山区Landsat8 OLI影像地表反射率反演研究
发布时间：2021-04-19 20:18
地表反射率代表某一波段在一定方向上地物对太阳辐射的反射能力,是反演地表参数的一个重要变量,反映了地表能量的收支情况,对于定量遥感意义重大。卫星传感器在接收遥感信息的过程中,将面临大气分子、气溶胶以及山区地形的影响,导致地表反射率反演精度较低,严重影响了后续地气间辐射能量平衡、水分和气候模型等研究。为确保所得地表反射率符合实际的地物信息,必需做好遥感影像的大气校正工作。而传统的6S辐射传输模型采用统一的大气参数,且假设地表具有相同的海拔高度,从而影响了地形复杂的山区遥感影像的地表反射率反演精度。本文基于Landsat8 OLI卫星遥感影像,通过对影响大气校正的几个重要参数进行敏感性分析,同时将研究区的DEM作为6S辐射传输模型的输入参数,从而建立了一个高维大气校正系数查找表,该查找表能够快速准确地反演Landsat8山区遥感影像的地表反射率。为了评价该模型的精度以及适用性,本文选取福州天门山为研究区,分析了大气校正效果以及基于该模型的植被指数抗地形性能。主要研究内容包括:（1）基于查找表的逐像元快速大气校正模型的构建。对影响大气校正的主要因素:太阳天顶角、大气水蒸汽含量、臭氧浓度、气溶胶...
【文章来源】：福州大学福建省 211工程院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
第一章 引言
1.1 研究意义
1.2 大气校正方法研究进展
1.2.1 基于影像特征的相对校正法研究进展
1.2.2 基于地面线性回归经验模型法研究进展
1.2.3 基于大气辐射传输理论模型法研究进展
1.2.4 基于BRDF理论的大气校正方法研究进展
1.3 地形校正方法研究进展
1.3.1 朗伯体地形校正模型研究进展
1.3.2 非朗伯体地形校正模型研究进展
1.4 研究内容
1.4.1 研究目标
1.4.2 研究内容
1.4.3 研究方法
1.5 论文结构
第二章 研究区概况与数据源
2.1 研究区概况
2.1.1 天门山研究区
2.2 数据源
2.2.1 卫星数据
2.2.2 DEM（Digital Elevation Model）数据
2.2.3 USGS地表反射率产品
2.3 本章小结
第三章 集成DEM的基于6S辐射传输模型的山区地表反射率反演
3.1 数据准备
3.1.1 影像预处理
3.2 研究方法
3.3 辐射定标校正
3.4 多维大气参数查找表建立
3.5 结果验证
3.5.1 目视分析
3.5.2 统计分析
3.5.3 光谱分析与交叉验证
3.6 本章小结
第四章 基于选取模型的植被指数抗地形性能分析
4.1 植被指数的选取
4.2 植被指数地形校正影响分析
4.2.1 植被指数地形校正前后对比
4.2.2 坡度对植被指数地形校正影响分析
4.3 地形校正
4.3.1 C地形校正
4.3.2 C地形校正结果
4.4 植被指数计算结果与分析
4.4.1 植被指数与太阳入射角余弦值cosi相关性对比分析
4.4.2 校正前后阴坡、阳坡植被指数影像对比分析
4.4.3 不同坡度植被指数地形校正对比分析
4.5 本章小结
第五章 基于选取模型的植被指数与TAVI抗地形影响效果对比
5.1 地形调节植被指数TAVI的计算
5.2 与TAVI抗地形效果比较
5.2.1 目视分析
5.2.2 植被指数与cosi相关性分析
5.2.3 阴坡/阳坡差异比较
5.3 本章小结
结论与展望
结论
展望
参考文献
致谢
个人简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于波段比模型的地形调节植被指数组合算法构建与验证[J]. 江洪,何国金,黄海明,曹小杰,汪小钦,张兆明. 农业工程学报. 2017(05)
[2]基于ZY-3CCD相机数据的暗像元大气校正方法分析与评价[J]. 郭红,顾行发,谢勇,余涛,高海亮,魏香琴,刘其悦. 光谱学与光谱分析. 2014(08)
[3]大气校正对九连山植被覆盖度遥感估算的影响[J]. 石宽,刘琪璟,李法玲,焦志敏,周华. 广东农业科学. 2014(09)
[4]基于HJ-1B/CCD地表反照率的估算[J]. 王寸婷,张友静,钱志奇,陈静欣,曹明. 地理与地理信息科学. 2013(05)
[5]基于浓密植被法的HJ-1B星CCD影像大气校正[J]. 石锋,沙晋明,高文兰. 福建师范大学学报(自然科学版). 2012(03)
[6]基于BRDF订正的兰州地区春季气溶胶光学厚度反演实验[J]. 冯晶晶,陈艳,张武,张兴华,史晋森,张北斗,黄建平. 兰州大学学报(自然科学版). 2012(02)
[7]ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2的大气校正对比研究[J]. 程亮,马友华,黄艳艳,支孝勤,祖娟,马中文. 农业网络信息. 2011(12)
[8]HJ-1卫星CCD数据的大气校正及其效果分析[J]. 郑盛,赵祥,张颢,何祺胜,曹春香,陈良富. 遥感学报. 2011(04)
[9]基于分区暗像元和Spline插值方法估算太湖气溶胶光学厚度[J]. 陈军,孙记红,付军. 遥感信息. 2011(03)
[10]Landsat卫星遥感影像的大气校正方法研究[J]. 姚薇,李志军,姚珙,吴金凤,江栋梁. 大气科学学报. 2011(02)
硕士论文
[1]基于神经网络的陆地气溶胶光学厚度反演方法研究[D]. 于忠臣.吉林大学 2014
本文编号：3148239
【文章来源】：福州大学福建省 211工程院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
第一章 引言
1.1 研究意义
1.2 大气校正方法研究进展
1.2.1 基于影像特征的相对校正法研究进展
1.2.2 基于地面线性回归经验模型法研究进展
1.2.3 基于大气辐射传输理论模型法研究进展
1.2.4 基于BRDF理论的大气校正方法研究进展
1.3 地形校正方法研究进展
1.3.1 朗伯体地形校正模型研究进展
1.3.2 非朗伯体地形校正模型研究进展
1.4 研究内容
1.4.1 研究目标
1.4.2 研究内容
1.4.3 研究方法
1.5 论文结构
第二章 研究区概况与数据源
2.1 研究区概况
2.1.1 天门山研究区
2.2 数据源
2.2.1 卫星数据
2.2.2 DEM（Digital Elevation Model）数据
2.2.3 USGS地表反射率产品
2.3 本章小结
第三章 集成DEM的基于6S辐射传输模型的山区地表反射率反演
3.1 数据准备
3.1.1 影像预处理
3.2 研究方法
3.3 辐射定标校正
3.4 多维大气参数查找表建立
3.5 结果验证
3.5.1 目视分析
3.5.2 统计分析
3.5.3 光谱分析与交叉验证
3.6 本章小结
第四章 基于选取模型的植被指数抗地形性能分析
4.1 植被指数的选取
4.2 植被指数地形校正影响分析
4.2.1 植被指数地形校正前后对比
4.2.2 坡度对植被指数地形校正影响分析
4.3 地形校正
4.3.1 C地形校正
4.3.2 C地形校正结果
4.4 植被指数计算结果与分析
4.4.1 植被指数与太阳入射角余弦值cosi相关性对比分析
4.4.2 校正前后阴坡、阳坡植被指数影像对比分析
4.4.3 不同坡度植被指数地形校正对比分析
4.5 本章小结
第五章 基于选取模型的植被指数与TAVI抗地形影响效果对比
5.1 地形调节植被指数TAVI的计算
5.2 与TAVI抗地形效果比较
5.2.1 目视分析
5.2.2 植被指数与cosi相关性分析
5.2.3 阴坡/阳坡差异比较
5.3 本章小结
结论与展望
结论
展望
参考文献
致谢
个人简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于波段比模型的地形调节植被指数组合算法构建与验证[J]. 江洪,何国金,黄海明,曹小杰,汪小钦,张兆明. 农业工程学报. 2017(05)
[2]基于ZY-3CCD相机数据的暗像元大气校正方法分析与评价[J]. 郭红,顾行发,谢勇,余涛,高海亮,魏香琴,刘其悦. 光谱学与光谱分析. 2014(08)
[3]大气校正对九连山植被覆盖度遥感估算的影响[J]. 石宽,刘琪璟,李法玲,焦志敏,周华. 广东农业科学. 2014(09)
[4]基于HJ-1B/CCD地表反照率的估算[J]. 王寸婷,张友静,钱志奇,陈静欣,曹明. 地理与地理信息科学. 2013(05)
[5]基于浓密植被法的HJ-1B星CCD影像大气校正[J]. 石锋,沙晋明,高文兰. 福建师范大学学报(自然科学版). 2012(03)
[6]基于BRDF订正的兰州地区春季气溶胶光学厚度反演实验[J]. 冯晶晶,陈艳,张武,张兴华,史晋森,张北斗,黄建平. 兰州大学学报(自然科学版). 2012(02)
[7]ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2的大气校正对比研究[J]. 程亮,马友华,黄艳艳,支孝勤,祖娟,马中文. 农业网络信息. 2011(12)
[8]HJ-1卫星CCD数据的大气校正及其效果分析[J]. 郑盛,赵祥,张颢,何祺胜,曹春香,陈良富. 遥感学报. 2011(04)
[9]基于分区暗像元和Spline插值方法估算太湖气溶胶光学厚度[J]. 陈军,孙记红,付军. 遥感信息. 2011(03)
[10]Landsat卫星遥感影像的大气校正方法研究[J]. 姚薇,李志军,姚珙,吴金凤,江栋梁. 大气科学学报. 2011(02)
硕士论文
[1]基于神经网络的陆地气溶胶光学厚度反演方法研究[D]. 于忠臣.吉林大学 2014
本文编号：3148239
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/qxxlw/3148239.html
