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流程图描述：基于多角度遥感退化土壤光学识别技术路线图 标题：基于多角度遥感退化土壤识别技术路线图 总体布局：水平、渐进式流程图，从左到右，清晰地划分为四个核心研究阶段，箭头连接每个步骤，完整地呈现“数据基础构建→特征量化分析→对比验证→成果集成与应用”的整体研究循环。 阶段1：数据基础构建（多源数据获取与预处理） 输入： 卫星遥感数据：MODIS BRDF/Albedo产品，MISR多角度地表反射率数据。 地面验证数据：退化土壤样点地理信息及课题组积累的野外调查数据。 核心过程： 数据获取：从NASA网站下载多角度遥感数据。 预处理集成：使用MRT、ENVI和MISR Toolkit (MTK)进行辐射定标、大气校正和几何精校正。 角度归一化：对观测角度信息进行精确配准和归一化。 关键工具：MRT、ENVI、MTK 输出：标准化的多角度反射率数据集，为后续分析提供高质量、时空匹配的数据基础。 阶段2：特征量化分析（BRDF和光谱指数提取） 输入：阶段1输出的标准化的多角度反射率数据集。 核心过程（并行双路径）： 路径A：BRDF特征量化 提取关键太阳-观测几何配置下的地表反射率。 绘制BRDF曲线并计算各向异性因子等参数。 比较和分析不同退化类型（如草地、矿区和耕地）之间的BRDF特征差异。 路径B：光谱指数计算与分析 使用Python (NumPy, Pandas)批量计算不同角度下的光谱指数，如SAVI、SR和NDVI。 系统地统计分析指数值随天顶角和方位角变化的范围和变异系数，以揭示其角度依赖性。 关键工具：Python (NumPy, Pandas) 输出：BRDF特征参数集和多角度光谱指数数据集，阐明退化土壤的光学各向异性规律。 阶段3：对比验证（多角度信息优势验证） 输入：阶段2输出的BRDF特征参数集和多角度光谱指数数据集。 核心过程： 特征集构建：分别构建“单次近垂直观测”特征集和“集成多角度”组合特征集。 模型训练与识别：使用支持向量机（SVM）或随机森林（RF）模型训练两种类型的特征集，以完成退化土壤类型的识别和提取。 精度对比与验证：通过交叉验证，定量比较两种类型特征集的分类精度，并评估多角度信息的贡献。