增加坡度计算

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基于 Flexbrdf/hytools/topo 目录下的代码,我来详细解释地形校正的原理。
地形校正原理详解
地形校正Topographic Correction的目的是消除地形起伏坡度、坡向对高光谱图像反射率的影响。由于太阳光入射角度在不同坡度和坡向上的变化同一地物在不同地形位置会呈现不同的辐射亮度地形校正就是要将这种差异归一化到水平地表的条件。
一、核心概念入射角余弦cosine i
地形校正的核心是计算入射角余弦cosine of incidence angle即太阳光线与地表法线之间夹角的余弦值。
计算公式(在 topo.py:53
cosine_i = np.cos(solar_zn)*np.cos(slope) + np.sin(solar_zn)*np.sin(slope)*np.cos(relative_az)
其中:
solar_zn太阳天顶角太阳光线与垂直方向的夹角
solar_az太阳方位角
slope地面坡度
aspect地面坡向
relative_az = aspect - solar_az相对方位角
物理意义:
当 cosine_i = 1 时,太阳光垂直照射地面(正午水平地表)
当 cosine_i < 1 太阳光斜射照度降低
背阴坡 cosine_i 较小向阳坡 cosine_i 较大
支持的5种地形校正方法
1. Cosine 校正余弦校正
原理最简单的地形校正方法假设地表为朗伯体各向同性反射)。
校正公式cosine.py:50
c_factor = cos_solar_zn / cos_i
cos_solar_zn水平地表的太阳天顶角余弦
cos_i实际地表的入射角余弦
校正效果
corrected_reflectance = original_reflectance × (cos_solar_zn / cos_i)
特点
简单快速
假设地表是理想朗伯体对非朗伯体如植被校正过度
2. SCS 校正Sun-Canopy-Sensor
原理考虑森林冠层对地形影响的简化模型基于 "cosine i" 但增加坡度因子
校正公式scs.py:51
c_factor = (cos_slope × cos_solar_zn) / cos_i
Cosine 方法的区别
增加了 cos_slope 坡度余弦
考虑了坡度对观测路径的影响
适用场景森林覆盖区域
3. C 校正C-Correction
原理 Cosine 校正基础上增加一个经验系数 C用于调整非朗伯体效应
校正公式c.py:177
correction_factor = (cos_sz + C) / (cosine_i + C)
其中 C 系数的计算过程c.py:42-76
对每个波段建立反射率与 cosine_i 的线性关系
ρ = slope × cos_i + intercept
通过最小二乘拟合OLS或非负最小二乘NNLS求解
计算 C 系数Soenen et al. 2005, Eq. 8
C = intercept / slope
物理意义C 值越大表示地表越接近朗伯体校正强度越接近 Cosine 方法C 值越小校正越保守
拟合方法选择c_fit_type
ols普通最小二乘Ordinary Least Squares
nnls非负最小二乘Non-Negative Least Squares
wls加权最小二乘Weighted Least Squares
4. SCS+C 校正推荐用于森林
原理结合 SCS C 校正的优势是目前森林地形校正的主流方法Soenen et al. 2005, IEEE TGRS)。
计算步骤scsc.py
计算 c1 因子
c1 = cos(solar_zn) × cos(slope)
计算 C 系数 C 校正相同通过线性回归
综合校正因子scsc.py:115-125
correction_factor = (c1 + C × cos_slope) / (cos_i + C)
为什么有效
SCS 部分处理冠层-地形几何关系
C 部分调整非朗伯体效应
相比单独使用 SCS C 校正能更好地保持植被反射率的一致性
5. Modified Minnaert 校正改进的 Minnaert
原理基于 Minnaert 指数的半经验方法区分植被和非植被区域进行不同强度的校正Richter et al. 2009)。
算法流程modminn.py:46-83
计算调整后的太阳天顶角
if solar_zn < 45°: solar_zn_t = solar_zn + 20°
if 45° solar_zn 55°: solar_zn_t = solar_zn + 15°
if solar_zn > 55°: solar_zn_t = solar_zn + 10°
NDVI 掩膜分类:
植被区NDVI > 0.2
非植被区NDVI ≤ 0.2
计算基础校正因子:
factor = cos_i / cos(solar_zn_t)
分区应用不同指数:
区域 短波(<720nm 长波(≥720nm
非植被
factor^(1/2)
factor^(1/2)
植被
factor^(3/4)
factor^(1/3)
限幅处理
factor = np.clip(factor, 0.25, 1.0)
阈值控制当入射角小于调整后的太阳天顶角时不进行校正
特点
自适应不同地物类型
区分短波和长波有不同的散射特性
通过指数控制校正强度避免过度校正
地形校正的工作流程
topo.py:104-154 可以看出地形校正的完整流程
1. 设置地形参数set_topo
2. 生成计算掩膜calc_mask
3. 计算校正系数calc_*_coeffs
- 遍历每个波段跳过坏波段
- 根据选定的算法类型计算校正因子
4. 应用校正apply_*
- 支持多种数据切分方式line/column/band/chunk/pixels
关键配置参数
参数 类型 说明 适用算法
type
str
校正算法类型
所有
calc_mask
list
计算校正系数的掩膜条件
所有
apply_mask
list
应用校正的掩膜条件
所有
c_fit_type
str
C系数拟合方法ols/nnls/wls
c, scs+c
sample_perc
float
采样比例用于分组计算
分组计算时
算法选择建议
场景 推荐算法 理由
裸土/岩石
Cosine C
地表接近朗伯体
森林植被
SCS+C
考虑冠层几何校正效果最好
草地/灌木
SCS
简单有效
混合地物
Modified Minnaert
自适应不同地物
需要精确结果
C SCS+C + 分组计算
按NDVI分组计算C系数
参考文献
SCS+C 方法Soenen, S. A., Peddle, D. R., & Coburn, C. A. (2005). SCS+C: A Modified Sun-Canopy-Sensor Topographic Correction in Forested Terrain. IEEE TGRS, 43(9), 2148-2159.
方法比较Richter, R., Kellenberger, T., & Kaufmann, H. (2009). Comparison of topographic correction methods. Remote Sensing, 1(3), 184-196.
C 校正Teillet, P. M., Guindon, B., & Goodenough, D. G. (1982). On the slope-aspect correction of multispectral scanner data. Canadian Journal of Remote Sensing, 8(2), 84-106.