基于高分四號(hào)衛(wèi)星的北京市城區(qū)森林葉面積指數(shù)反演

高鴿　黃華國(guó)　馬晨玉

摘要：為分析太陽(yáng)多角度的光譜信息在反演森林LAI中的應(yīng)用潛力，本文基于高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)構(gòu)建七種常用的植被指數(shù)，并添加紋理信息，對(duì)北京市開(kāi)展區(qū)域LAI反演研究。采用隨機(jī)森林和線性回歸，通過(guò)提取不同太陽(yáng)角度的高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)的植被指數(shù)以及影像紋理均值，與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)建立回歸模型反演葉面積指數(shù)，R²和RMSE作為指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。與以往的反演方法相區(qū)別，該文將太陽(yáng)多角度光譜信息與紋理結(jié)合進(jìn)行森林LAI的反演實(shí)驗(yàn)，并對(duì)反演算法進(jìn)行敏感性分析。研究發(fā)現(xiàn)，基于高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)構(gòu)建的單個(gè)角度下的植被指數(shù)與紋理數(shù)據(jù)的結(jié)合反演LAI的模型精度在0.3-0.5左右，添加太陽(yáng)多角度后的植被指數(shù)和紋理信息的結(jié)合在一定范圍內(nèi)提高了北京市城區(qū)森林的LAI的反演精度，R²達(dá)到0.58，說(shuō)明太陽(yáng)多角度的光譜信息在反演森林LAI中具有一定的潛力，高分四號(hào)衛(wèi)星理論秒級(jí)的時(shí)間分辨率優(yōu)勢(shì)在定量遙感方面具有一定開(kāi)發(fā)應(yīng)用的價(jià)值。本結(jié)果在該實(shí)驗(yàn)區(qū)驗(yàn)證可行，在其他地形的區(qū)域的應(yīng)用效果還需要進(jìn)一步的研究。

關(guān)鍵詞：高分衛(wèi)星 太陽(yáng)多角度 葉面積指數(shù) 紋理 回歸分析 隨機(jī)森林

Forest Leaf Area Index Inversion in Beijing Urban Area Using GF-4 Satellite Data

GAO Ge HUANG Huaguo* MA Chenyu

1. The College of Forestry of Beijing Forestry University， Beijing， 100083 China; 2. Beijing Changping Gardening And Greening Bureau， Beijing， 100000 China）

Abstract： In order to analyze the potential application of the solar multi-angular spectral information in inversion of forest LAI， the study constructs seven commonly used vegetation indexes based on GF-4 satellite data， and adds texture information to model the forest LAI in Urban Area of Beijing and conduct regional leaf area index （LAI） inversion research. The regression model for the inversion of LAI was established using random forest and linear regression， by extracting the vegetation index and image average texture of GF-4 satellite data from solar multi-angular， and the accuracy of evaluation of the model is evaluated with R2 and RMSE. In contrast to the previous inversion methods， this paper combines the solar multi-anglular spectral information with the texture information to carry out the inversion experiment of forest LAI， as well as the sensitivity analysis. Results show that the combination of vegetation indices and texture data at a single angle based on GF-4 satellite data is with an R2 of about 0.3-0.5; while by adding the solar multi-angle data improves the inversion R2 to 0.58. It can be concluded that that the solar multi-angle spectral information has some potential in the inversion forest LAI， and the high temporal resolution advantage of the GF-4 satellite is of great value in quantitative remote sensing. Despite that the experimental results are feasible in our experimental area， further research is still needed.

Key Words： GF satellite; Solar multi-angular; Leaf area index; Texture; Regression analysis; Random forest

習(xí)近平總書(shū)記在十九大報(bào)告中指出，必須樹(shù)立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念。準(zhǔn)確的森林資源監(jiān)測(cè)是掌握綠水青山的資源現(xiàn)狀和消長(zhǎng)變化動(dòng)態(tài)的重要方式。北京市作為首都，應(yīng)在綜合先進(jìn)科學(xué)技術(shù)與人力獲取精準(zhǔn)、大尺度的森林資源數(shù)據(jù)方面起到示范表率作用。但目前基于人力的森林資源清查方法，需要耗費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力，遙感作為一種快捷迅速的技術(shù)手段，對(duì)森林資源監(jiān)測(cè)具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)^[1]。

葉面積指數(shù)（Leaf Area Index，LAI）是研究植物冠層表面物質(zhì)和能量交換的一個(gè)很重要參數(shù)，葉面積指數(shù)的大小與森林樹(shù)木的長(zhǎng)勢(shì)密切相關(guān)，并且能夠提供樹(shù)木生長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)信息[2]。目前，關(guān)于反演葉面積指數(shù)的研究主要集中在如何提高葉面積指數(shù)反演的精度問(wèn)題上。相關(guān)嘗試有很多，包括增加實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)源，采用多個(gè)遙感數(shù)據(jù)來(lái)源與葉面積指數(shù)建立模型;利用光譜與紋理的融合來(lái)提取信息反演葉面積指數(shù)等[3][4]。這些方法雖都能夠在一定程度上提高反演精度，但其難以滿足我國(guó)業(yè)務(wù)化的精度要求。新的信息源的挖掘仍然是當(dāng)前研究熱點(diǎn)。

高分四號(hào)是我國(guó)首顆地球同步軌道的高空間分辨率衛(wèi)星，高重返周期（最高20秒）和多角度信息對(duì)葉面積指數(shù)提取及精度的提高提供了可能，其覆蓋范圍達(dá)960萬(wàn)平方公里，這對(duì)全國(guó)的森林資源葉面積指數(shù)監(jiān)測(cè)具有重要意義[5]。

本實(shí)驗(yàn)以挖掘高分四號(hào)的多角度信息價(jià)值為主要目的，探索高分四號(hào)多角度影像信息對(duì)森林葉面積指數(shù)反演的精度的提高是否具有貢獻(xiàn)。主要解決太陽(yáng)多角度對(duì)森林調(diào)查參數(shù)反演精度的貢獻(xiàn)，回答利用高分四號(hào)的多角度信息提高LAI遙感產(chǎn)品精度的可行性問(wèn)題，同時(shí)，生成北京市五環(huán)內(nèi)森林的LAI分布圖，對(duì)于北京市城區(qū)的園林綠化設(shè)計(jì)、區(qū)域森林健康狀況評(píng)估等具有一定的參考價(jià)值。本實(shí)驗(yàn)的創(chuàng)新之處在于將高分四號(hào)衛(wèi)星的多角度信息與森林參數(shù)的反演結(jié)合起來(lái)，利用高分四號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)提供統(tǒng)一區(qū)域多太陽(yáng)角度遙感數(shù)據(jù)，有效解決了傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)源中單一觀測(cè)角度植被指數(shù)和葉面積指數(shù)函數(shù)關(guān)系飽和點(diǎn)低的問(wèn)題。

1. 數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理

   1. 地面數(shù)據(jù)采集

本實(shí)驗(yàn)區(qū)位于北京市城區(qū)五環(huán)范圍內(nèi)（39°48′28.7″～40°04′1.68″N，116°13′10.36″～116°34′41.75″E），如圖1所示，這里氣候溫和，年平均氣溫11℃，年降水量620.6mm，夏季炎熱多雨，降水集中，盛行東南風(fēng)，屬于典型的暖溫帶半濕潤(rùn)季風(fēng)大陸性氣候[6]。

在北京市五環(huán)內(nèi)50余處森林公園里設(shè)置樣地152個(gè)，采用GPS定位，以樣地中心位置的經(jīng)緯度作為該樣地的地理標(biāo)識(shí)，每個(gè)樣地大小為50m*50m，實(shí)測(cè)樣地時(shí)間為2017年夏季，與選取遙感影像的拍攝時(shí)間保持較短的間隔期，采用魚(yú)眼鏡頭測(cè)量葉面積指數(shù)。<！-- 沒(méi)有看到圖1 -->

地面實(shí)測(cè)的森林LAI的范圍在0.83-4.67之間（圖2），平均值為2.52，標(biāo)準(zhǔn)差為0.49，中等大小的LAI值在一定程度上減小受到光學(xué)遙感信息的飽和帶來(lái)的誤差。對(duì)實(shí)測(cè)的LAI值進(jìn)行Shapiro檢測(cè)，認(rèn)為測(cè)得的LAI數(shù)值來(lái)自于正態(tài)分布（P>0.05）。

1. 2. 影像與數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理

      1. 影像獲取

本文影像數(shù)據(jù)來(lái)源有兩種，一是采用高分四號(hào)多光譜凝視相機(jī)數(shù)據(jù)，二是從Google Earth Pro上下載結(jié)合衛(wèi)星和航拍圖像的影像。

高分四號(hào)可見(jiàn)光譜段分辨率為50米，影像幅寬優(yōu)于400km。在地面數(shù)據(jù)采集期間共獲取15景影像。另外考慮到一年內(nèi)林木生長(zhǎng)很小，森林LAI變化可忽略不計(jì)，因此補(bǔ)充10景相隔一年的同季節(jié)的2016年的遙感影像輔助以增加數(shù)據(jù)集。影像獲取時(shí)間與太陽(yáng)天頂角如所示，從中篩選出10景影像云量較小，精度較高的影像。影像太陽(yáng)角度分布如圖4所示

圖4太陽(yáng)角度分布

谷歌地球（Google Earth，GE）是一款谷歌公司開(kāi)發(fā)的虛擬地球軟件，其遙感影像數(shù)據(jù)主要分為兩部分：衛(wèi)星數(shù)據(jù)和航拍數(shù)據(jù)。其中衛(wèi)星數(shù)據(jù)主要來(lái)自于美國(guó)Landsat系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)，Space Imagine公司的IKONOS數(shù)據(jù)及法國(guó)SPOT系列數(shù)據(jù);而航拍數(shù)據(jù)則主要來(lái)自BlueSky公司和Sunbun公司。本文采用矩形選框的方法把北京市行政區(qū)劃范圍框取在內(nèi)下載影像，最高的分辨率為0.44米，再使用envi軟件按照北京市行政區(qū)劃范圍對(duì)其進(jìn)行裁剪，最終得到北京市范圍的谷歌影像[7][8]。

1. 1. 2. 影像預(yù)處理

GF-4影像預(yù)處理主要包括幾何校正、輻射定標(biāo)、大氣校正。輻射定標(biāo)的目的是將圖像上的DN值轉(zhuǎn)化為表觀反射率，本研究中輻射定標(biāo)采用中國(guó)資源衛(wèi)星中心（http：//www.cresda.com/CN/Downloads/dbcs/index.shtml）下載的絕對(duì)定標(biāo)系數(shù)進(jìn)行;大氣校正采用ENVI中的FLAASH大氣校正模塊，以獲得地表真實(shí)反射率。

從圖5可以看出，經(jīng)過(guò)大氣校正，基本去除了空氣中水汽等的影響;在0.5～0.8μm內(nèi)，植被光譜反射曲線與實(shí)際植被光譜反射曲線基本吻合。

1. 1. 3. 多角度光譜提取

本文從GF-4影像上提取了各樣地的光譜數(shù)據(jù)。圖6為同一個(gè)位置的多個(gè)太陽(yáng)觀測(cè)角的反射率變化圖，主要以紅光和近紅外兩個(gè)波段為例，按照葉面積指數(shù)大小的分布，從中分別選取4個(gè)樣地，觀測(cè)每個(gè)樣地下不同的太陽(yáng)角度對(duì)應(yīng)的紅外和近紅外反射率特征，從中不難發(fā)現(xiàn)他們?cè)诳梢?jiàn)光紅光波段和近紅外波段反射特征極其相似

1. 1. 4. 植被指數(shù)的提取

本文通過(guò)選取以下7種光學(xué)植被指數(shù)與實(shí)測(cè)葉面積指數(shù)建立回歸模型（表1），并分析和評(píng)價(jià)其精度。

三波段梯度差值植被指數(shù)

TGDVI

ρ_NIR、ρ_R、ρ_B、ρ_G分別表示近紅外波段，紅波段，藍(lán)波段，綠波段。

1. 1. 5. 紋理信息的提取

紋理作為一種物體表面的基本屬性，描述的是圖像像素鄰域灰度空間分布規(guī)律，是物體表面具有不依賴顏色或亮度變化的內(nèi)在特性，可以有效抑制異物同譜、同物異譜現(xiàn)象的發(fā)生。根據(jù)植被LAI遙感反演的先驗(yàn)知識(shí)，不同的LAI會(huì)在遙感圖像上形成不同的紋理，紋理數(shù)據(jù)的加入在一定范圍內(nèi)能夠提高葉面積反演的精度[9]。

本實(shí)驗(yàn)中的紋理信息來(lái)自谷歌影像（Google Earth Pro），谷歌地球是一款Google公司開(kāi)發(fā)的虛擬地球儀軟件，中國(guó)區(qū)域的空間精度通常為30m，北京市等一些區(qū)域具有高分辨率的影像，最高可達(dá)0.11m。利用ENVI5.3軟件進(jìn)行紋理數(shù)據(jù)的提取，首先進(jìn)行主成分分析，然后以0.6m的精度進(jìn)行重采樣，紋理提取采用灰度共生矩陣法，設(shè)置窗口分別為3*3，5*5，7*7，灰度等級(jí)為16，32，和64，最后使用App Store里的統(tǒng)計(jì)工具V5.3（Zonal Statistics）插件輸出紋理信息數(shù)據(jù)結(jié)果。本研究選用均值（Mean，ME），標(biāo)準(zhǔn)差（STD）2種紋理參數(shù)來(lái)表征研究區(qū)紋理空間結(jié)構(gòu)。紋理分析在ENVI5.3中texture的Co-occurrence模塊中實(shí)現(xiàn)。

2. 實(shí)驗(yàn)方法

1. 1. 基于植被指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系方法

LAI與植被指數(shù)有很強(qiáng)的正相關(guān)性，一般認(rèn)為兩者具有某種函數(shù)形式的關(guān)系，通過(guò)建立這種函數(shù)關(guān)系，找到最佳模型進(jìn)行模擬，可用來(lái)反演LAI。

植被指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系方法需要確定3個(gè)關(guān)鍵的要素：植被指數(shù)，模型形式和用于模型擬合的LAI數(shù)據(jù)。根據(jù)研究區(qū)域森林的波譜吸收反射規(guī)律，在紅波段強(qiáng)吸收，近紅波段強(qiáng)反射，隨著葉面積指數(shù)的增大，紅波段反射率逐漸降低，而近紅外波段反射率增大，因此常用這兩個(gè)波段所構(gòu)造的指數(shù)來(lái)進(jìn)行葉面積指數(shù)的反演。葉面積指數(shù)和植被指數(shù)的函數(shù)形式隨著區(qū)域和植被類型的不同而存在差異，模型參數(shù)的葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)可以通過(guò)地表測(cè)量和模型模擬兩種方式獲得。將地表測(cè)量作為地面植被葉面積指數(shù)的真值，通過(guò)擬合其與遙感植被指數(shù)的關(guān)系，可以建立兩者之間的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀糜谌~面積指數(shù)反演[10]。

1. 2. 建模方法

      1. 線性回歸

首先利用一元線性回歸的方法對(duì)7個(gè)植被指數(shù)進(jìn)行LAI的回歸分析，將7個(gè)植被指數(shù)按照相關(guān)性從大到小進(jìn)行排序，從中選出5個(gè)相關(guān)性較好的植被指數(shù);其次根據(jù)5個(gè)植被指數(shù)的多角度信息采用隨機(jī)森林的方法進(jìn)行回歸擬合，共獲得5個(gè)預(yù)測(cè)模型。利用地面數(shù)據(jù)集對(duì)兩種模型進(jìn)行驗(yàn)證，分析比較多角度信息的加入是否有利于提高LAI反演的精度。

1. 1. 2. 隨機(jī)森林

隨機(jī)森林（RF）是由Breiman等提出的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其實(shí)質(zhì)是對(duì)決策樹(shù)算法的一個(gè)改進(jìn)，通過(guò)自助法（oot-strap）重采樣技術(shù)，從訓(xùn)練樣本集中隨機(jī)抽取k個(gè)樣本形成新的訓(xùn)練樣本集，從而形成k個(gè)決策樹(shù)，組成隨機(jī)森林，采用決策樹(shù)投票來(lái)輸出結(jié)果[11][12]^[11]。這種方法建模過(guò)程簡(jiǎn)單且結(jié)果比較精確，已廣泛應(yīng)用在不同領(lǐng)域。因此本研究使用隨機(jī)森林算法對(duì)北京市城區(qū)森林LAI開(kāi)展反演工作。

1. 3. 精度評(píng)定指標(biāo)

通過(guò)精度評(píng)定，可以有效地評(píng)價(jià)出植被指數(shù)與實(shí)測(cè)葉面積指數(shù)的擬合狀況，得到最優(yōu)的反演模型，使得利用該模型反演后的影像值與其對(duì)應(yīng)的實(shí)測(cè)值相一致。本實(shí)驗(yàn)采用十折交叉驗(yàn)證的方式，把數(shù)據(jù)集分為10個(gè)子集，每個(gè)子集均做一次測(cè)試集，其余的作為訓(xùn)練集。交叉驗(yàn)證重復(fù)10次，每次選擇一個(gè)子集作為測(cè)試集，并將10次的平均交叉驗(yàn)證識(shí)別正確率作為結(jié)果。相關(guān)系數(shù)是描述兩個(gè)具備相關(guān)性的數(shù)據(jù)之間密切程度的指標(biāo)。本文選取了均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）和決定系數(shù)（Coefficient of Determination，R²）2種指標(biāo)評(píng)價(jià)模型精度，如公式（1）和（2）所示。RMSE用來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的偏差，RMSE越小，模型預(yù)測(cè)的越準(zhǔn)確。R²可以衡量光譜指數(shù)、紋理值與森林LAI之間的相關(guān)密切程度，R²越接近于1，光譜指數(shù)、紋理值與LAI之間的關(guān)系越密切，反之亦然。將相關(guān)變量放入機(jī)器中進(jìn)行訓(xùn)練;訓(xùn)練好的模型用來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)變量，最后選擇預(yù)測(cè)精度較高的模型估算研究區(qū)LAI。

1. 結(jié)果與分析

1. 1. 模型建立與評(píng)價(jià)

      1. 單角度下不同植被指數(shù)與LAI反演模型的比較分析

以相關(guān)性系數(shù)和均方根誤差為指標(biāo)對(duì)各葉面積指數(shù)估測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較分析，結(jié)果見(jiàn)表2，在本實(shí)驗(yàn)所涉及的植被指數(shù)中，反演結(jié)果最好的5個(gè)植被指數(shù)依次是NDVI、MSR、EVI、MSAVI、TGDVI，其中NDVI所建模型的R²達(dá)到0.52，在所有指數(shù)中最高，RMSE為0.0033，在所有指數(shù)中最低，表明NDVI對(duì)LAI有最佳的預(yù)測(cè)能力，是建立北京市城區(qū)森林LAI反演模型的優(yōu)選植被指數(shù)。

1. 1. 2. 多角度下不同植被指數(shù)與LAI反演模型的比較分析

選取NDVI、TGDVI、EVI、MSR、MSAVI這5個(gè)植被指數(shù)，利用隨機(jī)森林與LAI建立模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表3，在這5個(gè)植被指數(shù)中，多角度信息的加入使相關(guān)系數(shù)得到不同程度的提高。

1. 1. 3. 谷歌影像紋理數(shù)據(jù)與LAI反演模型

為了得到北京市城區(qū)森林LAI更加精確的反演結(jié)果，因此加入紋理信息以生成更加精確的北京市城區(qū)森林LAI分布圖。輸入變量為紋理均值（ME）與紋理方差（VAR），使用Weka的RandomForest 模塊處理數(shù)據(jù)，R²結(jié)果如表4所示，其中回歸關(guān)系比較好的是16灰度值下的各個(gè)窗格，因此將光譜變量與紋理變量作為共同輸入變量反演森林LAI，得到的結(jié)果如表4所示。

表4表明5*5窗格的空間分辨率驗(yàn)證數(shù)據(jù)對(duì)于LAI數(shù)據(jù)反演結(jié)果檢驗(yàn)最優(yōu)，該分辨率下葉面積指數(shù)與紋理參數(shù)之間的相關(guān)性最大，因此認(rèn)為該紋理參數(shù)更適用于北京市森林葉面積指數(shù)的反演。

1. 2. 研究區(qū)LAI反演

本文選取估算精度高的RF模型，基于高分四號(hào)影像，對(duì)北京市城區(qū)森林LAI進(jìn)行估算，結(jié)果如圖8所示。<！-- 按照?qǐng)D片順序標(biāo)注 -->

以5個(gè)植被指數(shù)為自變量，通過(guò)ENVI的Band Math模塊對(duì)北京市森林LAI進(jìn)行反演，圖像越亮的地方代表LAI越大，圖像越黑越暗的地方代表LAI越小。由圖 8 研究區(qū)LAI估算結(jié)果可以看出，北京市中部及東南部的森林比較稀疏，北部、西部地區(qū)的森林相對(duì)更加密集。線性回歸估算LAI主要集中在0.8～4.7之間，大于4的地方很少，與實(shí)測(cè)LAI值較接近。LAI值在2～3的區(qū)域主要為稀疏林地。

4. 結(jié)語(yǔ)

   1. 主要結(jié)論

本文應(yīng)用高分四號(hào)衛(wèi)星多角度遙感數(shù)據(jù)，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头▽?shí)現(xiàn)北京市城取森林葉面積指數(shù)的反演，使用語(yǔ)言鏡頭實(shí)測(cè)樣地森林的葉面積指數(shù)，通過(guò)高分四號(hào)影像數(shù)據(jù)提取若干植被指數(shù)建立回歸模型，探討了高分四號(hào)的多角度信息對(duì)提高森林LAI反演精度的貢獻(xiàn)。

1. 所選取的7種典型植被指數(shù)（NDVI，MSR， EVI， MSAVI，TGDVI，DVI，OSAVI）中，NDVI，MSR， EVI， MSAVI，TGDVI等5個(gè)植被指數(shù)與LAI的關(guān)系密切，能較好的反應(yīng)森林生長(zhǎng)狀況，可作為模型輸入因子。

2. 多角度信息的加入能夠在一定程度上提高森林LAI反演的精度，添加多角度的信息，植被指數(shù)與LAI的相關(guān)性接近0.6，與單角度下的相關(guān)性相比，各植被指數(shù)對(duì)應(yīng)的相關(guān)性均有不同程度的增加，均方根誤差均有所減小。

3. 探討了北京市城區(qū)森林不同尺度下的紋理參數(shù)對(duì)森林LAI反演的精度的影響，不同窗口下的紋理參數(shù)與森林LAI的建立的反演模型的精度有較大的的差別，因此尺度對(duì)建模模型的優(yōu)劣有顯著影響。本實(shí)驗(yàn)地區(qū)LAI的反演上，5*5、7*7兩個(gè)窗格的反演精度優(yōu)于其它兩個(gè)窗格。

1. 2. 研究展望

在實(shí)際試驗(yàn)過(guò)程中，高分影像的拍攝時(shí)間與地面LAI的測(cè)量時(shí)間是同時(shí)期的，谷歌影像的獲取時(shí)間要早于這個(gè)時(shí)間，影像與地面數(shù)據(jù)獲取的時(shí)間差對(duì)結(jié)果也會(huì)有一定的影響;另外高分四號(hào)影像成像，太陽(yáng)角度的擴(kuò)散也會(huì)帶來(lái)一定的誤差;本論文涉及紋理特征統(tǒng)計(jì)量是紋理均值和方差，后續(xù)也可以補(bǔ)充一些特征值，比如協(xié)同性，對(duì)比度等來(lái)更好的體現(xiàn)相關(guān)性;對(duì)于更近一步的研究通過(guò)獲取同時(shí)相的谷歌衛(wèi)星圖，補(bǔ)充高分系列的影像信息源來(lái)減少太陽(yáng)角度擴(kuò)散帶來(lái)的誤差。

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