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Erros Atmosféricos e Correções

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Vídeo 1

Olá a todos, e bem-vindos à nossa nova discussão que está em erros atmosféricos e correções sob este curso remoto sensoriamento essencial. Mais cedo tocamos brevemente sobre esta questão e mas hoje vamos discutir em profundidade as razões das distorções atmosféricas e depois como estas são refletidas em nossas imagens de satélite e finalmente veremos também quais são as possibilidades de se livrar das distorções atmosféricas. Por isso, como você sabe que você sabe entre satélite e superfície terrestre há atmosfera. Mas se a atmosfera é muito fina ou teria sido magra então deveria ter havido delação para RCO ou para qualquer necessidade de sensoriamento remoto. Mas infelizmente não é verdade em caso de terra e apesar de ser muito importante para a vida, por isso, está bem. Mas se pensarmos em mars, então mars está tendo uma atmosfera muito fina. E, portanto, apesar de estar escrito aqui o geólogo delícia mas não significa apenas para geólogo para engenheiros ou qualquer pessoa que use dados de sensoriamento remoto. E porque não há nuvens e a atmosfera é muito fina e, portanto, obtemos atmosfera quase transparente e muito fina e imagens de satélite muito limpas de manhã à noite através do reflexo ou luz solar obtemos imagens muito boas. Mas isso não é verdade em caso de terra, todo o espectro de radiação do sensoriamento remoto também está disponível se nenhuma atmosfera ou atmosfera muito fina estiver lá. Como menção que em caso de terra toda radiação passa ou passa por uma atmosfera densa relativamente densa comparada a mars. E porque um sensor ou recepção ou uma estação terrestre de satélite está localizada no solo, então isso tem que ser também incorporado as regiões ou afeto da atmosfera. Assim, a radiação solar deve passar por aquela atmosfera e depois voltar novamente para o sensor. Assim, isso cria muitos problemas nas imagens de satélite e, às vezes, quando está nublado que é um fenômeno também atmosférico. Em seguida, você nuvens completamente marcará a parte da terra e não vê nada da terra. Por isso, esse tipo de complicação está aí e como sabemos isso para um sensor de medição de radiação emitido pela terra em caso de infravermelho térmico. O caminho é único não é duplo em caso de radiação baseada em refletor ou solar porque a luz solar virá, ela vai interagir com a atmosfera e depois quando refletida de volta pelos objetos ela volta novamente. E terceira vez também o rolo de atmosfera está lá quando os dados estão sendo recebidos por estação terrestre mas naquele momento porque os dados nas peças de micro-ondas não afetam muito mas ainda assim há regras estão lá.
E para uma parte emitida apenas o caminho único porque quaisquer que sejam os objetos que estão emitindo energia que está sendo sentido pelo sensor. Mas nenhum a menos tem que passar também pela atmosfera. Esta figura utilizamos em estágios muito anteriores deste curso que é a interação com a atmosfera. E atingir a contabilidade da radiação, assim como sabemos que foi terra e sensor há atmosfera. E pode haver em algum momento nuvens que absorvem, que também refletem e então a nuvem em si pode emitir energia. Por isso, quando vamos para o infravermelho emitido ou térmico então as nuvens também desempenham papel importante, nuvens espessas podem ser detectadas com muita facilidade. Mas quando você está tendo uma nuvem muito fina ou haze ou esse tipo de coisa então ela se torna muito sua imagem fica se tornando pouco clara. E a remoção de tais efeitos também se torna muito desafiadora. Por isso, como sabemos que se 100% de nós contamos 100% de radiação solar recebida então 47% disso é absorvido pela terra e 17% é absorvido pelo vapor de água que estão dentro da atmosfera, 4% é absorvido pela nuvem. E estas são apenas estimativas aproximadas e esta é uma atmosfera muito dinâmica é algo muito dinâmico para que as coisas continuem mudando. Mas em média e depois 6% está de volta espalhada de que 100 de volta para a atmosfera ou no espaço e então 19% a grande parte é refletida apenas 4% é absorvida enquanto que uma grande parte que é 19% é refletida por nuvens se elas estão lá. Também corpos de água também refletem talvez lagos, talvez rios ou parte do mar. Por isso, eles também refletem muita energia e então se vamos para junto com parte da energia então o que vemos que há uma longa radiação de ondas da terra que vai saindo em caso de termalinfravermelho. Por isso, absorção pelo vapor de água em nuvem dióxido de carbono aqui emissão 20% por nuvens, emissão por dióxido de carbono de vapor de água etc. eles também contribuem.
Tanta radiação de ondas longas está chegando mas ela está ficando perturbada ou absorve refletida basicamente absorvida por essa atmosfera em si. E é claro que o calor que foi absorvido mais cedo 47% é transmitido de volta pela terra que é transferência de calor latente e que vai para o espaço. Por isso, isso nos diz que quantos processos estão acontecendo entre um satélite e superfície da terra e dentro da atmosfera. E, por isso, é por isso que eu disse que para eliminar essas distorções é realmente desafiador. Porque uma a atmosfera é dinâmica e em segundo lugar são tantos os processos que se passam em emissão por dentro da atmosfera, reflexão dentro da atmosfera e absorção dentro da atmosfera. E que também dependendo das condições outras condições talvez a velocidade do vento ou talvez o teor de umidade e as temperaturas também. Por isso, todas essas coisas tornam muito complicada esta parte em nada menos esta em porcentagem que já discutimos, portanto, em suma esta figura de forma simplificada. E antes da radiação especialmente para o que estamos falando para sensoriamento remoto que chega em direção à terra, ele tem que viajar por alguma distância na atmosfera terrestre. E as partículas e gases que estão presentes na atmosfera podem afetar a luz de entrada e a radiação. Por isso, estamos preocupados principalmente com a radiação diretamente, é claro que quando o que for voltar atrás nesse momento também ele terá um problema. Por isso, esses efeitos são causados por mecanismo de dispersão e de absorções. E também sabemos que ver isso alguma parte do espectro EM é exibida aqui e esta é a emissão radiante espectral. E descobrimos que estas são a água e os gases que estão absorvendo muito essa radiação e, portanto, torna-se muito difícil dessa forma a parte visual é até somente esta. Assim, o nitrogênio, oxigênio que está presente na atmosfera, o ozônio também apresenta uma atmosfera e o dióxido de carbono. Por isso, muitos desses gases absorvem e nós notamos fornecer um claro finalmente, pode não fornecer uma imagem de sensoriamento remoto claro. Por isso, todas essas interações com radiação por transição vibracional e rotacional e então efeito líquido de que é a absorção de energia em comprimentos de onda específicos que você pode ver aqui que a água se vê H 2 O é quase em cada parte do espectro EM esta parte especialmente que está sendo exibida, cada parte há absorção, quase todas as partes. Por isso, a umidade ou a água dentro da atmosfera têm muitas absorções em diferentes parte do espectro EM. Assim, outros gases mas suas regras são limitadas e não em todos os lugares como o ozônio joga uma absorção muito grande em caso de visível mas em outras partes não é tão comum assim.

Vídeo 2

Sendo assim, o que é esse processo de correção atmosférica é o processo de remoção dos efeitos da atmosfera sobre os valores de refletância de imagens tiradas por satélite ou sensor aerotransportado. Aqui foi mencionado o valor de reflectância estes valores podem ser também valor de emissão. Por isso, a correção da atmosfera é o processo de remoção, os fatos da atmosfera como eu já disse que isso é por causa de complicações dentro da atmosfera sobre a radiação que isso é real desafiador. Por isso, grande quantidade de imagens como sabemos que estão sendo coletadas por satélites já foram coletadas por vários satélites de vários países. E estes estão em grande parte contaminados ou afetados pela atmosfera ou pelas partículas que estão presentes e gases. E eles quase todas as imagens sofrem com a absorção de dispersão da radiação da superfície terrestre. Então você vê qualquer imagem que vai estar tendo alguns efeitos de atmosfera, eu vou deixar eu dar um exemplo. Depois de como em tempo de monção na Índia ou especialmente no tempo de monção de inverno logo após a chuva quando a luz solar está lá mesmo a nossa visibilidade sozinha o horizonte aumenta muito significativamente. Por isso, pense se nesse momento o satélite acabar passando ele vai adquirir uma imagem muito clara por quê. Porque a chuva reduzirá o que você conhece essa coisa de absorções, fenômenos de absorção ou materiais de absorção da atmosfera. Porque pode haver as partículas de poeira, ali mightbe aerossóis e algumas outras coisas que estão presentes. E tudo isso por causa da chuva que eles vão vir no chão e, portanto, atmosfera se torna muito limpa. Por isso, às vezes, logo após a chuva se um tem sorte e um satélite está ao passar da passagem obtenha uma imagem muito clara. E imagem clara significa que sofre de menos afeto atmosférico, menos por causa da absorção significa dispersão. Uma vez que essas partículas são apenas pouco estão presentes então obviamente a dispersão e a absorção seria menos imagem seria clara. Assim, isso pode ser visto até mesmo no chão logo após a chuva se a luz do sol chegar lá.
Por isso, o basicamente o principal objetivo da correção atmosférica é recuperar a refletância da superfície basicamente menos distorções e induzir por uma atmosfera terrestre. E isso caracteriza que basicamente essas refletância de superfície que caracterizam as propriedades da superfície a partir de imagens de sensoriamento remoto removendo os efeitos atmosféricos. Agora existem abordagens diferentes algumas são implementá-lo facilmente e algumas são muito difíceis de implementar porque são necessários muitos dados de entrada. Por isso, a correção se aproxima de algumas são abordagens sofisticadas como computacionais dependendo e só foram validadas para alguns estudos de pequena escala. Se eu quiser fazê-lo regularmente em todas as imagens não é possível. Por isso, foi por isso que tenho usado palavras desafiadoras para remover 100% de remoção de distorções atmosféricas. Apesar de existirem algoritmos, muitos algoritmos estão lá, modelos estão lá através de remover essas distorções atmosféricas, 2 passos principais que são feitos através desses algoritmos.
É a primeira delas são estimadas as características ópticas da atmosfera e como estas são estimadas utilizando características especiais da superfície terrestre ou por medições diretas de constituintes atmosféricos ou através de modelos teóricos. Agora vamos passar algum tempo sobre esta frase em particular aqui. Se há características especiais no solo que significa se você está tendo algum objeto que esteja tendo uma refletância muito alta, muito alto (()). Então você pode pegar aquele como um da referência como suponha que você esteja tendo um patch que você espera que ele deva estar tendo em 8 bit um cenário de imagem, ele deve estar tendo maior reflexão perto de dizer 255. Suponhamos que ele registre reflexão no pixel é 2250, então depois de ver a imagem daquele pixel eu sei que porque a absorção o valor restante de 5 não veio. Então, isso significa dizer que se eu me ajustar em 5 então provavelmente eu me livrei das distorções atmosféricas. Por isso, usando um recurso especial, agora toda imagem não pode ter recursos especiais porque as imagens estão sendo adquiridas regularmente. E sempre que há revisita ou satélite e vários satélites estão envolvidos. Por isso, é muito duro em termos práticos que obtenhamos um recurso especial presente dentro da imagem, então essa possibilidade é muito rara. No entanto esta é uma maneira de se livrar da correção atmosférica, segundo uma é por medição direta de constituintes atmosféricos. Portanto, se você está tendo algumas outras estações metrológicas de método ou de perfil ou outras coisas. Pelo qual se sabe que o que é a concentração de aerossóis, qual é a concentração de diferentes gases que estão a criar distorções em diferentes parte da absorção do espectro EM em dispersão. E se essa informação desse momento particular em que a imagem de satélite foi adquirida, se isso está disponível então essa técnica pode funcionar muito bem. Novamente é muito difícil porque todo o satélite do tempo acabou passando e são necessários muitos insumos sobre constituintes atmosféricos. Para aquele determinado momento em que a imagem foi adquirida, por isso esta própria também é muito desafiadora. Agora terceira a mais popular está usando modelos teóricos e se você vai os deméries sobre isso que tudo é fixo mas mesmo tempo que conhecemos a atmosfera é muito dinâmico. Por isso, os modelos teóricos também podem trazer algum nível de correções de distorções atmosféricas mas não totalmente. Por isso, o problema está aqui por causa de todas essas complicações que estão presentes dentro da atmosfera. Portanto, várias quantidades que significa que os constituintes atmosféricos para a correção da atmosfera podem então ser computados por algoritmo de transferência radiativa, dadas as propriedades ópticas atmosféricas. E outra que a primeira abordagem foi a como esta a segunda abordagem pode ser que corrigida por procedimentos de inversão que conduzem a refletância da superfície. Por isso, novamente quando vamos para inversão novamente muitas coisas serão assumidas lá. De qualquer forma esta é uma maneira de muito rápida forma de se livrar das distorções atmosféricas sem trazer mais dados ou muito mais insumos sobre constituintes atmosféricos assumindo que dentro desta imagem eu deveria ter os valores de pixel de gama dinâmica completa tendo ocupando o alcance dinâmico completo. Em 8 um cenário de largura que é de 0 a 255, assim como quando vejo essa imagem e correspondente é 2 gramas. O que eu vejo que isso também é recall eu também discuto a mesa de olhar da LUT. Então agora olha para cima tabela foi usada aqui. Portanto, no eixo y este é o histograma de entrada como você pode vê-lo restringido em até os valores muito iniciais só até o valor máximo é de até 100 e valor mínimo é de cerca de 40. E, portanto, a imagem que se vê aqui esta imagem é um completamente negro porque não está ocupando o intervalo dinâmico completo que está disponível entre 0 255. Supondo que essa imagem esteja tendo algum reflexo alto porque essas nuvens estão tomando aquela parte de histograma ou outros fenômenos de absorvente estão criando ou um você sabe que tirar essa parte começar parte do meu histograma significa valores inferiores. E essa reflexão pela nuvem está sendo ocupada pelo valor mais alto. Por isso, supomos que esta é a situação que significa que eu posso se eu esticar ela lineará-la então eu o que eu vou fazer eu vou você saber ocupar a faixa dinâmica completa que é em 8 um cenário de largura entre 0 255 e minha imagem pode se tornar algo assim. Por isso, também é mostrado na tabela de olhar para cima que assim que é toques aqui então é só ir para o topo que é 255 de valor. Por isso, 2 coisas estão aqui, uma é correção atmosférica por um curto trecho linear simples ou trecho de contraste e segunda coisa também uso de mesa de olhar para cima. Portanto, isso é exemplo de landsat TM 3 banda do lado esquerdo e este é da fronteira Sudão-Eritreia. E você pode perceber que o quão rapidamente um pode se livrar da correção atmosférica aplicando um simples trecho de contraste linear.
Mas estes também serão este método um curto de um método de força bruta se não houver informação ou entrada da atmosfera. Portanto, quaisquer que sejam as condições atmosféricas que não nos incomodamos e acabamos de nos livrar dessas correções. Portanto, este é novamente este não pode ser estendido para a correção atmosférica mas quando não temos muito dados de entrada disponíveis nem uma característica específica da superfície terrestre nem nós não temos nem constituintes atmosféricos ou modelos teóricos. Então essa é a maneira mais rápida de fazer a correção atmosférica, agora então a correção atmosférica consiste basicamente em 2 partes. Uma é a estimação dos parâmetros atmosféricos, portanto, esta é novamente estimação, muitas suposições estariam lá e recuperando a refletância da superfície. E se a superfície é Lambertian e todos os parâmetros atmosféricos são conhecidos então imagens de sensoriamento remoto podem ser calculadas para recuperar diretamente a refletância da superfície. Portanto, essas são as condições, portanto baseadas na teoria da transferência radiativa e supondo que o alvo esteja em uma superfície Lambertiana uniforme. E então a radiância pode ser recebida por um sensor ou pode ser estimado assumindo que o sensor está ficando assim e que é o topo da atmosfera TOA. E que pode ser expressa como um L, L0 + rho 1-s rho e multiplicado por TF d por pi. Assim, em que L0 é o caminho de radiação atmosférica que em caso de não uma reflexão de superfície e T é a transmitância da superfície para o sensor e s é a refletância esférica atmosférica, rho é a refletância de alvo de superfície, F d é o fluxo de radiação descendente que atinge a superfície. E de acordo com esta equação o radiativo recebido por sensores é dado por L, L0, s, TF e rho pode ser calculado por modelo de transferência radiativa e utilizado para calcular a reflectância de superfície. Por isso, neste estágio você pode perceber que tantos parâmetros são necessários e quais são aqueles parâmetros que são dinâmicos e que criam algum problema.

Vídeo 3

Enfim, para em modelos corretos atmosféricos e softwares o que estão disponíveis hoje. Porque todos não estarão desenvolvendo seus próprios modelos para a correção atmosférica e nem codificar as coisas para que, atualmente, o que está disponível. Por isso, para a maior parte do algoritmo de correção atmosférica é necessário resolver equação de transferência radiativa e estabelecer como apenas nós vimos. Estabelecer mesas de olhar para cima também temos visto um deslize de volta, para correções atmosféricas rápidas resultando em uma série de modelos de correção atmosférica. E que se baseia na teoria da transferência radiativa atmosférica e destes modelos como o MODTRAN modera-resolução atmosférica de resolução e radiância. Agora mais uma questão ou intimidade está vindo para resolução moderada. Onde foi resolução alta moderada orcorouca estes são todos termos relativos, então o que foi moderado ontem é grosseiro hoje e o que foi alto ontem é um today.m moderado today.m Assim, nenhum a menos não para imagens de satélite de altíssima resolução mas imagens de satélite de resolução moderada há um modelo que se chama MODTRAN. Mas quando vamos para imagens de altíssima resolução porque a área o esgarçamento se torna muito pequena. E, portanto, obter dados de entrada apenas para essa parte da imagem torna-se mais difícil. Mas quando vamos atrás de imagens de satélite de resolução grosseiros ou moderadas então em algum lugar pelo menos dentro dessa imagem eu poderia estar recebendo esses dados atmosféricos. Por isso, é por isso que se sabe para resoluções finas é um outro problema. Em seguida, há um 6S e outros modelos de cálculo de aproximação de radiação atmosférica também estão disponíveis. Agora o uso desses modelos e softwares é complexo e é por isso que eu disse que nota todo mundo estaria desenvolvendo o seu próprio. E, portanto, há pacotes de software de correção atmosférica baseados em interfase estão disponíveis. E que são como FLAASSH, ACTOR ou ACORN ou talvez poucos mais um possam encontrar. Mas qual deles fornecerá os melhores resultados é muito difícil dizer, a não ser que se aplique em seu próprio conjunto de dados. Assim, com base no MODTRAN um exemplo os estes modelos são construídos a partir de um grande número de mesas de olhar para correções atmosféricas convenientes e rápidas para uma variedade de sensor. Muito brevemente também veremos o que é esse MODTRAN basicamente ele é usado para calcular a transmitância atmosférica e a transferência radiativa com dados de resolução espectral moderada. E o MODTRAN pode ser usado para calcular a transferência atmosférica, radiação de fundo atmosférico a radiância de dispersão solar única ou lunar, radiância solar direta e da mesma forma. E o MODTRAN baseou-se no LOWTRAN com uma resolução espectral de 1 por centímetro. Então, versão anterior era LOWTRAN basicamente era para resolução de baixa resolução ou curso. Então moderado talvez no futuro possamos ter HIGHTRAN, portanto, os parâmetros de entrada para a operação de MODTRAN podem ser divididos em 5 tipos. Muitos parâmetros de entrada são necessários, primeiro é controle e parâmetros de operação, parâmetros atmosféricos. Isso são parâmetros atmosféricos e parâmetro de superfície que significa que alguém tem que estar presente com os todos os tipos de gravações de dados atmosféricos dessa parte da terra onde a imagem será adquirida por um satélite. Assim, então os parâmetros atmosféricos atuais e esse tempo correspondente parâmetros de superfície serão necessários.
Em seguida, a geometria de observação, como estes foram observados, parâmetros de sensores claro que são estes são o observatório de parte fixo e estes são a parte fixa. Mas os outros 3 são necessários correspondentes ou aquele tempo de necessidade. Assim, a saída principal, o resultado seria do MODTRAN é simulado de radiância aparente e ele dará a radiância aparente simulada. Isso pode ser usado mais longe por aqueles softwares que só eu tenho menção e então correções atmosféricas podem ser feitas. Um exemplo é aqui antes de correção no lado esquerdo e após correção no lado direito e isso é exemplo para as imagens landsat TM. E estamos vendo em cores, portanto, 3 bandas 1, 2, 3 foram usadas em esquema RGB. E isto é o que se vê que principalmente nesta parte central parte central você está vendo afeta a atmosfera talvez por causa de nuvens finas e outras. E que afeto são distorções foram minimizadas na imagem lateral direita. Assim, a correção atmosférica tem apresentado melhora significativa na precisão ou interpretação visual dessa imagem de satélite. Agora há mais um ponto aqui enquanto um está usando imagens de satélite para análise qualitativa na avaliação não há muitos problemas por lá. Mas uma vez que vamos para análise quantitativa de dados de satélites então é um problema. Por exemplo se eu sou cientista da terra ou engenheiro civil e estou usando imagens de satélite para identificar certos objetos. Crie um mapa de uso da terra talvez um mapa ecológico ou para alguns outros estudos em que eu não necessite de quantidades, eu apenas exivo a imagem limpa. Para que a minha interpretação se torne muito mais fácil, então para esses fins não seria necessária uma correção muito atmosférica ou nenhuma correção atmosférica. Mas se eu for e gostaria de descobrir quanta concentração de um determinado poluentes na água ou o que é o real, o que é o teor de clorofila na vegetação. Então definitivamente eu estou me movendo em direção à análise quantitativa ou dados de sensoriamento remoto e isso significa que tenho que realizar a correção atmosférica também sem a qual não é possível estimar essas coisas. Então isto é o que é desde que os dados de sensoriamento remoto estejam sendo usados para análise qualitativa então é bastante fácil e direto para frente como eu acabei de mencionar e dado exemplo. Mas quando implicamos para a análise quantitativa então todos os tipos de complicações surgirão e pode ser visto na correção atmosférica. E, portanto, se os dados de sensoriamento remoto são destinados apenas para análise qualitativa. Em seguida, o método de força bruta ou método de estiramento de contraste linear pode ser empregado. E lhe dará uma imagem de melhor qualidade que seja suficiente para a finalidade que estamos utilizando as imagens de satélite. Por isso, dessa forma fica muito mais fácil, então isso traz para o fim da discussão. Mas em síntese o que eu gostaria de dizer que a correção atmosférica se apresentando por ser uma atmosfera complexa em si é um fenômeno complexo e dinâmico. Muitos parâmetros são necessários para corrigir ou remover essas distorções atmosféricas e especialmente esses parâmetros são necessários daquele tempo em que a imagem de satélite foi adquirida. Por isso, são necessários dados correspondentes e torna-se muito difícil ir em campo e coletar todos os dados para toda a extensão da imagem do satélite. Portanto, algumas correções atmosféricas baseadas em modelo se tornaram populares ou brute força de correção atmosférica. Se a análise quantitativa não for pretendida então força bruta ou simples trecho de contraste linear também pode melhorar a sua qualidade de imagem embora haja algum trecho de nenhum contraste linear nenhum também está lá.
Pode-se também realizar e visualizar que se a qualidade de uma imagem melhorou para melhor interpretação não estão. E isso também pode ser aceitável ou pode ser aceito para esse tipo de aplicações. Por isso, isso traz para o fim desta discussão, muito obrigado.