导读:本文包含了地形辐射校正论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:Landsat,8,地形辐射校正,丘陵山区
地形辐射校正论文文献综述
邓禹,黄健,何敏[1]（2018）在《重庆山区Landsat 8地形辐射校正研究》一文中研究指出山区地形的起伏引起遥感影像中地物光谱信息严重失真,进而影响了以地物光谱特征为基础的定量遥感计算,如土地生态监测、森林生物量反演等,限制了定量遥感技术在山区遥感监测中的应用。利用重庆市奉节山区的Landsat 8OLI数据,开展了不同地形辐射校正模型的比较研究,并从目视效果改善、回归分析和特定目标分析叁方面对校正结果进行了评价。(本文来源于《农村经济与科技》期刊2018年11期）
薛东剑,何政伟,贾诗超,余祥伟,陈凤娇[2]（2018）在《星载SAR遥感影像地形辐射校正——以ALOS PALSAR为例》一文中研究指出针对地形起伏造成的SAR图像辐射畸变等问题,在分析SAR成像机理及几何结构的基础上,通过推导,构建了基于规则化散射因子及局部入射角的地形辐射校正模型。以ALOS PALSAR为例,依据DEM与卫星轨道参数,采用R-D定位模型及Muhleman半经验模型,在模拟SAR影像的基础上,建立了真实SAR与DEM之间的映射关系,实现了对原始SAR影像的地理编码,提取了局部入射角、投影角及规则化因子等,进行了地形辐射校正,从而消除了面积效应及地形起伏造成的畸变问题。校正后的图像纹理特征更加均匀,散射系数与局部入射角的线性相关性显着降低。该研究对雷达图像的应用具有一定的借鉴意义。(本文来源于《遥感信息》期刊2018年03期）
郑洁[3]（2018）在《基于ALOS PALSAR数据的地形辐射校正研究》一文中研究指出合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种主动式的对地观测系统,具备全天候、全天时、高分辨率、多波段、多极化、可变侧视角等特性,被大量应用于农业生产、军事侦察、科研和航空测量等领域。特别是随着星载、机载和无人机等运载平台技术越来越成熟,SAR数据产品已经广泛应用到各个领域,比如山区农林业的资源调查、军事方面、地质灾害、海洋和水文等。然而,在崎岖的山区,由于地形的变化造成对应的SAR成像时每一像元所接收的地面的回波有很大差别,其几何特征和辐射特征均会受到影响,从而阻碍了SAR影像的特征信息提取和其它方面信息的综合应用。因此,SAR影像地形辐射校正的研究不仅是微波遥感领域中的热点问题,而且在信息提取、解译、定量分析和参数反演等方面都有极为重要的意义。为了使SAR影像在各个领域得到更加充分的利用,发挥其自身应用价值,本文深入研究了基于距离-多普勒(Range-Doppler,R-D)定位模型,在轨道卫星参数优化技术的基础上,利用优化后的成像参数,研究分析了SAR影像正射校正和地形辐射校正的技术和方法。本文分析了SAR成像原理和SAR影像的几何特征与辐射特征,在此原理基础上,从元数据中提取出R-D模型解算的参数,并采取了多项式轨道描述法和四参数法轨道根数描述法来对卫星轨道进行拟合,同时对两种方法的实用性和精度进行对比评价。在卫星轨道描述的基础上,对R-D定位模型进行构建,并基于优化后轨道参数详细探讨了利用间接定位法的解算和直接定位法的解算。然后通过建立SAR定位模型,结合DEM影像坐标位置,求解计算函数,确定模拟影像灰度值从而生成SAR模拟影像。将模拟SAR影像与原始SAR影像自动匹配进行正射校正,并对校正结果的有效性和定位精度进行分析评价。结果表明经过正射校正的SAR影像定位精度与野外的实测数据对比,其定位精度明显提高。由于正射校正并未消除地形对SAR影像的影响,因此本文在正射校正的基础上,基于局部入射角计算方法和投影角计算方法分别对SAR影像进行了地形辐射校正,并通过定量和定性指标对校正结果进行了精度评价和实验分析。校正结果表明经过地形辐射校正的SAR影像,其地形效应得到有效的消除,且影像质量等也有明显改善。(本文来源于《成都理工大学》期刊2018-05-01）
岳照溪,张永军,段延松,余磊[4]（2018）在《DEM辅助的卫星光学遥感影像山体阴影检测与地形辐射校正》一文中研究指出提出一种结合DEM的山体阴影检测与地形辐射校正方法。首先对卫星影像多波段信息用特征法进行阴影检测,然后结合DEM数据用模型法进行山体背阴面检测以及投影区域检测,将3个结果综合分析,按照形成原因将阴影检测结果分为8类,最后结合太阳入射角信息,利用信息匹配的阴影补偿法和地形辐射校正物理模型,进行卫星光学遥感影像辐射校正。试验证明该方法能恢复山体阴影区的信息,并且有效降低地形效应的影响。(本文来源于《测绘学报》期刊2018年01期）
毛亚萍,吴冲,朱桂海[5]（2017）在《高分影像地形辐射校正典型模型实验与分析》一文中研究指出鉴于目前地形辐射校正研究多集中于中低分辨率影像,对高空间分辨率影像的研究较少,对比实验和分析了4种常用地形辐射校正模型的校正效果。以四川省3个不同山区作为实验区,选取WorldView-2、高分一号、GeoEye-1高空间分辨率影像作为源数据,对比实验和分析了C校正模型、矩匹配方法、Shepherd模型和Sandmeier模型等4种常用地形辐射校正模型的校正效果,并通过目视判读和定量分析对校正结果进行评价。结果表明,在缺乏高精度DEM和大气参数的情况下,C校正模型和矩匹配方法2种经验模型的校正结果整体优于Shepherd模型和Sandmeier模型2种物理模型。(本文来源于《遥感信息》期刊2017年04期）
薛东剑,李增元,郑洁,李成绕,李婉秋[6]（2017）在《利用DEM进行SAR图像模拟及地形辐射校正》一文中研究指出在山区获取地面控制点比较困难,运用模拟SAR进行配准、校正,具有较大的优势。本文在分析SAR成像几何结构及ALOS PALSAR卫星轨道参数特征的基础上,运用RD定位模型对DEM的每个网格点进行雷达成像点的位置计算,模拟SAR图像,并提取当地入射角、投影角及规则化因子等;模拟出的SAR图像与真实SAR图像纹理吻合,有利于控制点的自动配准。在此基础上对ALOS PALSAR进行编码,构建基于规则化因子及入射角的地形辐射校正模型,消除面积效应及地形起伏造成的畸变问题,从结果中分析,校正后的图像明暗差异明显减少,这对雷达定量反演研究具有一定的现实意义。(本文来源于《测绘通报》期刊2017年07期）
刘子玮[7]（2017）在《基于地形辐射校正的植被覆盖参数遥感反演》一文中研究指出遥感作为一种远距离非接触式获取地表信息的方法,越来越受到人们的重视。在遥感影像的地物光谱信息分析中,定量遥感一直是人们研究的一个重要方向,由于卫星是在高空获取地面图像,不可避免的受到电磁波、大气、地形等因素的干扰,其中,由于地形起伏造成的地物光谱信息的改变是影响影像质量的重要原因之一。地形起伏使太阳光易被山体遮挡,导致背向阳光的坡面不能反射太阳的直射光线,地物纹理特征被削弱,影响了影像的判读,降低了地物分类精度等诸多遥感分析的过程。因此,基于地形辐射校正的影像光谱信息恢复是以遥感手段准确获取地表真实光谱信息不可或缺的一步。本文首先介绍地形辐射校正的研究背景和国内外研究现状,并用ENVI软件对影像进行大气校正、几何校正等预处理。然后利用MATLAB软件对研究所用的地形辐射校正方法(C校正、SCS+C校正、Minnaert-SCS校正、Teillet-回归校正、VECA校正)进行代码编写和处理。在Minnaert-SCS校正模型的基础上通过引入半经验参数C对其进行改进,避免在太阳入射角余弦值cosi过小时的过度校正现象,并编码处理比较其校正效果。最后提取出RVI、NDVI、EVI、MSAVI四种植被指数并作比较分析,利用像元二分法分别计算这四种植被指数下的植被覆盖度,分析地形辐射校正对植被覆盖度反演的影响。通过实验处理和比较发现,改进的校正方法可以提高地形效应下阴影区域和低亮度区域的校正效果,能消除大部分反射率值的差异,通过目视比较和统计数据分析发现,改进的模型取得了较好的校正效果;另一方面地形辐射校正对基于EVI计算的植被覆盖度起到了改善作用,对基于RVI、NDVI和MSAVI计算的植被覆盖度提升较小,建议在使用EVI估算多山区域的植被覆盖度时进行地形辐射校正。(本文来源于《山东农业大学》期刊2017-06-01）
宋丽瑶[8]（2017）在《基于高分辨率遥感影像的高精度地形辐射校正》一文中研究指出随着传感器性能的提升,遥感应用需求的多种多样,数据的定量化应用变得尤为重要。由于地形之间的相互遮挡,相邻像元的反射率差异较大,在山区影像中这种现象尤为明显。同样的地物,在向光面和背光面反射率不同,在视觉上反应为明暗的变化,图像上则反应为DN值的不同、光谱曲线的不同。山区地形对遥感器的成像结果影响较大,因此需要进行地形校正。目前对于全色影像的地形校正方法模型,大多存在过校正和欠校正的现象,难以从定量化的角度去进行辐射分量的补偿。运用辐射传输的原理,根据传感器平台成像时刻的几何信息,结合大气条件对地表接收到的辐射分量进行合理的光照分解和辐射信息的补偿,可以定量的进行地形校正。本文在现有模型研究的基础上,对高空间分辨率遥感数据的山区地形进行校正。主要的研究工作包括:1、深入学习辐射传输机理,从传感器的成像原理出发,分析研究地形效应的成因,并对常用的地形校正算法进行学习和总结,包括:余弦校正、C校正、SCS校正、SCS+C校正模型等;2、针对全色遥感影像,在实现地形较正的过程中,首次将辐射传输方法运用到高空间分辨率影像的地形校正,并与传统的方法的校正效果对比,最后进行分析和评价;3、在高分辨率影像的地形校正中,考虑到遮蔽因子的判定对地形校正有着至关重要的影响,本文在现有计算遮蔽因子方法的基础上,考虑到传统DEM法对于高分辨率影像遮蔽因子提取的局限性,采用基于影像直方图的阈值分割来进行提取,后期进行了大量的对比分析,来证明此法的有效性;4、介绍了地形校正软件的功能和设计思路,并用实际数据进行测试,展示了相关功能。论文的最后提出本文研究的不足之处与下一步的研究工作。(本文来源于《中国石油大学(华东)》期刊2017-05-01）
宋丽瑶,张浩,林峰[9]（2017）在《阴影区提取对高分辨率影像地形辐射校正的影响与分析》一文中研究指出利用辐射传输机理对复杂山区进行地形辐射校正,可以全面地考虑太阳直接辐射亮度、天空散射辐射亮度及邻近地表反射辐射亮度3部分因素,从而取得较好的校正结果。遮蔽因子的准确提取是决定地形校正结果的关键因素。本文使用同一个辐射传输模型,针对同一片地表裸露山区的SPOT-5全色影像,分别使用对应的DEM和直方图阈值分割法计算遮蔽因子,并将得到的校正结果进行对比发现:在DEM精度不够高的情况下,使用直方图阈值分割法计算遮蔽因子,可以得到更好的地形校正效果,充分证明了直方图阈值分割法计算遮蔽因子的优势及使用价值。(本文来源于《测绘通报》期刊2017年03期）
丁一帆,尤红建,张浩,陈双军,许斌[10]（2018）在《面向高分辨率遥感影像的地形辐射校正方法》一文中研究指出地形辐射校正对获取准确的地表定量遥感精度意义重大。针对传统地形辐射校正模型不适用于高分辨率遥感影像的问题,提出了一种基于辐射传输模型,同时严控误差源的地形辐射校正方法,以资源叁号01星高分辨率全色及多光谱遥感影像为例进行相关实验,实现对高分辨率遥感影像的地形辐射校正,并进行了主客观分析与评价。分析结果表明:本文提出的地形辐射校正模型和方法,能有效解决全色遥感影像在绝对辐射定标系数缺失情况下校正效果差以及如何保持高分辨率遥感影像细节等难点,较传统方法更适用于高分辨率遥感影像。(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2018年01期）
地形辐射校正论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对地形起伏造成的SAR图像辐射畸变等问题,在分析SAR成像机理及几何结构的基础上,通过推导,构建了基于规则化散射因子及局部入射角的地形辐射校正模型。以ALOS PALSAR为例,依据DEM与卫星轨道参数,采用R-D定位模型及Muhleman半经验模型,在模拟SAR影像的基础上,建立了真实SAR与DEM之间的映射关系,实现了对原始SAR影像的地理编码,提取了局部入射角、投影角及规则化因子等,进行了地形辐射校正,从而消除了面积效应及地形起伏造成的畸变问题。校正后的图像纹理特征更加均匀,散射系数与局部入射角的线性相关性显着降低。该研究对雷达图像的应用具有一定的借鉴意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地形辐射校正论文参考文献
[1].邓禹,黄健,何敏.重庆山区Landsat8地形辐射校正研究[J].农村经济与科技.2018
[2].薛东剑,何政伟,贾诗超,余祥伟,陈凤娇.星载SAR遥感影像地形辐射校正——以ALOSPALSAR为例[J].遥感信息.2018
[3].郑洁.基于ALOSPALSAR数据的地形辐射校正研究[D].成都理工大学.2018
[4].岳照溪,张永军,段延松,余磊.DEM辅助的卫星光学遥感影像山体阴影检测与地形辐射校正[J].测绘学报.2018
[5].毛亚萍,吴冲,朱桂海.高分影像地形辐射校正典型模型实验与分析[J].遥感信息.2017
[6].薛东剑,李增元,郑洁,李成绕,李婉秋.利用DEM进行SAR图像模拟及地形辐射校正[J].测绘通报.2017
[7].刘子玮.基于地形辐射校正的植被覆盖参数遥感反演[D].山东农业大学.2017
[8].宋丽瑶.基于高分辨率遥感影像的高精度地形辐射校正[D].中国石油大学(华东).2017
[9].宋丽瑶,张浩,林峰.阴影区提取对高分辨率影像地形辐射校正的影响与分析[J].测绘通报.2017
[10].丁一帆,尤红建,张浩,陈双军,许斌.面向高分辨率遥感影像的地形辐射校正方法[J].北京航空航天大学学报.2018