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Errores y correcciones atmosféricas

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Vídeo 1

Hola a todos, y bienvenidos a nuestra nueva discusión que está en errores atmosféricos y correcciones bajo este curso esencial de teledetección. Antes nos hemos referido brevemente a esta cuestión, pero hoy vamos a debatir en profundidad las razones de las distorsiones atmosféricas y, a continuación, cómo se reflejan en nuestras imágenes por satélite y, por último, también veremos cuáles son las posibilidades de eliminar las distorsiones atmosféricas. Así que como usted sabe que usted sabe entre el satélite y la superficie de la tierra hay atmósfera. Pero si la atmósfera es muy delgada o habría sido delgada entonces debería haber sido deleite para el RCO o para cualquier necesidad de la gente de la percepción remota. Pero por desgracia no es cierto en el caso de la tierra y aunque es muy importante para la vida, por lo que está bien. Pero si pensamos en mars, entonces mars está teniendo una atmósfera muy delgada. Y por lo tanto, aunque está escrito aquí la delicia del geólogo, pero no significa sólo para geólogo para ingenieros o cualquier persona que utiliza datos de detección remota. Y debido a que no hay nubes y la atmósfera es muy delgada y por lo tanto obtenemos una atmósfera casi transparente y muy poco ambiente y muy limpio imágenes de satélite de la mañana a la noche a través de la reflexión o la luz del sol obtenemos muy buenas imágenes. Pero esto no es cierto en el caso de la tierra, todo el espectro de radiación de la teledetección también está disponible si no hay atmósfera o atmósfera muy delgada. Como se menciona que en el caso de la tierra toda la radiación pasa a través o pasa a través de una atmósfera densa relativamente densa en comparación con las mars. Y porque un sensor o una recepción o una estación de tierra satélite se encuentra en el suelo, por lo que esto tiene que ser incorporado también las regiones o los efectos de la atmósfera. Así que la radiación solar debe pasar a través de esa atmósfera y luego volver de nuevo al sensor. Así que esto crea un montón de problemas en las imágenes de satélite y a veces cuando está nublado que es un fenómeno también atmosférico. Entonces las nubes completamente marán la parte de la tierra y no verán nada de la tierra. Así que este tipo de complicación está ahí y como sabemos eso para un sensor que mide la radiación emitida por la tierra en caso de infrarrojos térmicos. El camino es sencillo no doble en caso de reflector o radiación solar debido a que la luz del sol vendrá, se interactuará con la atmósfera y luego cuando se refleja de nuevo por los objetos que va de nuevo. Y la tercera vez también rollo de atmósfera está allí cuando los datos están siendo recibidos por la estación de la tierra, pero en ese momento porque los datos en las partes de microondas no afectan mucho pero todavía hay reglas están allí.
Y para una parte emitida sólo el único camino porque los objetos que emiten energía que está siendo sentido por el sensor. Pero nada menos tiene que pasar también por la atmósfera. Esta cifra la hemos usado en etapas muy tempranas de este curso que es la interacción con la atmósfera. Y llegar a la contabilidad de la radiación, así que como sabemos que ha sido tierra y sensor hay atmósfera. Y podría haber en algún momento nubes que absorba, que también reflejan y entonces la nube misma puede emitir energía. Así que cuando vamos por el infrarrojo emitido o térmico entonces las nubes también juegan un papel importante, las nubes gruesas se pueden detectar muy fácilmente. Pero cuando se está teniendo una nube o una neblina muy delgada o ese tipo de cosas entonces se vuelve muy su imagen se vuelve poco clara. Y la eliminación de tales efectos también se vuelve muy desafiante. Así que como sabemos que si el 100% de nosotros contamos 100% de radiación solar entrante entonces el 47% de eso es absorbido por la tierra y el 17% es absorbido por el vapor de agua que está dentro de la atmósfera, el 4% es absorbido por la nube. Y estas son sólo estimaciones aproximadas y esto es una atmósfera muy dinámica, por lo que las cosas siguen cambiando. Pero en promedio y luego el 6% está de vuelta dispersa de ese 100 de vuelta a la atmósfera o en el espacio y luego el 19% la gran parte se refleja solo el 4% se absorbe mientras que una gran parte que es del 19% se refleja por las nubes si están ahí. También los cuerpos de agua también reflejan quizás lagos, tal vez ríos o parte del mar. Así que también reflejan una gran cantidad de energía y luego si vamos para junto con parte de la energía entonces lo que vemos que hay una radiación de onda larga de la tierra que está saliendo en caso de termoinfrarrojos. Así que la absorción por el vapor de agua de la nube de dióxido de carbono aquí emisión 20% por nubes, emisión por vapor de agua dióxido de carbono, etc también contribuyen.
Se viene mucha radiación de onda larga pero se está perturbando o absorbiendo reflejado básicamente absorbido emitido por esa atmósfera misma. Y, por supuesto, el calor que se ha absorbido más temprano el 47% se transmite de vuelta por la tierra que es transferencia de calor latente y que entra en el espacio. Así que esto nos dice que cuántos procesos están pasando entre un satélite y una superficie de la tierra y dentro de la atmósfera. Y por eso he dicho que para eliminar estas distorsiones es realmente un reto. Debido a que la atmósfera es dinámica y la segunda es la de muchos procesos que van a la emisión por dentro de la atmósfera, la reflexión dentro de la atmósfera y la absorción dentro de la atmósfera. Y eso también dependiendo de las condiciones otras condiciones tal vez la velocidad del viento o tal vez el contenido de humedad y las temperaturas también. Así que todas estas cosas hacen muy complicada esta parte nada menos esto en porcentaje que ya hemos comentado, por lo que en definitiva esta cifra en forma simplificada. Y antes de la radiación especialmente para lo que estamos hablando para la detección remota que llega a la tierra, tiene que viajar a través de cierta distancia en la atmósfera de la tierra. Y las partículas y los gases que están presentes en la atmósfera pueden afectar la luz entrante y la radiación. Así que estamos preocupados principalmente por la radiación directamente, por supuesto, cuando lo que sea que vuelva en ese momento también tendrá un problema. Por lo tanto, estos efectos son causados por el mecanismo de dispersión y absorciones. Y también sabemos que ver esta parte del espectro EM se muestra aquí y esto es una emitancia radiante espectral. Y encontramos que estos son el agua y los gases que están absorbiendo gran parte de esta radiación y por lo tanto se vuelve muy difícil de esa manera la parte visual está a la altura de sólo esto. Así que el nitrógeno, el oxígeno que están presentes en la atmósfera, el ozono también presenta una atmósfera y dióxido de carbono. Así que muchos de estos gases absorberán y notamos que proporcionar un claro en última instancia, puede no proporcionar una clara imagen de detección remota. Así que todas estas interacciones con la radiación por la transición vibracional y rotacional y luego el efecto neto de que es la absorción de la energía en longitudes de onda específicas que usted puede ver aquí que el agua si usted ve H 2 O es casi en cada parte del espectro EM esta parte especialmente que se está mostrando, cada parte hay absorción, casi cada parte. Por lo tanto, la humedad o el agua dentro de la atmósfera que tiene muchas absorciones en diferentes partes del espectro EM. Así que otros gases pero sus reglas son limitadas y no en todas partes como el ozono juega una absorción muy grande en caso de visible pero en otras partes no es tan común.

Vídeo 2

Entonces, qué es ese proceso de corrección atmosférica es el proceso de eliminar los efectos de la atmósfera en los valores de reflectancia de las imágenes tomadas por satélite o sensor de aire. Aquí se ha mencionado el valor de reflectancia que estos valores pueden ser también un valor de emitancia. Así que la corrección de la atmósfera es el proceso de eliminación, los hechos de la atmósfera como ya he dicho que esto es debido a las complicaciones dentro de la atmósfera sobre la radiación esto es un verdadero desafío. La gran cantidad de imágenes que conocemos están siendo recogidas por satélites ya han sido recogidos por varios satélites de varios países. Y estos están en gran parte contaminados o afectados por la atmósfera o las partículas que están presentes y los gases. Y casi todas las imágenes están sufriendo por la dispersión de absorción de la radiación de la superficie de la tierra. Así que usted ve cualquier imagen que va a tener algunos efectos de la atmósfera, voy a dejar que le dé un ejemplo. Después de como en el tiempo del monzón en la India o especialmente en el invierno del monzón justo después de la lluvia cuando la luz del sol está allí incluso nuestra visibilidad sola el horizonte aumenta muy significativamente. Así que pensar si en ese momento el satélite está de paso va a adquirir una imagen muy clara por qué. Debido a que la lluvia reducirá el conocimiento de esta cosa absorciones, fenómenos de absorción o materiales de absorción de la atmósfera. Debido a que puede haber partículas de polvo, hay aerosoles de ightbe y algunas otras cosas que están presentes. Y todo esto debido a la lluvia vendrán en el suelo y por lo tanto la atmósfera se vuelve muy limpia. Así que a veces justo después de la lluvia si uno tiene suerte y un satélite está de paso obtener una imagen muy clara. Y la imagen clara significa que está sufriendo de menos efectos atmosféricos, menos a causa de la absorción significa dispersión. Una vez que estas partículas son sólo poco están presentes, entonces obviamente la dispersión y absorción sería menos imagen sería clara. Así que esto se puede ver incluso en el suelo justo después de la lluvia si la luz del sol viene allí.
Así que básicamente el propósito principal de la corrección atmosférica es recuperar la reflectancia de la superficie básicamente menos distorsiones e inducir por una atmósfera de la tierra. Y esto caracteriza que básicamente estas reflectancia de superficie que caracteriza las propiedades de la superficie de las imágenes de detección remota mediante la eliminación de los efectos atmosféricos. Ahora hay diferentes enfoques algunos lo implementan fácilmente y algunos son muy difíciles de implementar debido a la cantidad de datos de entrada es necesario. Por lo tanto, la corrección se acerca a algunos enfoques sofisticados como computacionales dependiendo y sólo han sido validados para algunos estudios de pequeña escala. Si quiero hacerlo regularmente en todas las imágenes no es posible. Por eso he estado utilizando la palabra desafiante para eliminar el 100% de eliminación de las distorsiones atmosféricas. Aunque hay algoritmos, muchos algoritmos están ahí, los modelos están allí a través de eliminar estas distorsiones atmosféricas, 2 pasos principales que se hacen a través de estos algoritmos.
La primera es la estimación de las características ópticas de la atmósfera y cómo se calculan utilizando características especiales de la superficie del suelo o mediante mediciones directas de los componentes atmosféricos o mediante el uso de modelos teóricos. Ahora pasaremos algún tiempo en esta frase en particular aquí. Si hay características especiales en el suelo que significa si usted está teniendo algún objeto que está teniendo reflectancia muy alta, muy alto (()). Entonces usted puede tomar que uno como uno de la referencia de cómo suponer que usted está teniendo un parche que usted espera que debe tener en el escenario de la imagen de 8 bits, debe tener la más alta reflexión cerca de decir 255. Supongamos que registra reflejo en el píxel es de 2 250, por lo que después de ver la imagen de ese píxel sé que porque la absorción el valor 5 restante no ha llegado. Así que eso significa que si me ajusto en 5, entonces probablemente me he librado de las distorsiones atmosféricas. Por lo tanto, usando una característica especial, ahora cada imagen no puede tener características especiales porque las imágenes están siendo adquiridas regularmente. Y cada vez que hay revisita o satélite y varios satélites están involucrados. Así que es muy difícil en términos prácticos que tengamos una característica especial presente dentro de la imagen, por lo que esta posibilidad es muy rara. Sin embargo, esta es una forma de deshacerse de la corrección atmosférica, la segunda es mediante la medición directa de los componentes atmosféricos. Así que si usted está teniendo algún otro método de estaciones metrológicas o perfiles u otras cosas. Por lo que usted sabe que lo que es la concentración de aerosoles, cuál es la concentración de diferentes gases que están creando distorsiones en diferentes partes de la absorción del espectro de EM en la dispersión. Y si esa información de ese tiempo en particular cuando se adquirió la imagen del satélite, si eso está disponible entonces esta técnica puede funcionar muy bien. Una vez más, es muy difícil porque todo el tiempo del satélite está sobre el paso y se requieren demasiados insumos sobre los componentes atmosféricos. Para ese tiempo en particular cuando se adquirió la imagen, por lo que esto en sí mismo es también muy desafiante. Ahora tercero uno el más popular es el uso de modelos teóricos y si usted va los deméritos sobre esto que todo es fijo, pero el mismo tiempo sabemos que la atmósfera es muy dinámica. Por lo tanto, los modelos teóricos también pueden aportar algunas correcciones de distorsiones atmosféricas, pero no totalmente. Así que el problema está aquí, debido a todas estas complicaciones que están presentes dentro de la atmósfera. Por lo tanto, varias cantidades que significan que los constituyentes atmosféricos a la corrección de la atmósfera pueden entonces ser computados por el algoritmo de transferencia radiativa dadas las propiedades ópticas atmosféricas. Y otro que el primer enfoque fue el como este el segundo enfoque puede ser que corregido por los procedimientos de inversión que impulsan la reflectancia de la superficie. Así que de nuevo cuando vayamos a la inversión otra vez muchas cosas serán asumidas allí. De todos modos, esta es una manera muy rápida de deshacerse de las distorsiones atmosféricas sin traer más datos o muchas más entradas sobre los constituyentes atmosféricos, asumiendo que dentro de esta imagen debería tener los valores de pixel de rango dinámico completo teniendo ocupado el rango dinámico completo. En el escenario de 8 ancho que es de 0 a 255, así como cuando veo esta imagen y que corresponde es de 2 gramos. Lo que veo que esto también es recuerdo también discuto la mesa de búsqueda de LUT. Así que ahora se utiliza la tabla de búsqueda aquí. Así que en el eje y este es el histograma de entrada como se puede ver se restringe en los valores de inicio sólo hasta el valor máximo es de hasta 100 y el valor mínimo es de alrededor de 40. Y por lo tanto la imagen que se ve aquí esta imagen es un completamente negro porque no está ocupando el rango dinámico completo que está disponible entre 0 y 255. Suponiendo que esta imagen está teniendo algún reflejo alto porque estas nubes están tomando esa parte del histograma u otros fenómenos de absorción que están creando o un que usted sabe que tomar esta parte de inicio de mi histograma significa valores más bajos. Y esta reflexión por parte de la nube está siendo ocupada por el valor superior. Así que suponemos que esta es la situación que significa que puedo si lo estira linealmente estirarlo entonces yo lo que voy a hacer yo lo voy a saber ocupar el rango dinámico completo que está en 8 de ancho escenario entre 0 a 255 y mi imagen puede llegar a ser algo así. Así que también se muestra en la tabla de búsqueda que tan pronto como se toca aquí entonces es sólo ir a la parte superior que es de 255 valor. Así que 2 cosas están aquí, una es corrección atmosférica por un corto de estiramiento lineal simple o estiramiento de contraste y segunda cosa también uso de mesa de búsqueda. Así que esto es ejemplo de la banda de landsat TM 3 en el lado izquierdo y esto es de la frontera entre Sudán y Eritrea. Y usted puede darse cuenta de que la rapidez con que uno puede deshacerse de la corrección atmosférica aplicando un simple estiramiento lineal de contraste.
Pero estos también este método es un corto de un método de fuerza bruta si no hay información o entrada de la atmósfera. Así que cualesquiera que sean las condiciones atmosféricas que no nos hemos molestado y acabamos de deshacerse de estas correcciones. Así que esto es de nuevo esto no se puede extender para la corrección atmosférica, pero cuando no tenemos muchos datos de entrada disponibles ni una característica específica de la superficie del suelo ni tampoco tenemos o componentes atmosféricos o modelos teóricos. Entonces esta es la forma más rápida de hacer la corrección atmosférica, ahora tan la corrección atmosférica consiste básicamente de 2 partes. Una es la estimación de los parámetros atmosféricos, por lo que esto es de nuevo estimación, muchas suposiciones estarían allí y la recuperación de la reflectancia de la superficie. Y si la superficie es Lambertian y todos los parametros atmosfericos son conocidos entonces se pueden calcular imagenes de deteccion remota para recuperar directamente la reflectancia de superficie. Así que estas son las condiciones, por lo que basadas en la teoría de transferencia radiativa y suponiendo que el objetivo está en una superficie de Lambertian uniforme. Y entonces el resplandor puede ser recibido por un sensor o se puede estimar suponiendo que el sensor se está poniendo así y que es la parte superior de la atmósfera TOA. Y que puede ser expresado como una L, L0 + rho 1-s rho y multiplicado por TF d por pi. Así que donde L0 es la vía de radiación atmosférica que en el caso de una reflexión sin superficie y T es la transmitancia de la superficie al sensor y s es la reflectancia esférica atmosférica, rho es la reflectancia objetivo de la superficie, F d es el flujo de radiación descendente que llega a la superficie. Y de acuerdo con esta ecuación el radiativo recibido por los sensores se da por L, L0, s, TF y rho puede ser calculado por el modelo de transferencia radiativa y utilizado para calcular la reflectancia de la superficie. Así que s en esta etapa se puede dar cuenta de que se requieren tantos parámetros y que son aquellos parámetros que son dinámicos y que crea algún problema.

Vídeo 3

De todos modos así que para a la atmósfera modelos correctos y software que están disponibles hoy en día. Porque todo el mundo no va a desarrollar sus propios modelos para la corrección atmosférica y ni la codificación de las cosas así que lo que es actualmente lo que está disponible. Así que para la mayoría del algoritmo de corrección atmosférica es necesario resolver la ecuación de transferencia radiativa y establecer como acabamos de ver. Establecer mesas de búsqueda también hemos visto una diapositiva hacia atrás, para las correcciones atmosféricas rápidas que resultan en una serie de modelos de corrección atmosférica. Y que se basa en la teoría de la transferencia radiativa atmosférica y estos modelos como MODTRAN transmitancia atmosférica de moderada resolución y código de radiancia. Ahora se viene un tema más o la intimación para una resolución moderada. Donde estaba la resolución alta moderada ortosco estos son todos los términos relativos, por lo que lo que fue moderado ayer es ordinario hoy y lo que fue alto ayer es un moderado today.m Así que ninguno de los menos no para las imágenes de satélite de muy alta resolución, sino las imágenes de satélite de resolución moderada hay un modelo que se llama MODTRAN. Pero cuando vamos por imágenes de muy alta resolución porque el área la franja se vuelve muy pequeña. Y, por lo tanto, obtener datos de entrada sólo para esa parte de la imagen se vuelve más difícil. Pero cuando vamos para imágenes de satélite de resolución gruesa o moderada entonces en algún lugar al menos dentro de esa imagen podría estar recibiendo esos datos atmosféricos. Por eso es por lo que ustedes saben que para las resoluciones finas es otro problema. Luego hay un 6S y otros modelos de cálculo de la aproximación de la radiación atmosférica también están disponibles. Ahora el uso de estos modelos y software es complejo y es por eso que dije que nota que todos estarían desarrollando la suya propia. Y por lo tanto hay paquetes de software de corrección atmosférica a base de interfases están disponibles. Y que son como FLASASH, ACTOR o ACORN o tal vez pocos más uno puede encontrar. Pero que uno proporcionará los mejores resultados es muy difícil de decir a menos que uno aplique en su propio conjunto de datos. Así que basado en el MODTRAN un ejemplo de estos modelos se construyen a partir de un gran número de mesas de búsqueda para las correcciones atmosféricas convenientes y rápidas para una variedad de sensor. Muy brevemente también veremos qué es este MODTRAN básicamente se utiliza para calcular la transmitancia atmosférica y la transferencia radiativa con datos de resolución espectral moderados. Y MODTRAN puede ser utilizado para calcular la transferencia atmosférica, la radiación de fondo atmosférico el resplandor de la dispersión solar o lunar única, la radiación solar directa y también. Y MODTRAN se basó en LOWTRAN con una resolución espectral de 1 por centímetro. Así que la versión anterior era LOWTRAN básicamente era para la resolución baja o la resolución del curso. Luego moderado tal vez en el futuro podemos tener HIGHTRAN, por lo que los parámetros de entrada para la operación de MODTRAN pueden dividirse en 5 tipos. Se necesitan muchos parámetros de entrada, primero es controlar y operar parámetros, parámetros atmosféricos. Eso es parámetros atmosféricos y parámetro de superficie que significa que alguien tiene que estar presente con todo tipo de grabaciones de datos atmosféricos de esa parte de la tierra donde la imagen será adquirida por un satélite. Así pues, se requerirán los parámetros atmosféricos actuales y los parámetros de superficie correspondientes.
A continuación, la geometría de observación, cómo se han observado estos, los parámetros del sensor por supuesto que son estos son el observatorio de la parte fija y estos son la parte fija. Pero los otros 3 son requeridos correspondientes o ese tiempo de requerido. Por lo tanto, la salida principal, el resultado sería de MODTRAN es simulada radiancia aparente y dará el radiado aparente simulado. Eso puede ser usado más adelante por esos programas que sólo tengo que mencionar y luego se pueden hacer las correcciones atmosféricas. Un ejemplo está aquí antes de la corrección en el lado izquierdo y después de la corrección en el lado derecho y esto es ejemplo para las imágenes de Landsat TM. Y estamos viendo en colores, así que 3 bandas 1, 2, 3 se han utilizado en el esquema RGB. Y esto es lo que ves que principalmente en esta parte central superior parte central se está viendo los efectos de la atmósfera tal vez debido a las nubes delgadas y otros. Y ese efecto son las distorsiones que se han minimizado en la imagen lateral derecha. Por lo tanto, la corrección atmosférica ha mostrado una mejora significativa en la precisión o interpretación visual de esa imagen satelital. Ahora hay un punto más aquí mientras que uno está usando imágenes de satélite para el análisis cualitativo en la evaluación no muchos problemas están allí. Pero una vez que vamos para el análisis cuantitativo de los datos de satélite entonces es un problema. Por ejemplo si soy científico de la tierra o ingeniero civil y estoy usando imágenes de satélite para identificar ciertos objetos. Crear un mapa de uso de la tierra tal vez un mapa ecológico o para algunos otros estudios en los que no necesite cantidades, solo requiere la imagen limpia. De modo que mi interpretación se vuelve mucho más fácil, por lo que para esos fines no sería necesaria mucha corrección atmosférica o ninguna corrección atmosférica. Pero si voy y me gustaría averiguar cuánta concentración de ciertos contaminantes en el agua o qué es lo real, cuál es el contenido de clorofila en la vegetación. Entonces definitivamente me estoy moviendo hacia el análisis cuantitativo o los datos de detección remota y eso significa que tengo que realizar la corrección atmosférica también sin la cual no es posible estimar esas cosas. Así que esto es lo que es tan largo como los datos de detección remota se están utilizando para el análisis cualitativo, entonces es bastante fácil y directo hacia adelante, como acabo de mencionar y dado ejemplo. Pero cuando implicamos para el análisis cuantitativo entonces surgirán todo tipo de complicaciones y se puede ver en la corrección atmosférica. Y, por lo tanto, si los datos de detección remota están destinados sólo para el análisis cualitativo. Entonces se puede emplear el método de fuerza bruta o el método de estiramiento de contraste lineal. Y le dará una imagen de mejor calidad que es suficiente para el propósito que estamos usando las imágenes de satélite. Así que de esa manera se vuelve mucho más fácil, por lo que esto lleva al final de la discusión. Pero en resumen lo que me gustaría decir que la corrección atmosférica que se realiza porque es una atmósfera compleja en sí misma es un fenómeno complejo y dinámico. Muchos de los parámetros son necesarios para corregir o eliminar estas distorsiones atmosféricas y especialmente esos parámetros son necesarios en ese momento en que se adquirió la imagen del satélite. Así que se requieren los datos correspondientes y se hace muy difícil ir en el campo y recoger todos los datos para la extensión completa de la imagen del satélite. Por lo tanto, algunas correcciones atmosféricas basadas en modelos se han vuelto populares o la fuerza bruta de la corrección atmosférica. Si el análisis cuantitativo no es la fuerza bruta pretendida entonces o el estiramiento simple de contraste lineal también puede mejorar su calidad de imagen aunque hay algún tramo de contraste no lineal también están allí.
Uno también puede realizar y visualizar que si la calidad de una imagen ha mejorado para una mejor interpretación no lo es. Y eso también puede ser aceptable o puede ser aceptado para este tipo de aplicaciones. Así que esto lleva al final de esta discusión, muchas gracias.