Sentinel 2A影像去云下的丘陵地区植被覆盖度反演

光学遥感影像作为一种重要的数据源,被广泛应用于植被覆盖度反演,但南方丘陵地区常年多云雾,受云雾污染,像元质量下降。受丘陵地形的限制,地块破碎化严重,加之南方丘陵植被类型多,植被光谱变化较大,这些因素造成了植被覆盖度提取的准确度降低。为了提高丘陵地区植被覆盖度反演的精度,提出一种整合光学与SAR影像的反演框架。以Sentinel1A和Sentinel 2A影像作为遥感数据源,首先利用Sentinel 1A的光谱特征去除Sentinel 2A影像上的云像元,再使用光谱归一化减弱植被的光谱变化,在此基础上将扩展线性光谱混合模型用于反演植被覆盖度。结果表明:该框架能有效恢复云污染的像元,端元和影像归一化后,降低光谱异质性,反演丘陵地区植被覆盖度的精度较高,均方根误差为0.14,相关系数为0.95,接近地表植被覆盖的真实情况。