山区是全球陆地表面的重要组成部分，更为人类社会发展提供了重要的物质保证。随着社会经济的发展，针对山区的研究已经成为人类社会的一个重要课题。由于山区多地理位置偏远，环境恶劣，生态环境脆弱等特点，利用传统的研究手段研究山区受到诸多限制。借助于遥感技术，则有效的避免了这些问题。地形复杂的山区的遥感影像，由于受到坡度、坡向影响，存在严重的地形效应。而这些地形效应扭曲了地物的光谱特征，严重妨碍了地物的准确识别。因此，消除遥感影像中的地形效应是山区遥感定量化研究及其应用的基础和重要过程。　　 目前，地形校正模型主要有两类：经验半经验模型和基于辐射传输的物理模型。经验半经验模型是目前应用最广的模型，包括经验统计模型；基于朗伯体假设的余弦模型；基于非朗伯体假设的C模型、MINNAERT模型，以及在它们基础上发展而来的SCS模型，B模型，基于空间统计信息的C模型：基于图像匹配的CIVCO模型、矩匹配模型等。它们共同的特点是：引入经验参数或者利用经验关系校正图像。虽然经验参数物理意义难以解释，但经验模型计算简单，且能去除大部分地形效应，因此得到了广泛的应用。基于辐射传输的物理模型，是利用辐射传输过程，通过计算到达地表的各辐射分量和传感器接收到的辐射分量来计算地物反射率，以达到地形校正目的。虽然模型参数物理意义明确，但由于计算过程复杂，且需要诸多实时辅助数据，如大气水汽含量、二氧化碳浓度、气溶胶浓度等，因此模型应用受到了很大限制。　　 本论文选取了MINNAERT模型，C模型、基于空间统计信息的C模型(以下称改进的C模型)、CIVCO模型和基于辐射传输的物理模型。同时，尝试将坡度分级的方法和CIVCO模型结合起来，提出了坡度分级的CIVCO模型。选取黑河上游祁连山部分区域作为研究区，对TM影像进行校正试验。研究结果表明，C模型和MINNAERT模型阴影去除效果较好，但在入射角很大时存在过校正现象，且随着入射角增大，过校正现象越明显。改进的C模型，在坡度小于35°时，校正效果有一定提高，但在坡度更大的山区，校正效果反而下降。CIVCO模型在入射角很大时，存在校正不足的现象，且随着入射角增大，现象越明显。研究发现MINNAERT模型、C模型、改进的C模型、CIVCO模型出现明显过校正/校正不足现象的入射临界角分别是81°、77°、82°、83°。与其他模型相比，基于坡度分级的CIVCO模型，校正后光谱值更加接近原影像，且随入射角变化，基本上不存在过校正和校正不足现象。从坡度上看，C模型、改进的C模型、MINNAERT模型更适合于坡度小于35°的情况下，坡度分级的CIVCO则适合于各个坡度。从波段上看，校正模型更适用于可见光近、红外波段，在短波红外效果较差。采用基于辐射传输的物理模型计算应尽量利用实测数据，如果仅仅采用了标准大气模式，得到的结果并不优于经验半经验模型。　　 验证地形校正效果是一项比建立校正模型更加困难的工作。本文采用了目视分析和统计分析两种验证方法，统计分析又包括直方图对比、光照系数，像元值散点图、阴坡和阳坡统计数据比较、样区光谱比较。由于缺乏所需的地面数据，论文中所有验证仅限于模型结果与原影像、模型结果之间相对量的比较。要进行进一步的验证工作，绝对精度评价，是必不可少。