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地形校正对森林生物量遥感估测的影响

Effects of topographic correction on remote sensing estimation of forest biomass

摘要基于常用的4种地形校正模型(Cosine模型、C模型、C+SCS模型、Minnaert模型),以IDL语言为二次开发平台,对黑龙江省帽儿山地区2007年7月21日TM图像进行地形校正,从视觉差异、图像的定量统计特征两方面评价了4种地形校正模型的修正效果,并比较了地形校正后几种遥感因子与森林生物量的相关性,建立了森林生物量的遥感反演模型,分析了不同地形校正模型对森林生物量反演的影响.结果表明:由于K-T变换采用线性变换方式,地形校正后遥感数据与森林生物量的相关性出现了较大波动,应根据地表信息调整变换参数,因此该变换方式不适合与地形校正结合使用;植被指数的信息量在地形校正后明显提高,其与森林生物量的相关性显著增强;4种地形校正模型中,Cosine校正过度,不宜采用,C模型和C+SCS模型通过引入半经验参数,较好地消除了地形效应,Minnaert模型校正后降低了森林生物量估测的误差,有效地提高了遥感反演模型的精度.

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应用生态学报

应用生态学报

2009年20卷11期

2750-2756页

MEDLINEISTICPKUCSCDCABP

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