多种地形辐射校正算法结果的比较

1.目视比较

通过地形阴影去除算法，整个影像的亮度对比增强，空间纹理信息大大提高，特别是阴影区域的地表信息得到很大的恢复，模糊的阴影区域地表信息变得清晰可见。其中余弦校正和SCS校正后的影像在阴影区域亮度增强较为剧烈，scs+C校正表现较为柔和，而C校正和Minnaert校正效果很好。

2.参数比较

a.直方图比较

影像直方图是描述影像中每个亮度值的像元分布数量的统计分布。每个波段的直方图能提供关于图像质量的信息，如其对比度的强弱、是否多峰等。经过地形校正后原始影像直方图的峰被拉伸了，校正后的直方图更近似高斯分布，与自然现象中的地物随机特性一致， 反映了该地区地物真实统计特性。

b.统计信息比较

对于遥感影像的地形辐射校正，一般通过多种统计参数的定量分析方法来评价校正图像的质量。目前定最评价影像校正效果的参数较多。本帝基于阴影区域信息恢复程度和保持校正前影像的光谱性质的标准，选取图像的平均值标准差这两个参数进行比较。图像平均值是整个图像灰度值的算数平均值，用以描述各波段的中心趋势，对人眼反映为平均亮度。标准差是图像方差的平方根，图像方差是图像所有像元亮度值和平均值之差的平均平方值。图像标准差越小，像元亮度值就越集中于某个中心值；反之，其标准差越大，亮度值就越分散。

由于地形校正的目的是为遥感应用提供精确的影像数据，因此，校正后的影像不仅辐射值的标准差应小于原始影像，而且辐射值的平均值应接近地面真实辐射值。可以认为水平地面的辐射值是标准辐射值。

通过地形辐射校正基本消除了阴影响，使各波段平均值变大，影像变亮。余弦校正和sCS校正模型都出现了不同程度的过度校正，C校正模型、SCStC校正模型和Minnaert校正模型的平均值都很接近标准辐射值，其中Mimaert校正模型表现最佳，C校正模型次之。就影像像素标准差而言，各个校正模型都出现了下降.C校正模型和Minnaert校正模型下降最多，说明和其他校正模型相比，图像的亮度值接近于一个中心值， 更好地消除了由于地形变化造成的影响，使图像中的阴坡和阳坡亮度值达到相近的水平。

C.散点图比较

图像亮度值与光照系数的相关关系反映了地形对影像亮度值的影响，原始影像中图像亮度值与光照系数的相关性-般都比较好，而地形辐射校正正是为了消除这种相关性。选择研究区影像中的100个随机像素样本，在Miersot Excel中对第4波段的亮度值与对应的光照系数做散点图，并进行线性拟合。

原始影像中第4波段亮度值受光照系数影响的情况经过各种地形辐射校正后明显减弱，五种校正方法后相关系数R²的大小关系为: Minnaert校正<C校正<SCS+C校正<余弦校正<SCS校正<原始影像。说明Minnaert校正能够最大限度地消除地形对影像灰度值的影响，效果最好，C校正次之。

3.综合评价

通过对五种地形辐射校正模型的实例验证，结果表明:由于山区地表的复杂性太大，很难建立一个具有普遍适用性的模型，各种模型都存在一定的局限性。

余弦校正模型基于地表反射为朗伯体假定，并且忽略了天空散射辐射和邻近地形的反射辐射的影响，因此在光照系数较小区域存在过度校正现象；C校正模型通过系数C来抑制天空散射辐射和邻近地形的反射辐射影响，减小阴影区的过度校正现象，但系数C的引入缺乏明确的物理解释；Scs模型中太阳和冠层之间的几何关系在校正前后保持不变，因此它更加符合实际情况，适合于森林覆盖区域的地形辐射校正，但由于SCS校正模型也忽略了天空散射辐射和邻近地形的反射辐射影响，因此校正结果中背光区域的坡面仍然存在过度校正的问题；SCS+C 校正模型和C校正模型一样引进了系数C来解释天空散射辐射和邻近坡面的反射辐射，但同C校正模型一样，系数C并没有实际的物理意义，C的取值依赖于具体影像数据，计算较为复杂: Minaet校正模型从非期伯体假设出发，更加符合自然界的实际情况，但是校正模型中的Minme参数k的获得较为麻烦，在坡度较大区域，校正的效果并不太理想。