地形照明校正要区分坡面受光差异与真实地表反射差异

山地影像中，同一种地物会因坡度、坡向和太阳位置不同而呈现明显亮暗差异。朝向太阳的坡面接收更多直射辐射，背阴坡面则可能主要接收天空散射和邻近地形反射。地形照明校正试图减少这种几何效应，但不能把阴影中从未获得的信号完整恢复。

入射角描述局部受光

局部太阳入射角由太阳天顶角、太阳方位角、坡度和坡向共同决定。平地只需考虑太阳天顶角，山地则要把地表法向加入计算。坡度和坡向通常从 DEM 邻域估计，因此 DEM 分辨率、噪声和配准误差会直接进入校正。

影像与 DEM 必须在共同网格和坐标下对齐。山脊处一个像元的偏移就可能把错误坡向分配给高反差像元。先把低分辨率 DEM 任意上采样到影像网格，不会增加真实地形细节，反而可能产生过度精确的表面外观。

局部入射角只能描述直射几何，不包含大气散射、地形遮挡和邻坡反射。把所有辐射都按余弦关系缩放，常会使背阴坡过度增亮并放大噪声。

余弦校正假设地表近似朗伯体，用太阳天顶角与局部入射角的余弦比调整反射率。它形式简单，但在低入射余弦和阴影区不稳定，也忽略地物方向性。

半经验方法通过影像样本拟合反射率与入射几何关系，增加常数或按地表类型调整强度，以减轻过校正。拟合系数依赖波段、地物、季节和太阳条件，不能从一个场景直接复制到另一个场景。

分层拟合可以按森林、裸地或其他覆盖分别估计，因为冠层结构和土壤的方向响应不同。但分类错误会把不合适的参数应用到像元。若分类本身由未校正影像产生，还要避免循环依赖。

地形自阴影发生在坡面背向太阳时，投射阴影则由远处地形遮挡形成。简单局部入射角不能完整计算投射阴影，需要视线或地形遮挡分析。云影是另一来源，应由云质量信息和时间条件处理。

深阴影中直射信号缺失，传感器记录可能接近噪声。把这些像元强行拉伸到阳坡亮度，会制造不可靠光谱。定量分析可把深阴影单独标记、限制校正系数或从特定任务排除。

雪、明亮岩石和水体也可能违反通用拟合关系。水面不应根据陆地坡面进行地形校正；积雪的高反射和方向性需要独立处理。掩膜规则应在拟合前执行。

大气校正处理辐射在大气中的吸收和散射，地形校正处理局部照明几何，两者不是同一步骤。先后顺序和算法假设需要一致。有些大气模型使用地形和邻近效应，重复校正可能过度补偿。

BRDF 描述地物反射随入射和观测方向变化。地形改变局部入射与观测几何，因此朗伯假设只是近似。多角度或高精度应用可能需要更完整的方向反射模型，但参数需求也更高。

地形校正目标也取决于任务。为了视觉镶嵌，可以追求坡向亮度均衡；为了反射率反演，应保持物理定义和不确定度。视觉上更平坦的影像不一定物理上更准确。

常见诊断是比较同类地物校正前后反射率与入射角的相关性。相关降低说明地形依赖减弱，但并不能单独证明真实差异被保留。还应检查均值、方差、光谱关系和极值，防止所有坡面被过度压平。

可选择覆盖不同坡度、坡向和照明条件的稳定地物，使用独立场景或地面观测验证。分类任务则比较统一样本和空间划分下的结果，不能只看训练精度。时间序列还要检查校正是否减少季节性太阳角度造成的伪趋势。

输出应保留 DEM 来源、分辨率、坡度算法、太阳角度、校正公式、拟合样本、系数、阴影掩膜和限制条件。不同场景使用不同系数时，时间序列必须记录每期参数。

地形照明校正的合理目标是减少可解释的几何亮暗，同时承认阴影、方向反射和 DEM 误差留下的不确定性，而不是让山地影像看起来像平地。

山地流程中，正射校正、云雪筛选、大气校正、地形参数计算和照明校正彼此依赖。每次运行应固定处理顺序，并确认太阳角度对应场景获取时刻而不是处理时刻。镶嵌多景时，各景太阳几何不同，先统一拟合可能把景间差异混入地形系数；应先按场景处理和验证，再决定怎样拼接。

若产品已经执行过地形相关处理，二次校正前必须查阅处理说明并用未校正输入对照，避免重复补偿。