一种新的TAVI组合算法的制作方法

技术特征：

1.一种新的TAVI组合算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：辐射校正，先对遥感影像进行辐射校正，得到遥感影像表观反射率数据；

步骤S2：计算新的SVI_n，公式如下：

${\mathrm{SVI}}_n=\frac{1}{B_r}$

其中：SVI_n为新的阴影植被指数；B_r为遥感影像红光波段表观反射率数据；

步骤S3：构建新的TAVI组合算法，具体如下：

${\mathrm{TAVI}}_n=\frac{B_{ir}}{B_r}+f\left(\mathrm{\Δ}\right)\·\frac{1}{B_r}$

其中：TAVI_n为新的地形调节植被指数；f(Δ)为地形调节因子；B_ir为遥感影像近红外波段表观反射率数据；B_r为遥感影像红光波段表观反射率数据；

步骤S4：优化f(Δ)，计算新的TAVI。

2.根据权利要求1所示的新的TAVI组合算法，其特征在于：所述步骤S4包括以下具体步骤：

步骤S41：影像分类：检查遥感影像质量，应用常规非监督分类或监督分类等方法，对遥感影像进行分类，把复杂地形山区划分为阴坡与阳坡两大类；

步骤S42：极值计算：计算阴坡部分TAVI最大值M_TAVI阴与阳坡部分TAVI最大值M_TAVI阳；

步骤S43：迭代寻优：令f(Δ)从0开始，依次递增，当满足以下条件时，得到f(Δ)最优值：|M_TAVI阴-M_TAVI阳|≤ε,ε→0,f(Δ)＝0～∞。