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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及对机载遥感图像的二向反射分布函数BRDF的校正方法。本发明为了解决现有技术中遥感图像的BRDF校正不稳定、不准确的技术问题，首先通过研究，明确半经验模型的目标分类不准确性主要受阴影区域影响，包括云产生的阴影、建筑物的阴影等，然后为了减小阴影产生的影响，创造性的将云、建筑物和地形起伏产生的阴影区域分类引入经典的半经验模型，并且加入了地形起伏对照明观测几何的影响计算，从两个方面对半经验模型BRDF校正做了适应性的改进和调整，实现了机载遥感图像的BRDF校正更为稳定、准确。

主权项：1.一种考虑阴影区域的遥感图像BRDF校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取高光谱遥感反射率图像，作为输入数据；步骤2、对步骤1中遥感图像的每个像元，计算其地物类型指数BCI、阴影指数SI，对二者进行阈值分割，实现该像元的地物分类：地物类型指数BCI计算：BCI＝NDVI+Cforst-Csoil-Cwater式中，NDVI为归一化植被指数，Cforst是森林指数，Csoil是裸土指数；Cwater是水体指数；阴影指数SI计算：SI＝ρNIR+ρSWIR2式中，近红外波段反射率为ρNIR，短波波段的反射率为ρSWLR；步骤3、获取飞行数据、成像区域DEM数据；步骤4、根据步骤3获取的参数进行照明-观测几何参数θ′s，θ′v，Δφ求解，其中，太阳入射角θ′s、观测出射角θ′v、相对方位角Δφ；步骤5、根据步骤2的分类结果，针对步骤1输入遥感图像中每一类地物的所有像元，利用已知的该类各像元的输入反射率BRDFθ′s，θ′v，Δφ，Λ和步骤4得到的该类各像元的照明-观测几何参数θ′s，θ′v，Δφ，将其作为Ross-Li半经验模型的输入参数，拟合计算其中待定的权重因子，包括各向同性因子fisoΛ、体散射因子fvolΛ、几何散射因子fgeoΛ，从而确定每类地物的BRDF特性函数：BRDFθ′s，θ′v，Δφ，Λ＝fisoΛ+fgeoΛKgeoθ′s，θ′v，Δφ+fvolΛKvolθ′s，θ′v，Δφ其中Kgeoθ′s，θ′v，Δφ与Kvolθ′s，θ′v，Δφ分别为已知的Li几何散射核函数与Ross体散射核函数，Λ为对应波长；步骤6、计算将输入图像中的每个像元自身照明-观测几何条件下的反射率Rθ′s，θ′v，Δφ，Λ化归到某一指定照明-观测几何条件下，即指定太阳入射角θ′s_adjust、观测出射角θ′v_adjust和相对方位角Δφadjust，的校正因子ANIF： 式中Rθ′s_adjust，θ′v_adjust，Δφadjust，Λ是根据步骤5确定的该类地物BRDF特性函数计算所得的指定照明-观测几何条件下的反射率；步骤7、将步骤6所得每个像元的ANIF与输入反射率图像对应像元相乘，最终得到BRDF校正后的遥感反射率图像；步骤4的照明-观测几何参数的具体计算方法为：根据DEM数据，逐像元根据经纬度、高程数据计算坡度、坡向： α、β分别是坡度和坡向，fx、fy分别是南北方向和东西方向的高程变化率；计算传感器中心到逐像元地面点射线的方向矢量[uvw]T、观测天顶角θv、观测方位角φv；进而计算起伏地表上逐像元太阳入射角θ′s、观测出射角θ′v、相对方位角Δφ：cosθ′s＝cosθscosα+sinθssinαcosφs-β cosθ′v＝cosθvcosα+sinθvsinαcosφv-β Δφ＝φv-φs。

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