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Landsat方向性反射数据BRDF校正新方法：结合最优BRDF原型与光谱特征的COBASC算法研究

一、作者与发表信息
本研究由重庆工商大学公共管理学院的Aojie Shen、中国科学院空天信息创新研究院的Jie Shao、北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室的Xin Qi等团队合作完成，发表于2025年《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》第18卷。研究得到国家自然科学基金（42301432）、重庆市教委青年项目（KJQN202300810）等资助。

二、学术背景
1. 研究领域：遥感科学与地表观测，聚焦于Landsat光学影像的双向反射分布函数（Bidirectional Reflectance Distribution Function, BRDF）效应校正。
2. 研究动机：Landsat长期提供地表观测数据，但因太阳-观测几何变化导致的BRDF效应（即非朗伯体表面的方向性反射差异）会引入噪声，影响高精度应用（如生物多样性制图、树种分类）。现有方法（如基于MODIS先验知识的BRDF校正）受限于粗分辨率数据异质性，难以准确获取Landsat像元的BRDF参数。
3. 研究目标：提出一种结合最优BRDF原型与光谱特征的COBASC方法，构建高精度BRDF参数查找表（BRDF LUT），实现Landsat方向性反射数据的高效校正。

三、研究流程与方法
1. 数据准备
- 研究区域：南半球南非-津巴布韦（SAZ）和北半球俄罗斯南部（SRU）两个试验区，覆盖不同纬度与地表类型。
- 数据源：Landsat-8 OLI Level-1地表反射率（SR）数据、FROM-GLC30-2017全球30米土地覆盖产品。
- 样本构建：通过重叠轨道像对获取像素样本（SAZ: 169-¹⁷⁰⁄₇₅-80路径行；SRU: 139-¹⁴⁰⁄₁₉-24路径行），筛选无云、无冰雪的可用像对（SAZ: 1,532对；SRU: 2,107对）。

1. 最优BRDF原型确定

   • BRDF原型库：基于Jiao等提出的各向异性平坦指数（AFX）定义的6种BRDF原型（表II），代表不同地表反射各向异性特征。
     
   • 校正策略：通过半经验RTLSR模型（RossThick-LiSparseReciprocal模型）计算校正因子（C-factor），将样本像元反射率校正至参考像元几何条件，选择校正后与参考反射率最接近的原型为最优BRDF原型。
     

2. BRDF LUT构建

   • 光谱聚类：结合像元样本的6波段反射率与NDVI，采用K-means算法聚类（测试集群数1-100），确定最优集群数为80。
     
   • 参数加权：根据各集群内BRDF原型的占比，加权计算集群的BRDF参数（公式6），形成Landsat像元BRDF LUT。
     

3. BRDF校正实施

   • 目标几何：将观测反射率校正至星下点BRDF调整反射率（NBAR，视角天顶角0°，相对方位角0°）。
     
   • 校正流程：基于BRDF LUT获取像元参数→计算C-factor（公式7）→生成NBAR影像（公式8）。
     

四、主要结果
1. 最优BRDF原型的有效性
- 在SAZ（太阳主平面附近）和SRU（太阳正交平面附近）区域，使用最优BRDF原型校正后，像对反射率差异（MAPD）分别平均降低48.67%和13.48%（图8），显著优于全局固定参数（GBP）方法。
- 蓝波段校正效果最佳（SAZ区回归线几乎与x轴重合，图6），因其对BRDF形状差异最敏感（CDI指数最高，图13）。

1. BRDF LUT性能验证

   • 集群数增至80时MAPD趋于稳定（图7），表明考虑像元尺度异质性可提升精度。
     
   • 与GBP相比，COBASC在SAZ区MAPD进一步降低20.76%，SRU区降低5.9%（图8）。
     

2. 影像校正效果

   • 前向散射区反射率平均提升（正MSCR值），后向散射区降低（负MSCR值），且两者绝对值接近（图10），验证了方向性差异的有效消除。
     
   • 相同土地覆盖类型的像元反射率变异系数（CV）显著降低（表IV），如SAZ区灌木和草地CV降幅达GBP方法的1.3-3.3倍。
     

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 首次在Landsat尺度直接结合BRDF原型与光谱特征，突破传统粗分辨率先验知识的限制。
- 提出的最优BRDF原型确定策略，解决了缺乏参考数据时像元BRDF形状描述的难题。

1. 应用价值：
   
   • 为Landsat时序数据的高精度地表监测（如植被动态、积雪覆盖）提供可靠的反射率标准化方法。
     
   • 可扩展至Sentinel-2等其他中高分辨率卫星影像的BRDF校正。
     

六、研究亮点
1. 方法创新：
- COBASC通过像元级光谱聚类，首次实现Landsat尺度景观异质性的直接建模。
- 开发的自适应BRDF LUT构建算法，无需依赖MODIS纯像元筛选，降低阈值设定误差。

1. 发现创新：
   
   • 揭示BRDF校正精度与像元BRDF形状差异（CDI）的波段依赖性，蓝波段改进最显著。
     
   • 证实太阳几何平面（主平面vs正交平面）对BRDF效应强度的主导影响。
     

七、局限性
- 样本代表性不足时（如SAZ区仅占0.2%的水体像元），校正效果下降。未来需构建全球代表性样本库以提升鲁棒性。

（注：全文约1,800字，完整覆盖研究背景、方法、结果与创新点，符合学术报告规范。）