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流程圖描述：基於多角度遙感之退化土壤光學識別技術路線圖 標題：基於多角度遙感之退化土壤識別技術路線圖 整體佈局：水平、漸進式流程圖，從左至右，清晰劃分為四個核心研究階段，箭頭連接每個步驟，完整呈現「數據基礎構建 → 特徵量化分析 → 對比驗證 → 成果整合與應用」的整體研究迴圈。 階段 1：數據基礎構建（多源數據獲取與預處理） 輸入： 衛星遙感數據：MODIS BRDF/Albedo 產品、MISR 多角度地表反射率數據。 地面驗證數據：退化土壤樣點地理資訊及研究團隊累積的野外調查數據。 核心流程： 數據獲取：從 NASA 網站下載多角度遙感數據。 預處理整合：使用 MRT、ENVI 和 MISR Toolkit (MTK) 進行輻射校正、大氣校正和幾何精校正。 角度歸一化：對觀測角度資訊進行精確配準和歸一化。 關鍵工具：MRT、ENVI、MTK 輸出：標準化多角度反射率數據集，為後續分析提供高品質、時空匹配的數據基礎。 階段 2：特徵量化分析（BRDF 和光譜指數提取） 輸入：階段 1 輸出的標準化多角度反射率數據集。 核心流程（並行雙路徑）： 路徑 A：BRDF 特徵量化 提取關鍵太陽-觀測幾何配置下的地表反射率。 繪製 BRDF 曲線並計算各向異性因子等參數。 比較和分析不同退化類型（如草地、礦區和耕地）之間的 BRDF 特徵差異。 路徑 B：光譜指數計算與分析 使用 Python (NumPy, Pandas) 批量計算不同角度下的光譜指數，如 SAVI、SR 和 NDVI。 系統地統計分析指數值隨天頂角和方位角變化的範圍和變異係數，以揭示其角度依賴性。 關鍵工具：Python (NumPy, Pandas) 輸出：BRDF 特徵參數集和多角度光譜指數數據集，闡明退化土壤的光學各向異性規律。 階段 3：對比驗證（多角度資訊優勢驗證） 輸入：階段 2 輸出的 BRDF 特徵參數集和多角度光譜指數數據集。 核心流程： 特徵集構建：分別構建「單一近垂直觀測」特徵集和「整合多角度」組合特徵集。 模型訓練與識別：使用支持向量機 (SVM) 或隨機森林 (RF) 模型訓練兩種類型的特徵集，以完成退化土壤類型的識別和提取。 精度比較與驗證：通過交叉驗證，定量比較兩種類型特徵集的分類精度，並評估多角度資訊的貢獻。