[发明专利]考虑地物类型的Minnaert地形校正模型优化方法

说明书

本发明公开了一种考虑地物类型的Minnaert地形校正模型优化方法。包括：根据遥感图像的地物类型设计分类体系，对遥感图像进行分类；结合遥感图像的成像时间和辅助的数字高程模型，获取遥感图像各像元的太阳角度和地形参数；进行Minnaert地校正模型各波段各地物类型系数k的求解；使用各波段各地物类型系数k对相应波段、相应地物类型的辐亮度进行Minnaert模型应用，并通过拼接处理，得到各波段辐亮度地形校正后的图像数据；使用辐亮度数据与太阳入射角余弦值的拟合斜率、拟合决定系数R²作为评价指标，对各地物类型地形校正后的辐亮度进行整体的地形校正效果评价。利用本发明，可以在遥感图像地形校正场景中，提高校正精度，避免过校正。

技术领域

本发明涉及遥感图像地形校正技术领域，具体涉及一种考虑地物类型的Minnaert地形校正模型优化方法。

背景技术

地形复杂区域的影像受到辐射畸变的现象叫做地形效应，这种效应使影像中地物的光谱信息受到了严重干扰，进而在对图像进行分类时出现地物误分、错分的问题，使得图像的分类精度、信息提取精度大大降低，因此需要对遥感数据进行地形校正以便消除地形效应产生的影响。现有的地形校正模型有很多，主要包括基于波段比、基于超球面和基于DEM三种模型，然而受地面光谱反射特性和计算量的限制，目前基于DEM的地形校正方法应用更为广泛。基于DEM的地形校正模型又可分为统计-经验模型、地形归一化模型、朗伯体反射率模型和非朗伯体反射率模型。前述3种模型均为经验模型或者理想的物理模型，不能真实表达现实环境，且易导致过校正现象；而非朗伯体反射率地形校正模型在消除地形因素影响的同时，也兼顾了成像几何变化引起的地物二向性反射差异。

1941年，比利时天体物理学家Minnaert提出了Minnaert函数对地表的非朗伯体反射进行归一化处理，在同一研究区内，Minnaert函数的校正系数k是一个常值。Minnaert地形校正模型公式如下：

L_H＝L_T cose/(cos e cos i)^k

式中，L_H为地形校正后的辐亮度值，L_T为原始遥感图像的辐亮度值；e为像元所在平面的坡度角，i为太阳入射角(太阳光线与坡面法线的夹角)，cos i为太阳入射角的余弦值；k为Minnaert常数，其值介于0～1之间。cos i计算公式如下：

式中，θ为太阳天顶角，为太阳方位角，为坡向。

对Minnaert地形校正模型公式通过取对数的方式进行变换则可得到如下线性方程：

log(L_T cos e)＝log L_H+k·log(cos e cos i)

则由上述方程式可得，将log(L_T cos e)作为因变量，log(cos e cos i)作为自变量，选取一定的样本数据进行一元线性拟合则可得到Minnaert地形校正模型系数k。

需要注意的是，常规的单幅遥感影像在进行k值求解时，是将影像中所有地物类型的待校正数据进行一次线性回归分析得到的，改进型的Minnaert地形校正模型则以坡度分级的形式对k值进行多项式拟合，以此来更好地代表地形的变化，但是上述两种地形校正模型都忽略了地物类型的反射特性对k值的影响。

因此，现有地形校正技术存在校正精度不高、过校正问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服现有技术缺点，提出一种考虑地物类型的Minnaert地形校正模型优化方法。

为了解决以上技术问题，本发明提供的考虑地物类型的Minnaert地形校正模型优化方法，包括以下步骤：