本项目拟采用星站差分GPS定位,高精度测定在SPOT5和IKONOS等高空间分辨率遥感图像上能有效识别的地面控制点三维坐标,结合林区DEM模型,利用偏最小二乘回归非线性方法,研究定量描述高空间分辨率遥感图像变形机理的数学模型。在此基础上,针对特定林区地形起伏、范围大小和实际生产对图像变形纠正精度的要求,研究纠正局部区域遥感图像几何变形的最优模型,确定最优模型对地面控制点最低数量和分布敏感性的要求,分析模型所能覆盖的最大面积。根据高空间分辨率遥感图像受地形起伏的变形机理,研究将整景图像划分若干局部矩形区域的算法,针对各局部区域的几何变形,确定最优纠正模型,从而获得对整景图像的高精度纠正。该项目的立项研究,可以突破高空间分辨率遥感图像应用于森林资源监测的瓶颈问题,提高林地面积量算、森林蓄积量和生物量定量估测的精度和效率,对现代遥感技术应用于森林资源监测有重要意义。