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基于Landsat8 OLI影像的山区植被地形落影校正方法研究
被引量:
1
1
作者
吴勇锋
江洪
《海南大学学报(自然科学版)》
CAS
2021年第2期160-168,共9页
为消除地形落影影响,提出一种基于Landsat8 OLI影像的山区植被地形落影校正方法.落影校正利用能够有效消除地形阴影干扰且无需异源数据支持的SEVI作为阴影校正信息源,构建光照区SCS+C校正后红绿蓝波段地表反射率与SEVI间的随机森林回归(...
为消除地形落影影响,提出一种基于Landsat8 OLI影像的山区植被地形落影校正方法.落影校正利用能够有效消除地形阴影干扰且无需异源数据支持的SEVI作为阴影校正信息源,构建光照区SCS+C校正后红绿蓝波段地表反射率与SEVI间的随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)模型,进而利用落影区SEVI校正落影区红绿蓝波段地表反射率的光谱信息.采用目视分析、统计分析、光谱特征分析以及波段反射率与cos i相关性分析对SCS+C校正模型以及本文方法进行地形阴影校正效果评价.评价结果显示:SCS+C校正对本影校正效果良好,但对落影校正效果欠佳;SCS+C校正后红绿蓝波段本影与其相邻阳坡的相对误差大幅降低,分别从40.40%、43.43%、29.28%降至8.75%、13.35%、6.28%,而落影与其相邻阳坡的相对误差降幅相对较小,分别从48.76%、51.30%、38.50%降至38.25%、41.23%、29.84%;本文方法校正后,红绿蓝波段落影与其相邻阳坡的相对误差大幅降低,分别从48.76%、51.30%、38.50%骤降至0.43%、1.82%、1.91%,表明本文方法在落影区域能够取得较好的校正效果.
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关键词
Landsat8
OLI
地形落影
scs
+
c
模型
SEVI
随机森林回归
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职称材料
题名
基于Landsat8 OLI影像的山区植被地形落影校正方法研究
被引量:
1
1
作者
吴勇锋
江洪
机构
福州大学数字中国研究院
出处
《海南大学学报(自然科学版)》
CAS
2021年第2期160-168,共9页
基金
国家重点研发计划项目子课题(2017YFB0504203)。
文摘
为消除地形落影影响,提出一种基于Landsat8 OLI影像的山区植被地形落影校正方法.落影校正利用能够有效消除地形阴影干扰且无需异源数据支持的SEVI作为阴影校正信息源,构建光照区SCS+C校正后红绿蓝波段地表反射率与SEVI间的随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)模型,进而利用落影区SEVI校正落影区红绿蓝波段地表反射率的光谱信息.采用目视分析、统计分析、光谱特征分析以及波段反射率与cos i相关性分析对SCS+C校正模型以及本文方法进行地形阴影校正效果评价.评价结果显示:SCS+C校正对本影校正效果良好,但对落影校正效果欠佳;SCS+C校正后红绿蓝波段本影与其相邻阳坡的相对误差大幅降低,分别从40.40%、43.43%、29.28%降至8.75%、13.35%、6.28%,而落影与其相邻阳坡的相对误差降幅相对较小,分别从48.76%、51.30%、38.50%降至38.25%、41.23%、29.84%;本文方法校正后,红绿蓝波段落影与其相邻阳坡的相对误差大幅降低,分别从48.76%、51.30%、38.50%骤降至0.43%、1.82%、1.91%,表明本文方法在落影区域能够取得较好的校正效果.
关键词
Landsat8
OLI
地形落影
scs
+
c
模型
SEVI
随机森林回归
Keywords
Landsat8 OLI
c
ast shadows
scs
+
c
model
SEVI
random forest regression
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Landsat8 OLI影像的山区植被地形落影校正方法研究
吴勇锋
江洪
《海南大学学报(自然科学版)》
CAS
2021
1
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