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,M innaert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.

关键词：遥感 地形效应 地形校正 森林生物量 

单位：东北林业大学林学院 哈尔滨150040