Порівняльний аналіз двох модифікацій методу атмосферної корекції з відніманням темного об'єкта даних сенсора EO-1 Hyperion для оцінювання позиції червоного краю

• Дата: 2009
• Автори: Шпортюк, З.М., Сибірцева, О.М., Сахацький, О.І.
• Формат: Стаття
• Мова: Українська
• Опубліковано: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2009
• Теми: Науки про Землю
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/19151
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Порівняльний аналіз двох модифікацій методу атмосферної корекції з відніманням темного об'єкта даних сенсора EO-1 Hyperion для оцінювання позиції червоного краю / З.М. Шпортюк, О.М. Сибiрцева, О. I. Сахацький // Доп. НАН України. — 2009. — № 12. — С. 132-139. — Бібліогр.: 14 назв. — укр.

Запропоновано два методи атмосферної корекцiї супутникових даних сенсора ЕО-1 Hyperion з вiднiманням темного об’єкта — без урахування (DOS 1) та з урахуванням аерозольного навантаження атмосфери (DOS 3) — для оцiнювання позицiї червоного краю спектрiв вiдбиття REP. Порiвняльний аналiз їх впливу на позицiю червоного краю здiйснено при зiставленнi результатiв автоматизованої класифiкацiї наземного покриву на основi REP-зображень тест-дiлянки космознiмка Hyperion вiд 14.09.2002 р. Встановлено, що використання атмосферно-коригованих даних показало збiльшення контрастiв у значеннях REP, покращення роздiлення рiзновидiв наземного покриву i точностi картування. Two versions of the atmospheric correction of satellite data from Hyperion using the dark object substraction method — without using (DOS 1) and taking the aerosol optical depth into account (DOS 3) have been researched for the red edge position (REP) evaluation. The comparison of their influence on REP has been realized by the analysis of results of the unsupervised land cover classification of REP-images of a test-site from Hyperion data (14.09.2002). It is found that the atmospheric correction of satellite data shows increasing the contrasts of REP values and improving the separation of land cover mappings on the base of the satellite data classification.