[發明專利]地形校正植被指數的構造方法

有效

• 申請號: 200910111688.X
• 申請日: 2009-05-07
• 公開（公告）號: CN101561502A
• 公開（公告）日: 2009-10-21
• 發明（設計）人: 江洪
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G01S13/89
• 分類號: G01S13/89
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司
• 代理人: 蔡學俊

技術領域

本發明涉及一種地形校正植被指數的構造方法。

背景技術

山地丘陵地區由于地形影響，光學遙感影像中山體陰坡與陽坡的波段輻射亮度信息形成巨大反差，嚴重影響了山區植被信息的遙感定量反演精度。

當前對光學遙感影像植被信息的反演主要是采用植被指數的方法。最常用的植被指數有歸一化植被指數NDVI、比值植被指數RVI等；針對消除大氣影響而提出的指數，則有抗大氣植被指數ARVI、綠度抗大氣植被指數GARVI、可見光抗大氣指數VARI等；還有針對消除土壤背景影響而提出的指數，如土壤調節植被指數SAVI、修正土壤調節植被指數MSAVI、最優土壤調節植被指數OSAVI、通用土壤調節植被指數GESAVI等；此外，還有些其它的各種指數，如增強植被指數EVI、全球環境監測指數GEMI、綠度歸一化植被指數GNDVI、改進非線性植被指數MNLI、線性植被指數LVI、廣域動態變化植被指數WDRVI等。但針對消除地形影響的植被指數比較少，僅有少量研究有所涉及，雖有一定效果但不成熟。

對此，常規的處理方法是在計算植被指數前先進行地形校正。地形校正的方法可分為兩大類，一類是基于DEM數據的遙感影像地形校正，主要有：(1)經驗統計模型，經典算法有余弦校正、C校正、SCS校正、SCS+C校正、Proy校正等。(2)基于輻射傳輸理論的物理模型，通過研究光與地表作用的物理過程進行地形校正。(3)基于統計分析的地形輻射校正，如矩匹配算法。這些方法都有效果，但程度不一，對植被信息的改善程度也各異。更為嚴重的是，這些常規的地形校正方法都需要DEM數據的支持，而且DEM數據的精度不能小于遙感影像的數據精度。由于DEM數據的引入有可能引入新的誤差，DEM數據的更新往往又落后于實際地形因自然、人為因素帶來的變化，特別是高精度DEM數據的獲取受到限制，很大程度上制約了此類地形校正方法的效果和應用推廣。

另一類地形校正方法無需DEM數據的支持，如采用波段比模型的方法，通過一個波段的光譜值除以另一個波段的光譜值來消除地形影響。該方法不要求額外的輸入數據，但是由于地形變化對不同波段的影響不同，因此該模型只能起到壓抑地形影響的作用，而不能達到理想的地形校正效果，近年來相關研究較少。也有研究采用灰度線性匹配方法進行山體陰影的校正，但由于選擇的樣本不能涵蓋全體影像，因此僅用此推導的一個線性函數進行波段的校正有較大的局限性。而對城市高分辨率遙感影像中云朵、建筑物陰影去除的方法能否提高山區植被指數信息反演精度未見相關研究。

綜上所述，無論是現有的植被指數，還是地形校正方法在山區植被信息遙感定量反演方面都存在明顯不足。因此，設計一種基于影像自身信息，能有效消除山區地形影響的植被指數具有重要的科學意義與應用價值。

發明內容

本發明的目的在于提供一種地形校正植被指數構造方法，該方法可消除地形影響，免除了對基于DEM數據的地形校正方法的依賴，可準確、快速反演山區的植被信息。

本發明的特征在于：一種地形校正植被指數的構造方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：

(1)根據獲得的光學遙感影像數據源，進行不同程度的輻射校正；

(2)對非植被暗物質進行判別與處理；

(3)進行地形校正植被指數TCVI的計算；

步驟(1)按照以下方法進行輻射校正：如果有輻射亮度計算參數，則可以從遙感影像各波段數據的DN值計算出有關波段數據的輻射亮度值；如果進一步有關于表觀反射率的計算參數，則可進一步計算出有關波段的大氣層頂表觀反射率。輻射校正可以提高地形校正植被指數的最終反演精度，因此第一步根據源數據的具體情況盡可能求得表觀反射率結果，其次為輻射亮度結果，最差則直接利用影像數據的DN值；

步驟(2)按照以下方法判斷和處理暗物質：如果研究區沒有水體或者居民區等暗物質則直接轉入第三步處理，如果有水體或者居民區等非植被的暗物質存在，則進行掩膜處理；

步驟(3)按照以下方法計算地形校正植被指數TCVI：

陰影植被指數SVI＝[MAX(ρ_r)-ρ_r]/ρ_r…………………………………………………(1)

歸一化植被指數NDVI＝(ρ_nir-ρ_r)/(ρ_nir+ρ_r)………………………………………(2)