基于Landsat8 OLI影像的山区植被地形落影校正方法研究

作者：吴勇锋; 江洪^*

来源：海南大学学报(自然科学版), 2021, 39(02): 160-168.

DOI：10.15886/j.cnki.hdxbzkb.2021.0020

• Landsat8 OLI
• 地形落影
• SCS+C模型
• SEVI
• 随机森林回归

为消除地形落影影响,提出一种基于Landsat8 OLI影像的山区植被地形落影校正方法 .落影校正利用能够有效消除地形阴影干扰且无需异源数据支持的SEVI作为阴影校正信息源,构建光照区SCS+C校正后红绿蓝波段地表反射率与SEVI间的随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)模型,进而利用落影区SEVI校正落影区红绿蓝波段地表反射率的光谱信息.采用目视分析、统计分析、光谱特征分析以及波段反射率与cos i相关性分析对SCS+C校正模型以及本文方法进行地形阴影校正效果评价.评价结果显示:SCS+C校正对本影校正效果良好,但对落影校正效果欠佳;SCS+C校正后红绿蓝波段本影与其相邻阳坡的相对误差大幅降低,分别从40.40%、43.43%、29.28%降至8.75%、13.35%、6.28%,而落影与其相邻阳坡的相对误差降幅相对较小,分别从48.76%、51.30%、38.50%降至38.25%、41.23%、29.84%;本文方法校正后,红绿蓝波段落影与其相邻阳坡的相对误差大幅降低,分别从48.76%、51.30%、38.50%骤降至0.43%、1.82%、1.91%,表明本文方法在落影区域能够取得较好的校正效果.

• 单位
  福州大学