆地样区中,Minnaert模型考虑了地表的双向反射特性,校正后R 2最小,为0.008,说明其对影像反射率与太阳入射角余弦值之间相关性的削弱程度最大,IQRR也比其他两种方法更大,因此其对盆地样区具有较好的适用性。(4)在峰丛样区中,C和SCS+C模型校正后出现了过校正现象;相比之下,Minnaert模型的校正效果较好,但仍需进一步改进以提高对阴影区域的校正效果。本研究可为遥感影像数据处理提供技术支撑。

基于地形校正的植被净初级生产力遥感模拟及分析

植被净初级生产力(NPP)模拟研究对碳平衡监测及深入理解碳循环具有重要意义。高空间分辨率、短重访周期的遥感数据和地形校正成为精准模拟山区植被NPP研究的必然选择。在利用DEM数据对太阳总辐射和气温进行地形校正的基础上,估算了研究区植被吸收光合有效辐射因子、温度胁迫因子、水分胁迫因子和典型植被类型的最大光能利用率,构建了改进的CASABTC估算模型,利用HJ-1CCD数据模拟了2009年大别山区植被的NPP,并探讨了其时空变化特征。结果表明:1)由该文模拟值与MOD17A3的精度验证结果分析,基于地形校正的CASABTC模型和HJ-1数据适合精确模拟山区植被的NPP;研究区NPP在冬季比在春、秋、夏季受地形起伏的影响大。2)该文模拟的年NPP平均值为413.7g/(m2·a)比MOD17A3平均值偏小4.9%,在空间分布上前者更加详细,地表特征更明显。3)研究区2009年NPP模拟值范围为0～1143.6g/(m2·a),研究区总面积66.1%的NPP值在200～600g/(m2·a)之间;年总NPP为9.891×106t,约占全国年总NPP的3.2‰,整体上呈现高、低值区交错分布的不规则特点。4)月NPP值随季节而变化,所有植被类型的NPP季节变化曲线都呈典型的单峰分布,且不同植被类型NPP的季节变化幅度有差别。月NPP值的季节变化与气温、太阳总辐射及NDVI的季节变化基本吻合,而降水量年内分配不均与NPP无相关性特点。5)各植被类型的月NPP和总NPP随海拔高度上升而逐渐变大,对于后者当海拔高度上升至1100m时达到最大值,继续上升,其保持在600g/m2左右不变。该研究可为后续基于HJ-1数据的山区植被NPP模拟提供参考。

6种地形校正方法对雷竹林地上生物量遥感估算的影响

结合野外调查数据和Landsat5TM影像,分析6种地形校正方法(Teillet-回归,Cosine,C,SCS,SCS+C和Minnaert)对雷竹林地上生物量遥感估算的影响。结果表明:1)除Cosine和SCS方法存在校正过度现象,其余4种地形校正方法均具有良好的校正效果;2)6种地形校正方法均可提高TM4,TM5与地上生物量的相关性,且RVI,NDVI和SAVI这3种植被指数与生物量之间的相关性也得到改善;3)与原始影像相比,6种地形校正后的遥感数据都能不同程度地提高雷竹林生物量估算精度,以Teillet-回归校正后所建雷竹林地上部分生物量估算模型精度最高,相关系数从0.441提高到0.687,RMSE降低17%左右;4)尽管Cosine校正最大程度地提高了TM4,TM5与地上生物量的相关关系,但Cosine方法存在校正过度问题,Cosine校正后雷竹林地上生物量遥感估算模型精度反而略低于Teillet-回归校正;5)虽然地形校正可提高植被指数与雷竹林地上生物量之间的相关性,但所选5种植被指数均未入选雷竹林地上生物量遥感估算模型的变量,这与雷竹林较高的密度有关。

基于DEM的山区遥感图像地形校正方法

基于地表反射为各向异性的假定,可以将遥感图像的地形校正分为光照和反射率校正两部分。基于6S大气校正模型和数字高程模型(DEM)对山区遥感图像进行光照和反射率校正,通过消除遥感图像中大气和地形的影响,反演得到地表反射率。通过对江西兴国县TM图像的实验,实现了对山区遥感图像的地形校正。对模型中的大气参数进行了敏感性分析,发现大气参数的误差对地表反射率的反演精度影响较小。

二维倾斜地形对大地电磁资料的影响与地形校正

二维倾斜地形影响，主要使ＴＭ极化模式的视电阻率降低。数值模拟结果证明，倾角小于１０°时，地形影响可以忽略，随着倾角的增大，地形影响急剧加强。同时，倾斜地形影响与周期有关，周期愈长，影响愈甚，而且，当倾角增大时，开始出现显著影响的周期提前。利用带地形均匀半空间与水平均匀半空间的电磁响应，计算出校正系数，进而可以消除或降低地形影响。

一种改进的卫星影像地形校正算法

地形校正的目的主要是补偿由于不规则的地形起伏而造成的地物亮度的变化。由于这种变化会导致相似或同种植被的反射率不一致而影响遥感影像的分类精度,因此,精确的地形校正不仅能提高影像分类的精度,而且还是遥感应用的前提。C校正方法是常用的一种基于影像像素值和太阳入射角余弦值之间线性关系的经验校正方法,但它必须对遥感影像的每一波段都进行像素值和入射角余弦值的线性拟合,这是一个复杂费时的过程。为了改善校正效果和节省校正时间,提出了一种改进的C校正算法,即在不进行线性拟合的情况下也可以达到良好的校正效果。利用三峡地区的TM影像和DEM数据所做的实验证明,该改进方法对影像进行地形辐射校正的结果比原始的C校正算法以及余弦校正都有较大的提高,且优于C校正模型。

同时实现地质雷达数据地形校正和偏移成像的方法

起伏地形使地质雷达图像变得复杂、地层界面的反射同相轴畸变、绕射同相轴严重偏离双曲线形状。提出了用麦克斯韦方程逆时偏移的方法同时实现地形校正和偏移成像以消除地形的影响。该方法将等偏移距逆时记录作为在接收点位置处的电流源,用时间域有限差分法求介质中的波场,输入波场退为零时刻时的空间电场分布即为地形校正和偏移成像结果。由于地形校正也是基于波动方程实现的,因此它比基于射线理论的常规静校正方法精确。通过比较该方法与常规静校正加逆时偏移之效果可知,该方法能更准确地对起伏地形下方的金属管线等绕射体成像。

不同地形校正模型计算地形复杂山区地表反射率的对比

地表反射率对定量遥感有重要意义,其在复杂地形区会受到地形条件影响。地形校正可以减小或消除山区遥感影像中地形因素影响。以梵净山区为研究区,利用Landsat-5 TM影像、DEM及坡度、坡向数据,采用10种地形校正模型进行比较实验,以发现其在反演地表反射率时存在的问题,并为选择适合地形复杂山区地表反射率反演的地形校正模型及相关研究提供参考。结果显示:1.SCS+C、Minnaert、b、Teillet-回归、VECA、C模型地形校正效果较好,可用于反演山区的地表反射率,但是当坡度为0°时,Minnaert、Teillet-回归、VECA模型存在问题;2.Cosine-b、Cosine、SCS和Cosine-C模型存在过度校正现象,Cosine和SCS模型甚至可能出现反射率大于1的异常值,不宜选择;3.在通过采样获得经验参数的情况下,Minnaert模型对样点选取较为敏感,而SCS+C和b模型对样点选取的敏感性较低。在较大范围的地形复杂山区反演地表反射率时,SCS+C和b模型更合适。此外,从DEM数据、大气校正模型、地表覆被类型方面分别探讨了其对地表反射率的影响并提出了改进建议。

一种顾及空间相关性遥感影像辐射度的地形校正算法

地形校正的目的是消除太阳光照对不规则地面地物辐射值的影响。这种影响会使相似植被类型地物的辐射值发生很大的变化。因此,在地形复杂的地区,地形校正是影像预处理的一个重要步骤。传统的基于单像素的地形校正方法,虽然减小了辐射值的变化,但在太阳入射角低的地区常常出现校正过度的情况。针对这种误差进行分析,提出一种考虑了空间相关性的校正算法,并且利用鄂西地区的Landsat7卫星影像进行的试验证明,该算法优于传统的地形校正模型。

山区遥感图像地形校正模型研究综述

从经验模型、物理模型、半经验模型3个方面详细叙述了山区遥感图像中消除地形因素影响的主要方法,同时分析了现有模型存在的主要问题,并展望了地形校正将来的主要发展方向.

基于球冠域的月球重力地形校正方法

利用卫星重力测量资料研究地球、月球与火星等星体的内部构造时,需要进行重力地形校正,计算全球布格重力异常,而在球坐标中实现地形校正计算是一种有效的途径.本文提出球坐标系中的球冠域地形校正计算方法,给出了该方法涉及的球坐标系之间坐标转换方法和球冠域内地形模型重构方法,并进行理论验证.作者利用嫦娥一号激光测高数据对月球重力进行地形校正,获得了月球全球布格重力异常,并与球坐标系中Tesseroid单元体地形校正方法对比,分析了球冠域地形校正方法的计算精度、空间分辨率及其优缺点.

基于模拟数据分析地形校正模型效果及检验

对目前已有的多种地形校正模型(余弦校正模型、C校正模型、Minnaert模型、统计校正模型、SCS校正模型以及SCS+C校正模型)的优缺点进行了详细的评价.分析了各种地形校正模型的起源和物理意义.采用数值模拟(Li-Strahler几何光学模型(GOMS))技术生成不同地形条件下的冠层反射率,并采用上述多种模型进行地形影响的消除,从理论上研究分析各种地形校正模型的特点.结果表明统计模型和C校正模型是这些地形校正模型中较好的模型方法.利用结果最优的模型方法对中国江西兴国县的地形进行校正试验,结果表明引入的C校正模型可以较优地进行地形影响的消除.

遥感影像地形校正研究进展及其比较实验

地形校正作为复杂地形区遥感影像预处理的重要步骤,对提高地表参数遥感定量化精度具有重要意义。为此,在简述地形校正含义与目标的基础上,回顾并总结了国内外各种地形校正方法并将其划分为基于波段比、DEM和超球面3类方法,以期为地形校正及相关研究提供参考。在DEM的支持下,采用11种地形校正方法对ETM+影像进行了校正比较实验,研究表明:(1)VECA、b、C、Teillet-回归、SCS+C、Minnaert和Minnaert-SCS校正7种地形校正效果较好,可用于遥感影像的地形校正;而Cosine-T、Cosine-C、SCS和Cosine-b校正存在过度校正现象,不宜选择。(2)VECA与b校正模型校正效果最好,且VECA校正比b校正可操作性更强。在此基础上,从地形效应的理论诠释与数学表达、DEM数据、地形校正应用研究3个方面探讨了目前该领域存在的一些问题和难点,并对今后可能的工作重点和研究方向提出了建议。

激光点云实现探地雷达图像地形校正的研究

探地雷达在地形起伏条件下采集数据时,必须考虑因地形变化产生的图像畸变和精确定位问题。本文采用车载激光扫描系统可快速获取研究区高精度的地形数据,通过探地雷达测量线上均匀分布的离散点,实现测量区地形数据与探地雷达图像之间的同步。根据时间移位原理和线性差值方法,选择某一标准的水平基准面作为参考平面,将探地雷达各道数据的双程传播时间进行校正,从而实现探地雷达图像的地形校正。校正后图像跟校正前相比,不仅显示出复杂地形下介质真实分布形态,而且有助于探地图像的解译和地下目标物及介质层的精确定位。

IRS遥感卫星图像地形校正

运用经验统计法、Minnaert校正和C校正方法对高黎贡山南段地区的IRS卫星图像进行校正试验,从视觉、定量方面对校正效果评价:低太阳高度角时,经验统计法是校正IRS遥感卫星图像地形影响的理想方法。

遥感影像地形校正物理模型的简化与改进

针对考虑太阳直接辐射、天空散射辐射以及来自于附近地表反射辐射的复杂地形EMT+遥感影像地形校正物理模型公式复杂、计算繁琐、不易实施的特点以及存在过度校正的缺陷,对该物理模型进行简化和改进。提出一套简化模型相关参数,即r值,Vt,Vd,T↓(λ,θ)等的计算方案,从而简化计算过程,提高计算效率。并针对该地形校正物理模型朗伯体假设的缺陷,引入Minnaert参数k时模型进行非朗伯体修正。简化和改进的地形校正物理模型的校正实验结果表明该模型很好地消除了复杂地形EMT+遥感影像的地形阴影,从而证明该地形校正物理模型的简化和改进方案可行。