Порівняльний аналіз двох модифікацій методу атмосферної корекції з відніманням темного об'єкта даних сенсора EO-1 Hyperion для оцінювання позиції червоного краю
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 п...
Збережено в:
| Дата: | 2009 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2009
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/19151 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| 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. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860232560271949824 |
|---|---|
| author | Шпортюк, З.М. Сибірцева, О.М. Сахацький, О.І. |
| author_facet | Шпортюк, З.М. Сибірцева, О.М. Сахацький, О.І. |
| citation_txt | 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. |
| collection | DSpace DC |
| description | 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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:22:32Z |
| format | Article |
| fulltext |
УДК 528.8.04:551.4
© 2009
З. М. Шпортюк, О.М. Сибiрцева, О. I. Сахацький
Порiвняльний аналiз двох модифiкацiй методу
атмосферної корекцiї з вiднiманням темного об’єкта
даних сенсора EO-1 Hyperion для оцiнювання позицiї
червоного краю
(Представлено членом-кореспондентом НАН України В. I. Ляльком)
Запропоновано два методи атмосферної корекцiї супутникових даних сенсора ЕО-1 Hype-
rion з вiднiманням темного об’єкта — без урахування (DOS 1) та з урахуванням аеро-
зольного навантаження атмосфери (DOS 3) — для оцiнювання позицiї червоного краю
спектрiв вiдбиття REP. Порiвняльний аналiз їх впливу на позицiю червоного краю здiй-
снено при зiставленнi результатiв автоматизованої класифiкацiї наземного покриву на
основi REP-зображень тест-дiлянки космознiмка Hyperion вiд 14.09.2002 р. Встановле-
но, що використання атмосферно-коригованих даних показало збiльшення контрастiв
у значеннях REP, покращення роздiлення рiзновидiв наземного покриву i точностi кар-
тування.
Монiторинг земного покриву та його змiн на реальному та глобальному рiвнях можливий
завдяки використанню рiзночасових супутникових даних рiзних сенсорiв. Сигнали електро-
магнiтної радiацiї, що отриманi супутниковими сенсорами в сонячному спектрi при прохо-
дженнi через атмосферу вiд поверхнi Землi до супутника, зазнають атмосферних впливiв.
Отже, оскiльки немає чiткої вiдповiдi у науковiй лiтературi, виникає потреба з’ясувати:
коли атмосферна корекцiя є необхiдною до класифiкацiї зображень i визначення змiн, а та-
кож коли атмосферна корекцiя даних супутникових сенсорiв є необхiдною та який метод
є найкращим для використання?
Для багатоканальних даних Landsat TM цi питання вже вивчались у публiкацiях [1–3],
а рiзноманiтнi модифiкацiї методу вiднiмання темного об’єкта DOS (Dark Object Substrac-
tion) — у [1–5].
Зауважимо, що в зазначенiй лiтературi вiдсутнi дослiдження впливу методiв атмосфер-
ної корекцiї гiперспектральних даних сенсора Hyperion з вiднiманням темного об’єкта DOS
на величину позицiї червоного краю REP (Red Edge Position).
Мета даної роботи — верифiкацiя впливу двох модифiкацiй методу DOS на величину
REP за даними зйомки сенсора Hyperion конкретної територiї.
На пiдставi аналiзу праць [1, 2, 6–8] можна зробити висновки, що атмосферна корекцiя
необхiдна перед класифiкацiєю та визначенням змiн у таких випадках: при аналiзi даних
з рiзних супутникових сенсорiв [6, 7]; при використаннi рiзночасових даних для визначення
змiн [1, 6] та для автоматизованої класифiкацiї зображень [2, 8].
Узагальнений метод атмосферної корекцiї супутникових даних з вiднiман-
ням темного об’єкта DOS. Метод DOS 3 — найбiльш узагальнений метод атмосферної
корекцiї з використанням темного об’єкта для визначення коефiцiєнта вiдбиття земної по-
верхнi [8]; використовувався при обробцi даних космозйомки таких сенсорiв, як IKONOS,
132 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2009, №12
SPOT й ETM+ для порiвняльного аналiзу оцiнювання цих даних для визначення листово-
го площового iндексу при аналiзi стану лiсiв [6].
Основна умова застосування цього методу: наявнiсть на знiмку темних об’єктiв — пiксе-
лiв (далi при цифрi — пл), якi повнiстю темнi, а їх слабкий сигнал, отриманий супутниковим
сенсором, спричинений розсiянням при проходженнi через атмосферу.
Головна перевага DOS-моделi як процедури базується на самому зображеннi i не вимагає
польових вимiрювань in situ, вона є вiдносно нескладною i вiдкритою для застосування за
вiдсутностi обширної iнформацiї про атмосфернi умови пiд час проведення зйомки.
Головний недолiк — це складнiсть вибору темного об’єкта [4, 5]. Метод DOS 3 врахо-
вує функцiї впливу атмосфери на шляху Сонце — Земля i Земля — сенсор [8, 9]. Згiдно
з цим методом, коефiцiєнт вiдбиття земної поверхнi для k-го пiксела в i-му каналi сенсора
визначається за формулою:
Rik =
π(Lik − Limin)
Esi cos θ
eτi[1/ cos θ+1/ cos θ1]. (1)
Тут τi = τ(λ) — оптична товщина атмосфери на довжинi хвилi λ; θ1 — зенiтний кут огляду;
Lik — значення щiльностi спектральної яскравостi (Вт ·м−2 ·ср−1 ·мкм−1) k-го пiксела в i-му
каналi; Limin — мiнiмальне значення щiльностi спектральної яскравостi в i-му каналi; Esi —
сонячний потiк (Вт · м−2 · мкм−1) в i-му каналi; θ — зенiтний кут Сонця.
У формулi (1) величини, позначенi iндексом i, залежать вiд довжини хвилi та мають
рiзнi значення для кожного спектрального каналу, зенiтнi кути Сонця θ i огляду θ1 залежать
вiд дати i часу знiмання об’єкта.
Метод DOS 1 припускає вiдсутнiсть атмосферного розсiяння, тобто τ(λ) ≡ 0. З цiєї
формули (1) випливає, що метод DOS 1 є частковим випадком методу DOS 3, оскiльки
в цьому випадку передавальна функцiя
eτi[1/ cos θ+1/ cos θ1] = 1.
Такий варiант методу атмосферної корекцiї багатоспектральних даних розглянуто в пра-
цi [9], де було зазначено, що метод DOS 1 дає недокоригованi значення коефiцiєнта вiдбиття
земної поверхнi в порiвняннi з методом моделювання радiацiйного переносу.
Математичнi моделi для обчислення оптичної товщини атмосфери. Найбiльш
критичним кроком в атмосфернiй корекцiї є визначення оптичної товщини атмосфери на
час космiчної зйомки сцени [10].
Оптична товщина атмосфери для розсiяння Релея у видимому та NIR дiапазонi за-
лежить вiд довжини хвилi. В працi [4] запропоновано для обчислення оптичної товщини
степеневу функцiю такого вигляду: τ(λ) = λ−α.
Залежно вiд наявностi газiв в атмосферi можливi такi моделi для рiзних типiв атмо-
сферних умов на час проведення зйомки.
Математичнi моделi τ(λ) оптичної товщини для рiзних типiв атмосферних умов, за
даними [4]:
дуже ясно — λ−4;
ясно — λ−2;
середньо, помiрно — λ−1;
загазована атмосфера — λ−0,7;
дуже загазована — λ−0,5.
ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2009, №12 133
Нами також включено ще двi вiдомi моделi оптичної товщини для вiдносного розсiяння:
Релея (Rayleigh) та Мi (Mie). Модель Релея, яку використовують для дуже ясної атмосфери,
означає, що вiдносне розсiяння обернено пропорцiйне четвертому степеню довжини хвилi,
тобто на коротших довжинах хвиль спектра розсiяння набагато бiльше, нiж на довших.
Цей тип розсiяння спричинений молекулами газу, що набагато меншi за розмiрами, нiж
довжини хвиль свiтла.
Розсiяння Мi спричинене частинками, якi приблизно такого самого розмiру, як i дов-
жина хвилi, наприклад частинки диму або пилу. Модель Мi описує розсiяння, як функцiю,
обернено пропорцiйну довжинi хвилi, i характеризує помiрно яснi атмосфернi умови. Показ-
ник степеня α можна обчислити за формулою Ангстрема [2], якщо вiдомi значення опти-
чної товщини для двох довжин хвиль λ1 i λ2. Тодi показник експоненти мiж довжинами
хвиль λ1 й λ2 обчислюється за формулою [11, 12]:
α ≡ α(λ1, λ2) =
ln τ(λ1)− ln τ(λ2)
lnλ2 − lnλ1
(2)
для всiх λ ∈ [λ1, λ2].
Оптична товщина атмосфери для каналiв з промiжку (λ1, λ2) визначається як
τ(λ) = τ(λ2)
(
λ
λ2
)
−α
(3)
або
τ(λ) = τ(λ1)
(
λ
λ1
)
−α
. (4)
Зауважимо, що оптична товщина аерозолей на довжинах хвиль 440, 670, 870 нм забезпечена
в мережi AERONET [13]. Цi данi можна використати для каналiв Hyperion на довжинах
хвиль 670 й 865 нм, проiгнорувавши малу рiзницю в 5 нм.
Верифiкацiя модифiкованих алгоритмiв обчислення REP з урахуванням ат-
мосферної корекцiї методами DOS 1 i DOS 3, за гiперспектральними даними
сенсора Hyperion на тест-дiлянцi. Дослiдимо вплив модифiкованих алгоритмiв обчи-
слення iндексу червоного краю REP з урахуванням атмосферної корекцiї методами DOS за
даними гiперспектральної зйомки Києва та областi вiд 14.09.2002 р. (рис. 1). За найтемнi-
ший об’єкт сцени обрано водну поверхню р. Днiпро.
Зображення EO-1 Hyperion вiд 14 вересня 2002 р., що використане в цьому дослiдженнi,
є EO1H1810252002244110PZ. Данi рiвня обробки 1 конвертованi до формату ERDAS Imagi-
ne за допомогою програми ENVI. На рис. 1 наведено зображення Hyperion дослiджуваної
територiї Києва та областi. Ширина сцени приблизно 7,5 км, довжина — 94 км. Ця те-
риторiя розташована вздовж смуги, центральна лiнiя якої на пiвднi починається з точки,
координати якої приблизно 30◦21′35′′ сх. д. та 50◦01′05′’ пн. ш., та закiнчується на пiвночi
в точцi з координатами приблизно 30◦43′00′′ сх. д. та 50◦50′20′′ пн. ш.
У межах сцени для дослiдження вiдбивних характеристик та вегетацiйних iндексiв пев-
них видiв земного покриву видiлено дiлянку (див. рис. 1), що дало змогу виконати аналiз
дiапазонiв змiн вегетацiйних iндексiв, за даними Hyperion, для основних рiзновидiв рослин-
ного покриву та земної поверхнi.
134 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2009, №12
Рис. 1. Синтезоване зображення знiмка EO-1 Hyperion (14.09.2002) у межах Київського регiону (синтез
каналiв № 20, № 30 та № 40) (а) та синтезоване зображення знiмка Landsat ETM (14.09.2001) (синтез
каналiв № 2, № 4, № 5) (б ).
Бiлий прямокутник на знiмку Landsat ETM вказує на розташування знiмка Hyperion. Чорним прямокутни-
ком видiлено дослiдну тест-дiлянку детальних дослiджень у межах загальної сцени
Побудова коригованих методами DOS REP-зображень, за даними сенсора
Hyperion фрагмента розмiром (23× 18) пiкселiв зображення дiлянки, наведеної на рис. 1,
здiйснено на пiдставi попiксельного обчислення REP за формулами, наведеними в табл. 1.
Причому, обчислення проведено для трьох множин даних: для коефiцiєнтiв планетарного
вiдбиття [6, 14], якi обчислюються без атмосферної корекцiї, та для коефiцiєнтiв наземного
вiдбиття (1) з атмосферною корекцiєю даних методами DOS 1 й DOS 3 вiдповiдно.
У методi DOS 1 коефiцiєнти вiдбиття земної поверхнi для дiлянки обчислювали за та-
кими вихiдними даними: τ(λi) ≡ 0; θ = 48◦; λi — довжина хвилi центра i-го каналу;
i ∈ {32,35,39,43}. У методi DOS 3 обчислення коефiцiєнтiв вiдбиття в каналах здiйснювалося
за формулою (1) за такими вихiдними даними: θ1 = 0; θ = 48◦; τi = τ(λi); λi ∈ (660, 870) нм;
τ(660) = 0,25; τ(865) = 0,20.
Вiдновлення функцiї оптичної товщини атмосфери. При обчисленнi оптичної товщи-
ни атмосфери для даних Hyperion вiд 14.09.2002 р. вважалося, що знiмання вiдбувалось
в умовах середнього аерозольного навантаження атмосфери. Для таких атмосферних умов
справедливий [4] закон розсiяння Mi, за яким оптична товщина атмосфери обернено про-
порцiйна довжинi хвилi:
τ(λ) = kλ−1. (5)
Вихiднi значення оптичної товщини обрано за даними робiт [8, 11] для значень λ1 =
= 660 нм; λ2 = 865 нм; τ(660) = 0,25; τ(865) = 0,20.
Таблиця 1. Канали сенсора Hyperion, якi використовуються для обчислення iндексу червоного краю REP
Номер каналу сенсора
Hyperion
Центри каналiв
сенсора Hyperion, нм
Iндекс червоного краю
REP, нм
32 671,02 REP = 701,55 + 40,7
R −R35
R39 −R35
35 701,55
39 742,25 R =
R32 +R43
2
43 782,95
ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2009, №12 135
Рис. 2. REP-зображення фрагмента з 414 пл тест-дiлянки: а — за атмосферно-некоригованими даними; б —
за атмосферно-коригованими даними методом DOS 1; в — за атмосферно-коригованими даними методом
DOS 3
Тодi, використовуючи значення τ(660) = 0,25, згiдно з формулою (5), отримуємо закон
змiни оптичної товщини для iнтервалу 660 нм < λ < 870 нм:
τ(λ) =
τ(660) · 660
λ
. (6)
Вiдзначимо, що значення показника степеня, обчислене за формулою Ангстрема (2), вiд-
рiзняється вiд 1 i становить α ≡ α(660, 865) = 0,82. Враховуючи, що, згiдно з формулою (6),
τ(865) = 0,1908, можна стверджувати, що абсолютна похибка мiж обчисленим за форму-
лою i заданим значенням τ (865) незначна i дорiвнює 0,0092. Для побудови REP-зображень
фрагмента дiлянки (див. рис. 1) обчислено попiксельно значення REP за коефiцiєнтами
планетарного вiдбиття та наземного вiдбиття з атмосферною корекцiєю даних методами
DOS 1 i DOS 3 вiдповiдно.
REP-зображення фрагмента дiлянки, обчисленого попiксельно за значеннями коефiцiєн-
тiв планетарного вiдбиття та наземного вiдбиття з атмосферною корекцiєю даних методами
DOS 1 й DOS 3 вiдповiдно, наведено на рис. 2.
Зауважимо, що нам не вiдомо дiйсних значень REP для тест-дiлянки 414 пл, якi можна
отримати iз спектрiв наземного вiдбиття внаслiдок польових дослiджень, а нашою метою
було iлюструвати вiдмiнностi мiж рiзними пiдходами до атмосферної корекцiї даних космо-
зйомки, якi проявляються при побудовi REP-зображень, за даними сенсора Hyperion.
Нижче наведено гiстограми розподiлу значень REP (рис. 3) за атмосферно-некоригова-
ними та коригованими даними для фрагмента тест-дiлянки, зображеної на рис. 2.
Наведенi гiстограми дають уявлення про вплив атмосферної корекцiї на величину REP.
Так, у випадку атмосферно-некоригованих даних величина REP змiнюється в межах [717,3–
745,8 нм], довжина iнтервалу змiни ∆REP = 28,5 нм, а середнє значення REPсер =
= 726,627 нм. У випадку атмосферно-коригованих з використанням методу DOS 1 даних
значення REP зсуваються влiво: REP ∈ [696,42, 737,37 нм] довжина iнтервалу збiльшує-
ться: ∆REP = 40,95 нм, REPсер = 722,369 нм. У випадку атмосферно-коригованих методом
DOS 3 даних REP ∈ [695,69, 736,75 нм], ∆REP = 41,06 нм, REPсер = 721,663 нм.
Отже, атмосферна корекцiя зменшує величини REP, одночасно збiльшуючи дiапазон їх
змiни, що покращує контрасти в значеннях REP i роздiльнiсть класiв.
Згiдно з побудованими гiстограми REP-зображень, обчисленних за атмосферно-неко-
ригованими i атмосферно-коригованими даними, можна зробити такi висновки: 1) iснує
значна рiзниця мiж некоригованими i коригованими значеннями REP, яка проявляється
у величинах середнiх значень REPсер i становить ≈ 4 нм; 2) у той самий час рiзниця мiж
спрощеним методом атмосферної корекцiї DOS 1 i узагальненим DOS 3 для атмосфери з по-
мiрним аерозольним навантаженням незначна — вiдхилення в середнiх значеннях < 1 нм.
136 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2009, №12
Рис. 3. Гiстограми REP-зображень для фрагмента (23 × 18) пiкселiв тест-дiлянки (див. рис. 2): а — за
атмосферно-некоригованими даними (див. рис. 2, а); б — за атмосферно-коригованими даними методом
DOS 1 (див. див. рис. 2, б ); в — за атмосферно-коригованими даними методом DOS 3 (див. рис. 2, в).
Горизонтальна вiсь: довжина хвилi, нм. Вертикальна вiсь — цiлi числа
Вплив атмосферної корекцiї методами DOS 1 i DOS 3 на результати класифiкацiї наземного
покриву буде дослiджено нижче при класифiкацiї REP-зображень (див. рис. 2).
Результати автоматизованої класифiкацiї REP-зображення тест-дiлянки. Кла-
сифiкацiю наведених на рис. 2 REP-зображень фрагмента з 414 пл дiлянки здiйснено мето-
дом класифiкацiї без навчання (Unsupervised Classification) за допомогою програмних про-
дуктiв ERDAS IMAGINE. Класифiкованi REP-зображення фрагмента наведено на рис. 4.
За результатами класифiкацiї проведено зiставлення значень REP для чотирьох основ-
них класiв земного покриву (див. рис. 4): 1 — деревостани паркової зони (темно-сiрий колiр);
2 — трав’яниста рослиннiсть (сiрий); 3 — техногеннi споруди (свiтло-сiрий); 4 — водна по-
верхня р. Днiпро (чорний). У табл. 2 для зiставлення наведено значення REP для чотирьох
основних класiв земного покриву, вибраних за наземними даними для фрагмента з 414 пл
(див. рис. 1) зображення дослiдної дiлянки, на пiдставi даних, обчислених для побудови
REP-зображень за атмосферно-некоригованими (див. рис. 2, а) i коригованими методом
DOS 1 (див. рис. 2, б ) та методом DOS 3 (див. рис. 2, в) даними.
ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2009, №12 137
Рис. 4. Класифiкованi REP-зображення фрагмента з 414 пл тест-дiлянки: а — за атмосферно-некоригова-
ними даними; б — за атмосферно-коригованими даними методом DOS 1; в — за атмосферно-коригованими
даними методом DOS 3
Таблиця 2. Значення REP для рiзних класiв земного покриву на дiлянцi 414 пл за атмосферно-коригованими
i некоригованими даними сенсора Hyperion
Клас земного
покриву
REP, нм
Некоригованi
значення
Коригованi значення
методом DOS 1 методом DOS 3
min max min max min max
1 726,70 728,50 723,50 727,40 722,70 726,80
2 725,50 726,50 720,40 723,40 720,00 722,70
3 731,00 745,80 732,10 737,40 731,40 736,70
4 717,30 723,00 696,40 711,50 695,69 710,70
Пр и м i т ка . 1 — деревостани паркової зони; 2 — трав’яниста рослиннiсть; 3 — техногеннi споруди; 4 —
водна поверхня.
На пiдставi зiставлення трьох типiв REP-зображень для тест-дiлянки, побудованих за
атмосферно-некоригованими та атмосферно-коригованими методами DOS 1 й DOS 3 дани-
ми встановлено, що класифiкацiя рослинного покриву за REP-зображеннями з атмосфер-
ною корекцiєю даних дає кращi результати, нiж без неї. Зокрема, покращується роздiлення
класiв рослинного покриву та водної поверхнi.
Аналiзуючи гiстограми розподiлу значень REP для фрагментiв тест-дiлянки визначе-
но, що iснує суттєва рiзниця мiж некоригованими i коригованими значеннями REP-даних,
яка проявляється у величинах середнiх значень REPсер i становить ≈ 4 нм; в той самий
час рiзниця мiж спрощеним методом атмосферної корекцiї DOS 1 i узагальненим DOS 3
для атмосфери з помiрним аерозольним навантаженням незначна — вiдхилення в середнiх
значеннях менше 1 нм.
Таким чином, проведеними дослiдженнями встановлено, що атмосферна корекцiя необ-
хiдна i повинна бути першорядним кроком при обробленнi гiперспектральних даних сенсора
Hyperion для обчислення коефiцiєнтiв наземного вiдбиття при класифiкацiї та визначеннi
змiн рослинного покриву i водної поверхнi при розв’язаннi екологiчних, гiдрологiчних, гi-
дрогеологiчних та iнших тематичних задач.
1. Song C., Woodcock C.E., Seto K.C. et al. Classification and change detection using Landsat TM data.
When and how to correct atmospheric effects? // Remote Sens. Environ. – 2001. – 75. – P. 230–244.
2. Pax-Lenney M., Woodcock C.E., Macomber S.A. et al. Forest mapping with a generalized classifier and
Landsat TM data // Ibid. – 2001. – 77. – P. 241–250.
3. Sobrino J. A., Jimenez-Muтoz J. C., Paolini L. Land surface temperature retrieval from Landsat TM 5 //
Ibid. – 2004. – 90. – P. 434–440.
4. Chavez P. S. An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multi-
spectral data // Ibid. – 1988. – 24. – P. 459–479.
138 ISSN 1025-6415 Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, 2009, №12
5. Chavez P. S. Jr. Image-based atmospheric corrections revisited and improved // Photogramm. Eng. and
Remoter. Sens. – 1996. – 62. – P. 1025–1036.
6. Soudani K., Francois C., Le Maire G. et al. Comparative analysis of IKONOS, SPOT, and ETM+ data for
leaf area index estimation in temperate coniferous and deciduous forest stands // Remote Sens. Environ. –
2006. – 102. – P. 161–175.
7. Thenkabail P. S., Enclona E.A., Ashton M. S. et. al. Hyperion, IKONOS, ALI, and ETM+ sensors in the
study of African rainforests // Ibid. – 2004. – 90. – P. 23–43.
8. Pons X., Solé-Sugranes L. A Simple Radiometric Correction Model to Improve Automatic Mapping of
Vegetation from Multispectral Satellite Data // Ibid. – 1994. – 48, No 2. – P. 191–203.
9. Moran M. S., Jackson P.D., Slater P. N., Teillet P.M. Evalution of Simplified Procedures for Retrieval of
Land Surface Reflectance Factor from Satellite Sensor Output // Ibid. – 1992. – 41. – P. 169–184.
10. Radeloff V.C., Mladenoff D. J., Boyce M. S. Detecting Jack Pine Budworm Defoliation Using Spectral
Mixture Analysis: Separating Effects from Determinants // Ibid. – 1999. – 69, No 2. – P. 156–169.
11. Schroeder Th., Fischer J., Preusker R., Schale M., Regner P. Retrieval of surface reflectance in the
framework of the MERIS Global Land Surface albedo maps project. – 2005. – MERIS User Workshop,
ESA ESRIN, Fraskati, Italy, 26–30.09.2005. – 6 p.
12. Nobilean D., Antoine D. Defection of blue – absorbing aerosols using near infrared and visible (ocean color)
remote sensing observations // Remote Sens. Environ. – 2005. – 95. – P. 368–387.
13. Holben B.N., Tanre D., Smirnov A.V. et al. An emerging ground – based aerosol climatology: Aerosol
optical depth from AERONET // J. of Geophys. Res. – 2001. – 106. – P. 12067. – 12097.
14. Лялько В. I., Сахацький О. I., Шпортюк З.М., Сибiрцева О.М. Використання iндексiв червоного
краю та водних iндексiв за гiперспектральними даними EO-1 “Hyperion” для класифiкацiї земного
покриву // Космiч. наука i технол. – 2008. – 14, № 3. – С. 55–68.
Надiйшло до редакцiї 23.04.2009Науковий центр аерокосмiчних дослiджень Землi
Iнституту геологiчних наук НАН України, Київ
Z.M. Shportjuk, O.N. Sibirtseva, A. I. Sakhatsky
The comparative analysis of two modifications of the atmospheric
correction of hyperspectral data from EO-1 Hyperion for the red edge
position estimation
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.
ISSN 1025-6415 Доповiдi Нацiональної академiї наук України, 2009, №12 139
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-19151 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1025-6415 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:22:32Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Шпортюк, З.М. Сибірцева, О.М. Сахацький, О.І. 2011-04-20T17:50:43Z 2011-04-20T17:50:43Z 2009 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. 1025-6415 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/19151 528.8.04:551.4 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. uk Видавничий дім "Академперіодика" НАН України Науки про Землю Порівняльний аналіз двох модифікацій методу атмосферної корекції з відніманням темного об'єкта даних сенсора EO-1 Hyperion для оцінювання позиції червоного краю The comparative analysis of two modifications of the atmospheric correction of hyperspectral data from EO-1 Hyperion for the red edge position estimation Article published earlier |
| spellingShingle | Порівняльний аналіз двох модифікацій методу атмосферної корекції з відніманням темного об'єкта даних сенсора EO-1 Hyperion для оцінювання позиції червоного краю Шпортюк, З.М. Сибірцева, О.М. Сахацький, О.І. Науки про Землю |
| title | Порівняльний аналіз двох модифікацій методу атмосферної корекції з відніманням темного об'єкта даних сенсора EO-1 Hyperion для оцінювання позиції червоного краю |
| title_alt | The comparative analysis of two modifications of the atmospheric correction of hyperspectral data from EO-1 Hyperion for the red edge position estimation |
| title_full | Порівняльний аналіз двох модифікацій методу атмосферної корекції з відніманням темного об'єкта даних сенсора EO-1 Hyperion для оцінювання позиції червоного краю |
| title_fullStr | Порівняльний аналіз двох модифікацій методу атмосферної корекції з відніманням темного об'єкта даних сенсора EO-1 Hyperion для оцінювання позиції червоного краю |
| title_full_unstemmed | Порівняльний аналіз двох модифікацій методу атмосферної корекції з відніманням темного об'єкта даних сенсора EO-1 Hyperion для оцінювання позиції червоного краю |
| title_short | Порівняльний аналіз двох модифікацій методу атмосферної корекції з відніманням темного об'єкта даних сенсора EO-1 Hyperion для оцінювання позиції червоного краю |
| title_sort | порівняльний аналіз двох модифікацій методу атмосферної корекції з відніманням темного об'єкта даних сенсора eo-1 hyperion для оцінювання позиції червоного краю |
| topic | Науки про Землю |
| topic_facet | Науки про Землю |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/19151 |
| work_keys_str_mv | AT športûkzm porívnâlʹniianalízdvohmodifíkacíimetoduatmosfernoíkorekcíízvídnímannâmtemnogoobêktadanihsensoraeo1hyperiondlâocínûvannâpozicííčervonogokraû AT sibírcevaom porívnâlʹniianalízdvohmodifíkacíimetoduatmosfernoíkorekcíízvídnímannâmtemnogoobêktadanihsensoraeo1hyperiondlâocínûvannâpozicííčervonogokraû AT sahacʹkiioí porívnâlʹniianalízdvohmodifíkacíimetoduatmosfernoíkorekcíízvídnímannâmtemnogoobêktadanihsensoraeo1hyperiondlâocínûvannâpozicííčervonogokraû AT športûkzm thecomparativeanalysisoftwomodificationsoftheatmosphericcorrectionofhyperspectraldatafromeo1hyperionfortherededgepositionestimation AT sibírcevaom thecomparativeanalysisoftwomodificationsoftheatmosphericcorrectionofhyperspectraldatafromeo1hyperionfortherededgepositionestimation AT sahacʹkiioí thecomparativeanalysisoftwomodificationsoftheatmosphericcorrectionofhyperspectraldatafromeo1hyperionfortherededgepositionestimation |