地形輻射校正模型研究進展

王少楠，李愛農(nóng)

(1.中國科學(xué)院水利部成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所，成都 610041;2.中國科學(xué)院研究生院，北京 100039)

地形輻射校正模型研究進展

王少楠1，2，李愛農(nóng)1

(1.中國科學(xué)院水利部成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所，成都 610041;2.中國科學(xué)院研究生院，北京 100039)

從經(jīng)驗?zāi)Ｐ?、物理模型及半?jīng)驗?zāi)Ｐ?個方面綜述了地形輻射校正模型研究的主要進展，并從模型的輸入?yún)?shù)、前提假設(shè)條件和評價方法3個方面討論了現(xiàn)有模型存在的一些問題。最后，對地形輻射校正模型的研究前景進行了展望，認(rèn)為可以從多源或多時相數(shù)據(jù)、圖像增強或信息填充等方面恢復(fù)陰影區(qū)域信息，提高模型的校正精度，考慮引入新的數(shù)理統(tǒng)計方法進行精確的定量評價，并建議地形輻射校正模型研究應(yīng)該更加重視陰影區(qū)域光譜信息的恢復(fù)，尤其是在地形復(fù)雜的山區(qū)。

遙感;地形輻射校正;模型;輻亮度

0 引言

我國的山區(qū)面積約占國土陸域總面積的70%。受地形遮蔽或遮擋的影響，遙感圖像獲取的地表特征被嚴(yán)重?fù)p害，難以用于準(zhǔn)確地提取地物信息。為了提取地物的真實光譜值，就必須消除地形的影響，即對圖像進行地形輻射校正。因此，無論是在遙感理論研究領(lǐng)域，還是在遙感應(yīng)用領(lǐng)域(尤其是山區(qū)遙感應(yīng)用)，地形輻射校正都具有重要的研究意義和應(yīng)用價值。

自20世紀(jì)80年代以來，國內(nèi)外研究學(xué)者相繼對地形輻射校正做了一系列的研究［1－15］，建立了多種地形輻射校正模型，以降低或消除地形因素對山區(qū)遙感圖像的影響。然而到目前為止，針對山區(qū)地形的遙感輻射校正問題仍是中、高分辨率遙感圖像在山區(qū)定量應(yīng)用與研究的主要制約因素之一。地形背光區(qū)域存在大量散射和折射光，使得準(zhǔn)確的遙感圖像地形輻射校正非常困難。由于當(dāng)前光學(xué)遙感衛(wèi)星及其海量存檔數(shù)據(jù)仍是最重要的對地觀測數(shù)據(jù)源，短期內(nèi)遙感成像原理和設(shè)備也不可能解決地形效應(yīng)問題，所以關(guān)于光學(xué)遙感圖像的地形輻射校正模型的研究仍會在相當(dāng)長的時間內(nèi)爭論和持續(xù)下去。當(dāng)前已有一些文獻對地形輻射校正模型的研究進展及各模型的應(yīng)用現(xiàn)狀進行了綜述，如高永年等［16］、段四波等［17］就曾敘述過現(xiàn)有的地形輻射校正模型。本文基于前人的研究成果，補充了最新的相關(guān)文獻，綜述了地形輻射校正模型及其研究進展，重點分析和討論了現(xiàn)有模型存在的一些問題，并對模型的研究前景進行了展望。

1 地形輻射校正模型

地形輻射校正是通過一定的變換，將坡面像元的輻亮度轉(zhuǎn)換為水平像元的輻亮度，使兩個反射性相同的地物在遙感圖像中具有相同(或相近)的亮度值，從而消除和減緩地形起伏引起的圖像亮度值的變化，使圖像能更真實地反映地物的光譜特征［5－7］。本文從經(jīng)驗?zāi)Ｐ?、物理模型及半?jīng)驗?zāi)Ｐ?個方面分別綜述近年來地形輻射校正模型的研究進展。

1.1 經(jīng)驗?zāi)Ｐ?/h3>

經(jīng)驗?zāi)Ｐ褪腔谛l(wèi)星傳感器所接收的輻射與太陽入射角間的經(jīng)驗關(guān)系而建立的回歸方程，其優(yōu)點是參數(shù)少，計算簡單;缺點是普適性差，且參數(shù)缺乏明確的物理涵義。

經(jīng)驗統(tǒng)計校正模型是 Teillet等［6］提出的一種經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，通過圖像輻亮度和太陽入射角余弦cos i間的線性關(guān)系來校正地形對太陽直射部分的影響。Meyer等［18］用該方法使針葉林、落葉林及混合林的總體分類精度提高了7%;但該方法所需的平坦地區(qū)的地物輻亮度，在山區(qū)很難獲取(一般通過求取同類地物輻亮度的均值得到)，故校正結(jié)果存在較大的誤差?；趫D像輻亮度與cos i間的線性關(guān)系，Vincini等［19］和高永年等［20－21］分別提出了 b 校正法(其中，b為經(jīng)驗系數(shù)，即圖像輻亮度與cos i線性回歸方程的截距)和變經(jīng)驗系數(shù)法(variable empirical coefficient algorithm，VECA)。b校正法有兩個可選方程，校正時選擇更能反映圖像輻亮度與cos i間關(guān)系的那個方程［22］;VECA模型則利用一個可變的調(diào)整系數(shù)來校正圖像像元的輻亮度。b校正法和VECA模型的校正效果都不存在過校正現(xiàn)象，且VECA模型的實現(xiàn)更加容易，可操作性更強［16］。

此外，還可在圖像內(nèi)抽取樣方得到校正所需的統(tǒng)計經(jīng)驗關(guān)系。鐘耀武等［15］將矩匹配算法應(yīng)用到地形輻射校正中，并取得較好的校正效果。Civco等［1］提出了Civco模型(即地形歸一化(topographic normalization)模型)，先對遙感圖像和地形陰影圖進行校正;再在原始圖像和第一次校正后圖像中選取一定數(shù)量、有相應(yīng)植被類型的陰坡和陽坡，分波段求取第二次校正的系數(shù);然后再乘以第一次校正的結(jié)果，即可得到第二次校正的結(jié)果，故也稱“二階段校正法”。之后的一些研究者對該方法也進行了一系列研究，秦春等［23］將坡度分級校正應(yīng)用到Civco模型中，使該模型更適合地形復(fù)雜地區(qū)。Baraldi等［8］于2010年發(fā)展了一種新的二階段分層校正(twostage stratified topographic correction)模型，并在對大尺度多光譜圖像的地形輻射校正中取得了很好的校正效果。

1.2 物理模型

物理模型側(cè)重于機理研究，通過研究光與地表相互作用的物理過程進行地形輻射校正。與經(jīng)驗?zāi)Ｐ拖啾龋锢砟Ｐ偷膮?shù)具有明確的物理涵義且理論基礎(chǔ)完善，但模型復(fù)雜、輸入?yún)?shù)多。

1.2.1 余弦模型和SCS校正模型

余弦模型和SCS(sun－canopy－sensor)校正模型都是假定地表為朗伯體，并基于光與地表的余弦關(guān)系建立的，具有一定的物理意義。其中，余弦模型是Teillet等［6］提出的，基于太陽—地表—傳感器三者的幾何關(guān)系，將坡面像元接收的總輻射轉(zhuǎn)換到水平面(即校正后的像元接收的總輻射與坡面像元接收的總輻射有一個由入射角余弦決定的直接比例關(guān)系);但該模型僅考慮了直接輻射部分，未考慮散射輻射和鄰近像元的反射輻射。Duguay等［24］指出該方法存在嚴(yán)重的過度校正問題(特別是在低光照地區(qū)，入射角越接近90°，過校正問題表現(xiàn)得越明顯)。針對余弦模型在低光照區(qū)的過校正問題，Chen等［10］發(fā)展了Cosine－b校正模型，該模型在可見光與近紅外波段都取得了滿意的效果，但對熱紅外波段的校正效果仍不理想，存在“暗區(qū)”和過校正現(xiàn)象［16］;而超球面方向余弦(hyperspherical direction cosine，HSDC)轉(zhuǎn)換校正法的提出改善了熱紅外波段的校正效果［25］，使地物界線變得清晰可見，提高了校正精度，但仍存在過校正現(xiàn)象。

此外，余弦模型也沒有考慮地表覆被狀況，而是假定校正前后地形與樹木的幾何關(guān)系一致;然而樹木生長具有向地性，并不像假定的那樣垂直于坡面生長，若仍基于太陽—地表—傳感器三者的幾何關(guān)系進行校正，校正后像元內(nèi)的冠層就會發(fā)生傾斜，這明顯與事實不符。因此，Gu等［26］在余弦模型的基礎(chǔ)上，引入坡度作為校正因子，提出了一種基于太陽—冠層—傳感器三者幾何關(guān)系的SCS校正模型。該模型正是考慮了樹木生長的向地性，使得樹木冠層在從坡面到水平面校正的過程中始終垂直于水平地表，更加符合實際情況，適用于森林地區(qū)的地形輻射校正;然而，SCS校正模型同樣忽視了天空散射輻射、鄰近像元反射輻射以及地表非朗伯性的影響，使得背光區(qū)域的坡面存在過校正問題。

1.2.2 輻射傳輸模型

輻射傳輸模型是定量遙感中研究的熱點和重點。早在1989年，Proy等［3］就假定地表為朗伯體，把坡面像元接收的總輻射分為3部分(分別為太陽直射輻射、天空散射輻射和周圍地形的反射輻射)。Proy校正模型重點在于計算周圍地形的反射輻射，從像元尺度考慮周圍地形輻射，逐點計算這一輻射項(因計算量很大，因此他們只選取22個點進行了計算［27］)。在Proy校正模型的基礎(chǔ)上，2000年閆廣建等［14］通過去除程輻射、結(jié)合反射率與輻亮度間的關(guān)系，得到山地的真實反射率，快速恢復(fù)了陰影所包含的細(xì)節(jié);但鄰近像元的影響仍需進一步改善。針對這一問題，張萬昌等［28］引入經(jīng)驗參數(shù)，近似估算非朗伯面上間接輻照度的分配情況。

Sandmeier等［4］為了精確地表達(dá)地形對像元信號的不同影響，假定地表為朗伯面，并考慮到天空漫射光的各向異性，將坡面像元的上行輻射進一步劃分為4部分:①直射光經(jīng)像元反射的上行輻射;②環(huán)日各向異性散射光經(jīng)像元反射的上行輻射;③各向同性散射光經(jīng)像元反射的上行輻射;④鄰近像元反射光經(jīng)該像元反射的上行輻射。但是，Sandmeier等對鄰近像元的反射輻射只是簡單地通過計算周圍像元的平均反射率來獲取，鑒于地表的復(fù)雜性，很難保證其計算精度(尤其是在山脊、山谷處)。此外，Sandmeier校正模型未考慮到地表覆被狀況，故孫源等［29］將SCS的思想引入到Sandmeier校正模型，使之更適用于山區(qū)森林校正［18，30］;但該模型在可見光波段的校正效果不太明顯，甚至出現(xiàn)過校正現(xiàn)象，并且模型自身與實際情況還存在一定差別。為了更好地反映森林群落結(jié)構(gòu)和子像元組分間的關(guān)系，Soenena等［31］提出一種新的物理模型——MFM －TOPO(multiple forward mode－topographic correction model)模型進行地形輻射校正。該模型更好地闡述了冠層結(jié)構(gòu)、波譜響應(yīng)和地形因子間的關(guān)系，校正效果比較理想;但模型復(fù)雜，參數(shù)較多。

1.3 半經(jīng)驗?zāi)Ｐ?/h3>

半經(jīng)驗?zāi)Ｐ途C合物理模型和經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷膬?yōu)點，引入經(jīng)驗參數(shù)來優(yōu)化物理模型，同時參數(shù)也具有一定的物理涵義。

1.3.1 Minnaert校正模型

Teillet等［6］將Minnaert函數(shù)引入到基本的余弦模型中，以考慮地表反射的非朗伯性。其中，Minnaert函數(shù)是Minnaert在1941年提出的，該函數(shù)用Minnaert常數(shù)k來描述地表的二向性反射分布函數(shù)，k在0～1之間變化，是地表接近朗伯體表面程度的測度(標(biāo)準(zhǔn)朗伯體表面k=1，即為余弦模型)。自Minnaert模型提出以來，很多研究者相繼利用該方法在不同類型的地形區(qū)對不同的地表覆蓋物以及多遙感數(shù)據(jù)源的地形影響進行了校正，都取得了比較滿意的結(jié)果［9，32］。在該模型中，關(guān)鍵在于對k值的估算，Meyer等［18］討論了如何根據(jù)經(jīng)驗計算k值。但用常數(shù)k表征復(fù)雜地表非朗伯性會存在很大問題(尤其是在坡度變化較大的地方)，可通過基于像元的Minnaert校正模型來避免k作為全局值所帶來的影響［33］。此外，高永年等［20］還將 k 值引入到 Sandmeier校正模型進行非朗伯體修正，以改善 Sandmeier模型中朗伯體假設(shè)的局限性，并對其進行了簡化和改進。

1.3.2 C校正模型和SCS+C校正模型

針對余弦校正模型所存在的過校正問題，Teillet等［6］將經(jīng)驗系數(shù)C應(yīng)用到余弦模型中，以調(diào)節(jié)由天空散射輻射和鄰近地形反射輻射造成的過校正現(xiàn)象(即C校正模型)。其中，參數(shù)C可通過太陽入射角余弦與坡面像元輻亮度間的線性關(guān)系獲得，因而C的計算依賴于具體圖像數(shù)據(jù)，對小尺度研究具有針對性，但對大尺度研究則具有不確定性，并且缺乏明確的物理涵義。此外，不同抽樣方法所得的參數(shù)C也會對校正精度產(chǎn)生一定的影響［34］。在對C校正模型的進一步研究中，黃微等［35］通過對擬合直線的平移變換消除C校正模型中的2個擬合參數(shù)a和b，這樣既保持了C校正模型的基本思想，又避免了用離散樣本求取參數(shù)這一復(fù)雜的過程［36－37］;此外，針對C校正模型依然存在的過校正現(xiàn)象，通過誤差分析，在C校正模型中添加了相鄰像元對中心像元影響的相關(guān)函數(shù)，發(fā)展了一種考慮空間相關(guān)性的校正算法［38］。Liu等［39］同樣針對 C 校正中的過校正問題，基于觀測輻亮度與光照系數(shù)間的經(jīng)驗線性關(guān)系，提出了一種改進的C校正模型，并在試驗區(qū)內(nèi)取得了較好的校正效果。

2005 年，Scott［7］仿效 C 校正模型，在 SCS 校正模型基礎(chǔ)上引入?yún)?shù)C以減少天空散射輻射的影響，提出了SCS+C校正模型。

除SCS校正模型和SCS+C校正模型外，很多模型都未考慮地表覆被狀況，故很多研究者又對此進行了一系列的研究。Reeder等［40］基于對C校正中的C值與Minnaert校正中的k值間高度相關(guān)［41］及瞬時視場角的考慮，引入坡度角，發(fā)展了Minnaert－SCS校正模型;楊燕等［42］引入一個植被覆蓋率參數(shù)用來估計亞像元中各成分對輻亮度的影響，同時考慮像元間的鄰邊效應(yīng)影響，發(fā)展了一種新模型，該模型能在一定程度上解決不同覆蓋度的森林地區(qū)的地形輻射校正問題。

2 模型現(xiàn)存問題

通過對現(xiàn)有地形輻射校正模型的綜述，本文從模型參數(shù)、假設(shè)前提和評價方法3個方面對模型中現(xiàn)存的問題進行分析和討論。

2.1 模型輸入?yún)?shù)

模型輸入?yún)?shù)主要有遙感圖像、DEM、太陽天頂角和太陽輻射等。

1)目前，多數(shù)地形輻射校正研究主要針對Landsat圖像，對SPOT，IKONOS等高分辨率遙感圖像的研究還比較少［43－44］。由于地形使天空散射光和鄰近地表反射光具有很大的隨機性和難計算性，在單源數(shù)據(jù)情況下，陰影區(qū)的地形輻射校正無論采用何種模型都不能取得較好的效果。

2)DEM精度及遙感圖像與DEM配準(zhǔn)的精度會直接或間接影響校正效果，尤其在山脊、山谷處會發(fā)生過校正或欠校正現(xiàn)象。劉學(xué)軍等［45］對不同精度DEM的選取及其對校正的影響程度(即DEM尺度問題)有了一定的研究。但高精度和高分辨率的DEM數(shù)據(jù)往往比較昂貴且難以獲得，這在一定程度上限制了模型的發(fā)展和應(yīng)用。

3)太陽天頂角雖作為常量參與校正，但它會隨地球與太陽的相對位置和時間變化而改變。那么同景圖像上太陽天頂角的變化有多大?在多大范圍內(nèi)會對校正效果產(chǎn)生影響?這些問題仍需進一步研究。

4)太陽輻射大體分為3個組分:太陽直接輻射、天空散射輻射和鄰近像元的反射輻射。前2個組分可在6S模型中反演得到，因此需要先對遙感圖像進行輻射定標(biāo)和大氣校正，輻射定標(biāo)和大氣校正的精度就會直接影響校正效果。同時，還需進一步探討太陽輻射3個組分間的影響因素及其表示方法［46］，尤其是對鄰近像元反射輻射的計算。

2.2 模型前提假設(shè)

當(dāng)前，地表特征的假設(shè)分為朗伯體和非朗伯體兩種觀點，而非朗伯體的表征一直是研究的熱點和難點?；诶什w假設(shè)的地形輻射校正算法雖然簡便，但校正結(jié)果卻與實際地表不符。非朗伯體模型能更真實地反映實際地表的情況，卻沒有很好的普適性。如Minnaert校正模型，其系數(shù)k要依賴于波段、相位角、地表覆蓋類型等因素，且只是用來描述地表二向性的雙向反射分布函數(shù)(bidirectional reflectance distribution function，BRDF)的一個經(jīng)驗系數(shù);當(dāng)引入前向或后向散射時，Minnaert校正算法的缺點就很明顯。Han等［47］用V面來反映地表情況，并引入地形衰減因子來提高校正的精度，討論了基于V面假設(shè)的二向反射率校正模型的可行性。

2.3 模型評價方法

對模型的評價也是模型應(yīng)用中極具挑戰(zhàn)性的一個問題。常用的評價方法有3種:目視評價、統(tǒng)計參數(shù)評價和光譜一致性評價，這3種評價方法可在一定程度上反映出模型的優(yōu)劣。聞建光等［30］通過幾何光學(xué)交互遮蔽(li－strahler geometry optical mutual shadow，GOMS)模型模擬生成不同模型校正后的冠層反射率，直觀地評價了各個模型，但仍不足以從定量的角度說明各模型的差異。

除了在模型參數(shù)、假設(shè)前提和評價方法3個方面存在上述問題外，模型的建立也存在著一些問題，特別是針對復(fù)雜地形陰影區(qū)所引起的光譜失真，很難從經(jīng)驗關(guān)系和物理機制上準(zhǔn)確地建立模型。

3 展望

1)地形輻射校正模型研究應(yīng)該更加重視陰影區(qū)域光譜信息的恢復(fù)(尤其是在地形復(fù)雜的山區(qū))。結(jié)合多源數(shù)據(jù)恢復(fù)陰影區(qū)的光譜信息，如用MODIS圖像的優(yōu)點可彌補Landsat等圖像的不足。因為MODIS一天可獲取上午、下午兩景圖像，圖像中陰影區(qū)的位置會發(fā)生變化，且MODIS圖像與TM圖像對應(yīng)波段的反射率存在一致性(線性關(guān)系)［48］;那么根據(jù)MODIS圖像中的光照區(qū)和對應(yīng)TM圖像中的光照區(qū)之間的擬合關(guān)系，即可得出MODIS圖像中的光照區(qū)所對應(yīng)的TM圖像中的陰影區(qū)信息，從而可恢復(fù)TM圖像中陰影區(qū)的光譜信息。

2)通過圖像增強［2，49］、信息填充來恢復(fù)陰影區(qū)的信息。目前的圖像增強和信息填充方法已比較完善(如小波變換、直方圖拉伸、空間插值法［43］和floodfill種子填充法［50］等)，且圖像處理過程較為簡單，因而通過圖像增強和信息填充可在一定程度上恢復(fù)陰影區(qū)的光譜信息。

3)引入新的數(shù)理統(tǒng)計方法(如模糊綜合評價法)，結(jié)合校正后圖像的多個特征值(紋理信息、典型地物光譜值、圖像統(tǒng)計參數(shù)等)對校正模型進行綜合評價。

4 結(jié)論

1)從地形輻射校正模型研究進展情況可以看出，近年來發(fā)展了眾多的地形輻射校正模型，并得到了很好的應(yīng)用。

2)當(dāng)前的地形輻射校正模型研究仍存在不足之處，主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)源存在誤差、模型假設(shè)條件不合理及模型評價方法不完善等。

3)在今后的研究中，除了要重視模型的建立(如模型輸入?yún)?shù)的多元考慮、模型假設(shè)條件的考慮等)，還應(yīng)重視模型間的對比和模型定量評價方法的研究，以便更精確、客觀地評價其地形輻射校正的效果。

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The Progress in the Study of Topographic Radiometric Correction Models

WANG Shao － nan1，2，LI Ai－ nong1
(1.Institute of Mountain Hazards and Environment，CAS，Chengdu 610041，China;2.Graduate University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100039，China)

In this paper，the authors reviewed the progress in such models of topographic radiometric correction as empirical models，physical models and semi－ empirical models，and then discussed some problems of existing models in three aspects，i.e.，the input parameters，the hypothesis conditions and the evaluation methods of the models.Finally，the possible improvements of the models in the future were proposed，such as combining multiple－ source images，image enhancement or information filling to improve the accuracy of the models and considering the introduction of new mathematical statistical methods for accurate quantitative evaluation.Some proposals are also put forward about improving the method for recovering the information of sun － shaded areas，especially in areas with rugged terrain.

remote sensing;topographic radiomatric correction;model;radiance

TP 751

A

1001－070X(2012)02－0001－06

2011－07－07;

2011－09－24

中國科學(xué)院知識創(chuàng)新方向性項目(編號:KZCX2－YW－QN313)、中國科學(xué)院“百人計劃”項目(編號:110900K242)、中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項子課題(編號:XDA05050105)和中國科學(xué)院“西部之光”重點項目(編號:08R2130130)共同資助。

10.6046/gtzyyg.2012.02.01

王少楠(1987－)，女，碩士研究生，主要研究方向為山地定量遙感。E－mail:wsn870622@163.com。

李愛農(nóng)(1974－)，男，博士，研究員，中國科學(xué)院“百人計劃”入選者。E－mail:ainongli@imde.ac.cn。

(責(zé)任編輯:劉心季)