不同地形校正方法对黑松分布遥感提取的影响

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2018.06.022

林业资源管理 ›› 2018›› Issue (6): 138-145.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2018.06.022

不同地形校正方法对黑松分布遥感提取的影响

邓世晴¹^,²(), 陶欢²^,³(), 李存军²^,³, 刘荣¹, 胡海棠²^,³

1.东华理工大学测绘工程学院,南昌 330013
2.北京农业信息技术研究中心,北京 100097
3.国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097

收稿日期:2018-09-03 修回日期:2018-10-22 出版日期:2018-12-28 发布日期:2020-09-27
通讯作者: 陶欢
作者简介:邓世晴(1994-),女,江西南昌人,在读硕士,主要从事林业遥感监测方面的研究。Email:D740774912 @163.com
基金资助:
国家重点研发计划(2016YFC0501601)

Effects of Different Topographic Correction Methods on the Distribution Extraction of Pinus thunbergii Using Remote Sensing Imagery

DENG Shiqing¹^,²(), TAO Huan²^,³(), LI Cunjun²^,³, LIU Rong¹, HU Haitang²^,³

1. Faculty of Geomatics,East China University of Technology,Nanchang 330013,China
2. Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture,Beijing 100097,China
3. National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture,Beijing 100097,China

Received:2018-09-03 Revised:2018-10-22 Online:2018-12-28 Published:2020-09-27
Contact: TAO Huan

摘要/Abstract

摘要：

以青岛黄岛区为研究区,利用资源三号卫星立体像对提取精细的DEM(Digital Elevation Model),使用5种地形校正模型(Teillet-回归,VECA,Cosine-C,C和SCS+C)对Quick Bird多光谱影像进行地形校正,并结合面向对象方法提取得到山区黑松的空间分布信息。结果表明:5种模型中,Quick Bird影像经VECA,SCS+C,C校正模型校正后山区阴影有较好的减弱效果,且山区黑松分布提取的精度均有所提高,其中以VECA模型的提取精度最佳,提取精度从70.25%提高到84.30%,提高了14.05%;Kappa系数从0.53提高到0.72,提高了0.19。本研究可为光学高分遥感影像在山区松树的分布提取上提供参考。

关键词: 地形校正, 数字高程模型, 黑松, 资源三号, Quick Bird影像

Abstract:

Five topographic correction models (Teillet-regression,VECA,Cosine-C,C,and SCS+C) were employed in the present study in Huangdao,Qingdao to calibrate the Quick-Bird multispectral images combining with fine Digital Elevation Model (DEM) generated by stereo images of domestic ZY-3 satellite.Then,we examined and compared the results of 5 models to evaluate the effects of different topographic correction models on extracting the distribution of pine.The results show that Quick-Bird images corrected by a combination of 2m DEM and 3 models (VECA,C and SCS+C) can better maintain imagery’s spectral characteristic and weaken the effect of mountain shadows than the other 2.Quick-Bird images calibrated by these 3 models have significantly improved the extraction accuracy of Pinus thunbergii.Among these 3 models,VECA is the best one for its elevation of the overall accuracy by 14.05% (from 70.25% to 84.30%) and the Kappa coefficient by 0.19 (from 0.53 to 0.72).This research can provide a reference for the extraction of Pinus thunbergii distribution by using remote sensing imagery.

Key words: topographic correction, Digital Elevation Model (DEM), pine tree, ZY-3, Quick Bird

中图分类号:

S771.8

邓世晴, 陶欢, 李存军, 刘荣, 胡海棠. 不同地形校正方法对黑松分布遥感提取的影响[J]. 林业资源管理, 2018,(6): 138-145.

DENG Shiqing, TAO Huan, LI Cunjun, LIU Rong, HU Haitang. Effects of Different Topographic Correction Methods on the Distribution Extraction of Pinus thunbergii Using Remote Sensing Imagery[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2018,(6): 138-145.

图/表 7

表1

5种地形校正模型

模型类别	地形校正模型	公式
统计-经验校正模型	Teillet-回归^[20]	$L = m cos i + b$ $L m = L - m × cos i - b + L a$
统计-经验校正模型	VECA^[11]	$λ = L a / (m × cos i + b)$ $L m = L × λ$
朗伯体反射率模型	Cosine-C^[21]	$L m = L + L × co s a i - cos i co s a i$
	C^[22]	$C = b m$ $L m = L × c os θ + C cos i + C$
	SCS+C^[22]	$L m = L cos α cos θ + C cos i + C$

表1

图1

图2

表2

图3

表3

图4

参考文献 24

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校正模型	蓝波段		绿波段		红波段		近红外波段
校正模型	均值	标准差	均值	标准差	均值	标准差	均值	标准差
未校正	2.81	3.38	3.27	4.54	3.96	5.82	7.90	9.57
Teillet-回归	2.83	3.38	3.29	4.53	4.00	5.81	7.97	9.48
VECA	2.83	3.42	3.30	4.65	4.02	6.02	8.01	9.93
Cosine-C	2.66	4.08	3.02	5.35	3.63	6.81	7.17	11.28
C	2.88	3.47	3.36	4.73	4.10	6.15	8.19	10.14
SCS+C	2.87	3.34	3.23	4.51	3.92	5.81	7.81	9.60

校正方法	地物类别	总体精度/%	Kappa系数	生产者精度/%	漏分误差/%	用户精度/%	错分误差/%
未校正	松树	70.25	0.53	60.00	40.00	97.50	2.50
未校正	非松树	70.25	0.53	82.14	17.86	93.88	6.12
VECA	松树	84.30	0.72	78.46	21.54	91.07	8.93
VECA	非松树	84.30	0.72	91.07	8.93	98.08	1.92
C	松树	74.38	0.54	72.31	27.69	81.03	18.97
C	非松树	74.38	0.54	76.79	23.21	89.58	10.42
SCS+C	松树	82.64	0.68	78.46	21.54	91.07	8.93
SCS+C	非松树	82.64	0.68	87.50	12.50	92.45	7.55

不同地形校正方法对黑松分布遥感提取的影响

Effects of Different Topographic Correction Methods on the Distribution Extraction of Pinus thunbergii Using Remote Sensing Imagery

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