[發(fā)明專利]一種基于太陽(yáng)高度角的TAVI調(diào)節(jié)因子算法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201611127461.0
• 申請(qǐng)日: 2016-12-09
• 公開（公告）號(hào): CN106600586B
• 公開（公告）日: 2019-11-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 江洪;毛政元;肖桂榮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 福州大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 福州元?jiǎng)?chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學(xué)俊

本發(fā)明涉及一種基于太陽(yáng)高度角的TAVI調(diào)節(jié)因子算法,包括以下步驟：影像預(yù)處理，分析影像波段表觀反射率數(shù)值分布，提取太陽(yáng)高度角計(jì)算調(diào)節(jié)因子。本發(fā)明無(wú)需DEM數(shù)據(jù)和遙感影像分類，不依賴于地面調(diào)查數(shù)據(jù)，采用具有實(shí)際物理意義的太陽(yáng)高度角作為計(jì)算參數(shù)，確保TAVI能有效消除地形影響對(duì)植被信息的干擾，達(dá)到并優(yōu)于基于DEM數(shù)據(jù)的C模型地形校正效果，并避免了由于遙感影像與DEM數(shù)據(jù)配準(zhǔn)精度差異導(dǎo)致的地物植被信息反演精度下降等問(wèn)題，對(duì)TAVI在復(fù)雜地形山區(qū)植被信息準(zhǔn)確反演的大范圍應(yīng)用推廣具有重要的科學(xué)意義與經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及TAVI調(diào)節(jié)因子算法領(lǐng)域，特別是一種基于太陽(yáng)高度角的TAVI調(diào)節(jié)因子算法。

背景技術(shù)

現(xiàn)有公開發(fā)表的地形調(diào)節(jié)植被指數(shù)(TAVI)中調(diào)節(jié)因子f(Δ)優(yōu)化方法主要有2種：“尋優(yōu)匹配法”和“極值優(yōu)化法”。

“尋優(yōu)匹配”算法(國(guó)家專利號(hào)200910111688X)計(jì)算步驟為：(1)影像分類，劃分遙感影像中山體的陰坡和陽(yáng)坡，并選取典型樣區(qū)；(2)目標(biāo)識(shí)別，借助地面調(diào)查資料、實(shí)地考察數(shù)據(jù)、航拍資料或者GoogleEarth的高分辨率影像數(shù)據(jù)等核實(shí)陰坡與陽(yáng)坡植被的均質(zhì)性，識(shí)別典型樣區(qū)陰坡與陽(yáng)坡植被一致或接近的部分；(3)優(yōu)化匹配，令f(Δ)從0開始，依次遞增，考察TAVI在典型樣區(qū)陰坡與陽(yáng)坡植被一致部分的植被指數(shù)值變化，當(dāng)二者相等時(shí)，即可確定f(Δ)的最優(yōu)結(jié)果。

“極值優(yōu)化”算法(國(guó)家專利號(hào)201010180895.3)計(jì)算步驟為：(1)影像分類，劃分遙感影像中山體的陰坡和陽(yáng)坡；(2)計(jì)算極值，計(jì)算陰坡部分TAVI的最大值M_{TAVI 陰}與陽(yáng)坡部分TAVI的最大值M_{TAVI 陽(yáng)}；(3)迭代尋優(yōu)，令f(Δ)從0開始，依次遞增，當(dāng)滿足以下公式的條件時(shí)，得到f(Δ)最優(yōu)值。

|M_TAVI陰-M_{TAVI陽(yáng)}|≤ε,ε→0,f(Δ)＝0～∞

按照上述2種優(yōu)化算法，TAVI無(wú)需DEM等數(shù)據(jù)的支持，就能有效削減地形對(duì)山區(qū)植被信息的影響。但此2種優(yōu)化算法經(jīng)驗(yàn)性強(qiáng)而物理意義偏弱，并都需要對(duì)遙感影像進(jìn)行分類；其中，“尋優(yōu)匹配”算法還需要地面數(shù)據(jù)等的支持，而“極值優(yōu)化”算法容易陷入局部最優(yōu)而非全局最優(yōu)，這都限制了TAVI的自動(dòng)化應(yīng)用水平，不利于TAVI大范圍推廣應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的是提出一種基于太陽(yáng)高度角的TAVI調(diào)節(jié)因子算法，無(wú)需DEM數(shù)據(jù)和遙感影像分類，同時(shí)不依賴于地面調(diào)查數(shù)據(jù)，并具有實(shí)際物理意義，對(duì)TAVI在復(fù)雜地形山區(qū)植被信息準(zhǔn)確反演的大范圍應(yīng)用推廣具有重要的科學(xué)意義與經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

本發(fā)明采用以下方案實(shí)現(xiàn)：一種基于太陽(yáng)高度角的TAVI調(diào)節(jié)因子算法，具體包括以下步驟：

步驟S1：對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)遙感影像輻射定標(biāo)，生成影像表觀反射率數(shù)據(jù)；

步驟S2：對(duì)遙感影像進(jìn)行質(zhì)量分析，統(tǒng)計(jì)遙感影像紅光波段和近紅外波段表觀反射率數(shù)據(jù)；分析山區(qū)植被在這兩個(gè)波段反射率是否合理，決定影像是否正常可用；通常山區(qū)植被紅光波段反射率平均值在0.05左右，近紅外波段反射率平均值大于0.2。

步驟S3：計(jì)算調(diào)節(jié)因子f(Δ)，從遙感影像頭文件讀取衛(wèi)星過(guò)境時(shí)太陽(yáng)高度角；其中f(Δ)的計(jì)算采用下式：

f(Δ)＝s-sin(α)；

式中，s為傳感器參數(shù)，α為太陽(yáng)高度角；

步驟S4：采用下式計(jì)算地形調(diào)節(jié)植被指數(shù)TAVI：

式中，B_nir為遙感影像近紅外波段表觀反射率數(shù)據(jù)，B_r為遙感影像紅光波段表觀反射率數(shù)據(jù)。