ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 4. С. 360-368

Эффективность атмосферных коррекций гиперспектральных снимков Hyperion в регионах с развитым растительным покровом

А.А. Деркачева  , О.В. Тутубалина 
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия
В статье рассматриваются виды атмосферного влияния, наиболее существенные при дистанционном зондировании Земли (ДЗЗ), и различные методы атмосферной коррекции гиперспектральных снимков: IARR, QUAC, FLAASH, EL. Приводятся результаты применения алгоритмов для снимка EO-1 Hyperion от 27 июля 2013 г. на лесную территорию в центре Кольского полуострова. На основе оценки по полевым данным, наиболее эффективным был признан регрессионный алгоритм «эмпирической линии» EL, использующий наземные спектрометрические данные о двух эталонных типах объектов. Даны рекомендации по выбору наземных эталонов: они должны занимать достаточную площадь, быть однородными, обеспечивать достаточный яркостной охват (от темных до светлых объектов) и быть стабильными во времени.
Ключевые слова: гиперспектральные снимки, алгоритмы атмосферной коррекции, наземные спектрометрические данные
Полный текст

Список литературы:

  1. С.А. Забелин, А.Д. Тулегулов Методика атмосферной коррекции снимков Landsat // Вестник ЕНУ им. Л.Н.Гумилева. 2011 (6). стр.147-154.
  2. Шовенгердт Р.А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. Москва: Техносфера, 2010. 560 с.
  3. Adler-Golden S., Bernstein L., Matthew M. Atmospheric compensation of extreme off-nadir hyperspectral imagery // SPIE, Proceedings, Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral and Ultraspectral Imagery XIII. 2007.
  4. Beck R. EO-1 User Guide // Version 2.3. Cincinnati, Ohio : Satellite Systems Branch USGS EDS, 2003.
  5. Exelis Visual Information Solutions Atmospheric Correction // Exelis VIS. 2014 http://www.exelisvis.com/.
  6. Kawishwar P. Atmospheric Correction Models for Retrievals of Calibrated Spectral Profiles from Hyperion, India: Dehra Dun, Indian Institute of Remote Sensing, National Remote Sensing Agency, 2007.
  7. San B.T., Suzen M.L. Evaluation of different atmospheric correction algorithms for EO-1 Hyperion imagery // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science. Volume XXXVIII. Part 8. Kyoto, 2010. P. 392-397.
  8. Tuominen J., T. Lipping T. Atmospheric correction of hyperspectral data using combined empirical and model based method.Tampere: Tampere University of Technology. 2004.
  9. Xu Y., Wang R., Liu Sh., Yang S., Yan B. Atmospherice correction of hyperspectral data using MODTRAN model // Remote Sensing of the Environment: 16th National Symposium on Remote Sensing of China. 2008.