Восстановление альбедо поверхности по данным высокого пространственного разрешения
Автор: Николаева Ольга Васильевна
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Дифракционная оптика, оптические технологии
Статья в выпуске: 3 т.46, 2022 года.
Бесплатный доступ
Представлены три пары формул; каждая пара состоит из формулы, выражающей коэффициент яркости в целевом пикселе на верхней границе атмосферы через значения альбедо в целевом и окружающем пикселях поверхности, и формулы, выражающей альбедо поверхности в целевом пикселе через значения коэффициентов яркости в пикселях на верхней границе атмосферы. Приведен вывод каждой пары формул; представлены предположения, при которых они получены. Формулы только одной пары находятся решением уравнения переноса излучения в одномерной геометрии. Формулы двух других пар включают величины, полученные решением уравнения переноса в трехмерной геометрии. Представлены результаты тестирования точности всех формул при решении задач атмосферной коррекции данных высокого (30 м) пространственного разрешения. Тестирование выполнено на задачах со слоем аэрозоля оптической толщины от 0,2 до 2 для длины волны l = 0,55 мкм и всевозможными значениями альбедо в целевом и окружающем пикселях (от 0,1 до 0,9). Показано, что только одна пара формул из трех обладает высокой точностью при всех условиях. Формулы двух других пар обладают приемлемой (до 10 %) точностью только при малых значениях аэрозольной оптической толщины и небольшом различии альбедо поверхности в целевом и окружающем пикселях.
Альбедо поверхности, атмосферная коррекция, высокое пространственное разрешение
Короткий адрес: https://sciup.org/140294993
IDR: 140294993 | DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1046
Список литературы Восстановление альбедо поверхности по данным высокого пространственного разрешения
- Kaufman YJ, Tanre D, Gordon HR, Nakajima T, Lenoble J, Frouin R, Grassl H, Herman BM, King MD, Teillet PM. Passive remote sensing of tropospheric aerosol and atmospheric correction for the aerosol effect. J Geophys Res 1997; 102(D14): 16815-16830. DOI: 10.1029/97JD01496.
- Vermote EF, Kotchenova S. Atmospheric correction for the monitoring of land surfaces. J Geophys Res 2008; 113: D23S90. DOI: 10.1029/2007JD009662.
- Belyaev MY, Belyaev BI, Ivanov DA, Katkovsky LV, Martinov AO, Riazantsev VV, Sarmin EE, Siliuk VA, Shukajlo VG. Atmospheric correction of data registered on board the ISS. Part I. Methodology for spectra [In Russian]. Modern problems of remote sensing the Earth from Space 2018; 15(6): 213-222. DOI: 10.21046/2070-74012018-15-6-213-222.
- Ibrahim A, Franz B, Ahmad Z, Healy R, Knobelspiesse K, Gao BC, Proctor Ch, Zhai PW. Atmospheric correction for hyperspectral ocean color retrieval with application to the Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean (HICO). Remote Sensing of Environment 2018; 204: 60-75. DOI: 10.1016/j.rse.2017.10.041.
- Kokhanovsky A, Box JE, Vandecrux B, Manko K, Lamare M, Smirnov A, Kern M. The determination of snow albedo from satellite measurements using fast atmospheric correction technique. Remote Sens 2020; 12(2): 234-251. DOI: 10.3390/rs12020234.
- Katkovsky LV, Martinov AO, Siliuk VA, Ivanov DA, Kokhanovsky AA. Fast atmospheric correction method for hyperspectral data. Remote Sens 2018; 10(11): 1698-1715. DOI: 10.3390/rs10111698.
- Lisenko SA. Atmospheric correction of multispectral satellite images based on the approximate model of the solar radiation transfer [In Russian]. Atmospheric Ocean Opt 2017; 30(9): 775-788. DOI: 10.15372/AOO20170906.
- Belov AM, Myasnikov VV. Atmospheric correction of hyper-spectral images using approximate solution of MODTRAN transmittance equation. Computer Optics 2014; 38(3): 489493. DOI: 10.18287/0134-2452-2014-38-3-489-493.
- Denisova AY, Juravel YN, Myasnikov VV. Estimation of parameters of a linear spectral mixture for hyperspectral images with atmospheric distortions. Computer Optics 2016; 40(3): 380-387. DOI: 10.18287/2412-6179-2016-403-380-387.
- Belov VV, Tarasenkov MV. On the accuracy and operation speed of RTM algorithms for atmospheric correction of satellite images in the visible and UV ranges [In Russian]. Atmospheric Ocean Opt 2013; 26(7): 564-571.
- Nikolaeva OV. A new algorithm of retrieving the surface albedo by satellite remote sensing data. Atmospheric Ocean Opt 2016; 29(4): 342-347. DOI: 10.1134/S1024856016040102.
- Nikolaeva OV. Studying the accuracy of the algorithm for retrieving the surface albedo with high spatial resolution from a fragment of a satellite Image. Atmospheric Ocean Opt 2016; 29(6): 526-532. DOI: 10.1134/S1024856016060105.
- Nikolaeva OV. On variants of the main atmospheric correction formula. Light Eng 2020; 28(4): 39-46. DOI: 10.33383/2019-061.
- EO-1 User Guide v.2.3. Source: (https://www.usgs.gov/centers/eros/earth-observing-1-hyperion-documentation).
- Katsev IL, Zege EP, Prikhach AS. Atmosphere aerosol microphysical model for Belarus and adjacent regions [In Russian]. Atmospheric Ocean Opt 2016; 29(7): 572-578. DOI: 10.15372/AOO20160707.
- Mishchenko MI, Dlugach JM, Yanovitskij EG, Zakharova NT. Bidirectional reflectance of flat optically thick particu-late layers: an efficient radiative transfer solution and applications to snow and soil surfaces. J Quant Spectrosc Radiat Transf 1999; 64: 409-432. DOI: 10.1016/S0022-4073(99)00028-X.
- Bassani C, Cavalli RM, Antonelli P. Influence of aerosol and surface reflectance variability on hyperspectral observed radiance. Atmos Meas Tech 2012; 5: 1193-1203. DOI: 10.5194/amt-5-1193-2012.
- Carlson BG. A method of characteristics and other improvements in solution methods for the transport equation. Nucl Sci Eng 1976; 61(3): 408-425. DOI: 10.13182/NSE76-A26927.
- Nikolaeva OV, Bass LP, Germogenova TA, Kuznetsov VS. Algorithms to calculation of radiative fields from localized sources via the code RADUGA-5.1(P). Transp Theory Stat Phys 2007; 36(4); 439-474. DOI: 10.1080/00411450701468308.