i.topo.corrgrass - クラウドでオンライン

プログラム：

NAME

i.topo.corr - 反射率の地形補正を計算します。

KEYWORDS

画像、地形、地形補正

SYNOPSIS

i.topo.corr
i.topo.corr - 助けて
i.topo.corr [-is] [ =名[,名、...]] 出力=名 ベースマップ=名 天頂=フロート
[方位角=フロート] [方法=string] [-上書きする] [-助けます] [-詳細] [-静かな]
[-ui]

フラグ：
-i
太陽照度地形モデルの出力

-s
出力を入力に合わせてスケーリングし、カラー ルールをコピーする

-上書き
出力ファイルが既存のファイルを上書きできるようにする

- 助けて
使用状況の概要を印刷する

-詳細
冗長モジュール出力

- 静かな
静かなモジュール出力

--ui
GUIダイアログを強制的に起動する

パラメーター：
=名前[、名前、...]
地形的に補正する反射率ラスター マップの名前

出力=名 [必要]
出力ラスター マップの名前 (フラグ -i) またはプレフィックス

ベースマップ=名 [必要]
入力ベース ラスター マップの名前 (標高または照度)

天頂=フロート [必要]
太陽天頂度

方位角=フロート
度単位の太陽方位 (フラグ -i の場合のみ)

方法=string
地形補正方法
オプション： 余弦、 ミナート、 c因子、 パーセント
デフォルト： c-ファクター

DESCRIPTION

i.topo.corr 画像ファイルから地形的に反射率を補正するために使用されます。
で得られた i.landsat.toar、太陽照明地形モデルを使用。 このイルミネーション
モデルは入射角の余弦を表します i、つまり法線と
地面と太陽光線。

注: 必要に応じて、特定の日付の太陽の位置を次のように計算できます。 r.サンマスク.
地形と太陽角を示す図

使い方 -i フラグと標高ベースマップ (メートル法) を指定すると、 i.topo.corr シンプルな
式を使用した照明モデル:

· cos_i = cos(s) * cos(z) + sin(s) * sin(z) * cos(a - o)
どこ、 i は計算する入射角、 s は地形の傾斜角度、 z は
太陽天頂角、 a 太陽の方位角、 o 地形のアスペクト角。

各バンド ファイルについて、補正された反射率 (ref_c) は元のファイルから計算されます。
提供されている XNUMX つの方法のいずれかを使用した反射率 (ref_o) (ランバート XNUMX つと XNUMX つ
非ランバート)。

方法： コサイン
· ref_c = ref_o * cos_z / cos_i

方法： ミナレット
· ref_c = ref_o * (cos_z / cos_i) ^k
どこ、 k の線形回帰によって得られる
ln(ref_o) = ln(ref_c) - k ln(cos_i/cos_z)

方法： c-ファクター
· ref_c = ref_o * (cos_z + c)/ (cos_i + c)
どこ、 c ref_o = a + m * cos_i からの a/m です。

方法： パーセント
cos_i を使用して、表面への太陽の入射率を推定できます。
変換 (cos_i + 1)/2 は 0 (太陽の反対側の面:
無限補正）～1（直射日光：補正なし）と補正
反射率は次のように計算できます。

· ref_c = ref_o * 2 / (cos_i + 1)

注意事項

1 フラグ -i を指定したイルミネーション モデル (cos_i) は、実際の領域を制限として使用し、
標高マップの解像度。

2 地形補正では、完全な反射率ファイル (null は null のまま) とその
解像度。

3 イルミネーション モデルを計算するための標高マップはメートル法である必要があります。

例

まず、標高図（ここではSRTM）からイルミネーションモデルを作ります。 その後、実行させます
toar.5、toar.4、toar.3 などのバンドのトポグラフィ補正と出力
tcor.toar.5、tcor.toar.4、および tcor.toar.3 を c-factor (= c-correction) メソッドを使用して:

# 最初のパス: イルミネーション モデルの作成
i.topo.corr -i ベース=SRTM 天頂=33.3631 方位=59.8897 出力=SRTM.照明
# XNUMX 番目のパス: イルミネーション モデルを適用
i.topo.corr base=SRTM.illumination 入力=toar.5,toar.4,toar.3 出力=tcor \
ゼニス = 33.3631 メソッド = C ファクター

参考文献

· Law KH and Nichol J, 2004. 差分照明の地形補正
Ikonos 衛星画像への影響。 写真測量の国際アーカイブ
リモートセンシングと空間情報、pp. 641-646。

· Meyer, P. and Itten, KI and Kellenberger, KJ and Sandmeier, S. and Sandmeier,
R., 1993. Landsat TM に対する地形的に誘発された影響の放射補正
高山地形のデータ。 写真測量工学とリモートセンシング 48とします。

· Riaño, D. and Chuvieco, E. and Salas, J. and Aguado, I., 2003.
植生タイプをマッピングするための Landsat-TM データのさまざまな地形補正。
地球科学とリモートセンシングに関するIEEEトランザクション、Vol。 41、5号

· Twele A. and Erasmi S, 2005. 地形補正アルゴリズムの評価
中央スラウェシの山岳地帯における土地被覆差別の改善。
ゲッティンガー地理アブハンドルンゲン、巻。 113。

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