Корректировка влияния атмосферы на гиперспектральных данные сенсора EO-1 «Hyperion» при вычислении позиции красного края

Рубрика: 
Астрономия и астрофизика
Лялько, ВИ, Сахацкий, АИ, Шпортюк, ЗМ, Сибирцева, ОН
Косм. наука технол. 2009, 15 ;(3):032-041
https://doi.org/10.15407/knit2009.03.032
Язык публикации: Украинский
Аннотация: 
Исследовано влияние атмосферной коррекции данных сенсора «Hyperion» с помощью метода вычитания темного объекта на величину позиции красного края спектров отражения. Проведено сопоставление REP-изображений, построенных по данным без атмосферной коррекции и после атмосферной коррекции с последующей классификацией изображений, чтобы оценить, улучшает атмосферная коррекция разделение разновидов наземного покрова при картировании с использованием позиции красного края. Установлено, что использование атмосферно корректируемых данных показало увеличение контрастов в значениях REP, улучшения разделения разновидов наземного покрова и точности картирования.
Ключевые слова: атмосферная коррекция, гиперспектральные данные, спектры отражения
 
Полный текст (PDF)
References: 
1.   Лялько В. І., Сахацький О. І., Шпортюк З. М., Сибірце-ва О. М. Використання індексів червоного краю та водних індексів за гіперспектральними даними EO-1 «Hyperion» для класифікації наземного покриву // Тез. доп. 7-ї Укр. конф. з космічних досліджень, НЦУВКЗ, Євпаторія, 3—8 вересня 2007 р. — Київ: Ін-т косміч. досліджень НАНУ—НКАУ, 2007. — С. 176.
2.   Лялько В. І., Шпортюк З. М., Сахацький О. І., Сибірце-ва О. М. Використання індексів червоного краю та водних індексів за гіперспектральними даними EO-1 «Hyperion» для класифікації земного покриву // Космічна наука і технологія. — 2008. — 14, № 3. — С. 55—68.
3.   Baret F., Jacquemoud S., Guyot G., Leprieur C. Modeled Analysis of the Biophysical Nature of Spectral Shifts and Comparison with Information Content of Broad Bands // Remote Sens. Environ. — 1992. — 41, N 2/3. — P. 133—142.
4.   Buschmann C. Fernerkundung von Pflanzen // Natur-wissenschaften. — 1993. — 80. — S. 439—453.
5.   Buschmann C., Nagel E. Reflexionsspektren von Blatern und Nadeln als Basis fur die physiologische Beurteilung von Baumschaden. PEF-Report Nr. 90. Karlsruhe: Kernforschungszentrum, 1992. — 165 s.
6.   Buschmann C., Nagel E. In vivo spectroscopy and internal optics of leaves as basis for the remote sensing of vegeta­tion // Int. J. Remote Sens. — 1993. — 14. — P. 711— 722.
7.   Chavez P. S. An improved dark-object subtraction tech­nique for atmospheric scattering correction of multispectral data // Remote Sens. Environ. — 24. — P. 459— 479.
8. Cheng A. F., Dominique D. L. Radiative transfer models for light scattering from planetary surfaces // J. Geophys. Res. — 2000. — 105. — P. 9477—9482.
9. Clevers J., Bartholomeus H., Mücher C,de Wit A. Land cover classification with the Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) // New Strategies for European Remote Sensing / Ed. by Oluiс' — Rotterdam: Millpress, 2005. — P. 687—694.
10. Collins W., Chang S.-H., Raines G., et al. Airborne Biogeophysical Mapping of Hidden Mineral Deposits // Economic Geol. — 1983. — 4, N 78. — P. 737— 749.
11. Feng J., Rivard B, Sа'nchez – Azofeifa A. The topographic normalization of hyperspectral data: implications for the selection of spectral end members and lithologic mapping // Remote Sens. Environ. — 2003. — 85. — P. 221—231.
12. Goetz A., Rock B., Rowan L. Remote Sensing for Exploration: An Overview // Economic Geol. — 1983. — 78, N 4. — P. 573—590.
13. Griffin M. K., Hsu S. M., Burke H. K., et. al. Examples of EO-1 Hyperion Data Analysis // Lincoln Laboratory J. — 2005. — 15, N 2. — P. 271—296.
14. Horler D. N. H., Dockray M., Barber J. The red edge of plant leaf reflectance // Int. J. Remote Sens. — 1983. — 4. — P. 273—288.
15. Lin Li, Susan L. Ustin, Mui Lay. Application of AVIRIS data in detection of oil-induced vegetation stress and cover change at Jornada, New Mexico // Remote Sens. Environ. — 2004. — 94. — P. 1—16.
16. 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 // Remote Sens. Environ. — 1992. — 41. — P. 169—184.
17. Pearlman, J. S, Barry P. S, Segal C. C., et al. Hyperion, a Space Borne Imaging Spectrometer // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. — 41, N 6. — P. 1160— 1173.
18. Pons X., Solе'-Sugranes L. A Simple Radiometric Correction Model to Improve Automatic Mapping of Vegetation from Multispectral Satellite Data // Remote Sens. Environ. — 1994. — 48, N 2. — P. 191—203.
19. Rock B. N., Hoshizaki T., Miller J. R. Comparison of the in situ and airborne spectral measurements of the blue shift associated with forest decline // Remote Sens. Environ. — 1988. — 24. — P. 109—127.
20. Shportyuk Z. M., Sakhatsky A. I., Sibirtseva O. N. Land cover classification in Ukrainian Carpathians using the MERIS Terrestrial Chlorophyl Index and Red Edge Position from Envisat Meris data // Proc. of Mid-Term Symposium ISPRS» Remote Sensing: From Pixels to Processes», Enschede, the Netherlands, 8—11 May 2006.
21. Yang C., Vidal A. Combination of digital elevation models with SPOT-1 HRV multispectral imagery for reflectance factor mapping // Remote Sens. Environ. — 1990. — 32. — P. 35—45.
22. Zarco-Tejada P. J., Miller J. R., et. al. Optical indices as bioindicators of forest condition from hyperspectral CASI data // Proc. 19th Symp. European Association of Remote Sens. Laboratories (EARSeL). — Valladolid (Spain), 1999.

23.  Zarco-Tejada P. J., Miller J. R. Land cover mapping of BOREAS using red edge spectral parameters from CASI imagery // J. Geophys. Res. — 1999. — 104D, N 22. — P. 27921—27933.