Алгоритм коррекции влияния поглощения света в атмосферных газах на гиперспектральные данные дистанционного зондирования
Николаева О.В.

Институт прикладной математики РАН, Москва, Россия

Аннотация:
Предложен экономичный алгоритм коррекции влияния поглощения света в атмосферных газах на коэффициент яркости солнечного света, отраженного системой атмосфера –земная поверхность. Алгоритм не требует предварительного задания оптических параметров аэрозоля, предположений о подстилающей поверхности и общем содержании газов. В алгоритме коррекция выполняется домножением коэффициента яркости на корректирующий множитель, полученный из анализа спектральной зависимости коэффициента яркости; алгоритм применим только к гиперспектральным данным. Приведены результаты тестирования алгоритма на модельных задачах.

Ключевые слова:
атмосферная коррекция, коэффициент яркости, влияние газового поглощения.

Цитирование:
Николаева, О.В. Алгоритм коррекции влияния поглощения света в атмосферных газах на гиперспектральные данные дистанционного зондирования / О.В. Никола­ева // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 2. – С. 328-337. – DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-2-328-337.

Литература:

  1. Тарасенков, М.В. Комплекс программ восстановления отражательных свойств земной поверхности в видимом и УФ-диапазонах / М.В. Тарасенков, В.В. Белов // Оптика атмосферы и океана. – 2014. – Т. 27, № 7. – С. 622-627.
  2. Shanmugam, P. CAAS: an atmospheric correction algorithm for the remote sensing of complex water / P. Shanmugam // Annales Geophysicae. – 2012. – Vol. 30, Issue 1. – P. 203-220. – DOI: 10.5194/angeo-30-203-2012.
  3. Gao, B.C. Atmospheric correction algorithms for hyperspectral remote sensing data of land and ocean / B.G. Gao, M.J. Montes, C.O. Davis, A.F.H. Goetz// Remote Sensing of Environment. – 2009. – Vol. 113, Suppl. 1. – P. S17-S24. – DOI: 10.1016/j.rse.2007.12.015.
  4. Minu, S.Atmospheric correction algorithms for hyperspectral imageries: A review / S. Minu, A. Shetty// International Research Journal of Earth Sciences. – 2015. – Vol. 3, Issue 5. – P. 14-18 .
  5. Lenot, X. SIERRA: A new approach to atmospheric and topographic corrections for hyperspectral imagery / X. Lenot, V. Achard, L. Poutier // Remote Sensing of Environment. – 2009. – Vol. 113, Issue 8. – P. 1664-1677. – DOI: 10.1016/j.rse.2009.03.016.
  6. Hadjit, H.Atmospheric correction of Earth-observation remote sensing images by Monte Carlo method / H. Hadjit, A. Oukebdane, A.H. Belbachir // Journal of Earth System Sciences. – 2013. – Vol. 122, №. 5. – P. 1219-1235 . – DOI: 10.1007/s12040-013-0337-4.
  7. Катковский, Л.В. Параметризация уходящего излучения для быстрой атмосферной коррекции гиперспектральных изображений / Л.В. Катковский // Оптика атмосферы и океана. – 2016. – Т. 29, № 9. – С. 778-784. – DOI: 10.15372/AOO20160909.
  8. Griffin, M.K. Compensation of Hyperspectral Data for Atmospheric Effects / M.K. Griffin, H.K. Burke // Lincoln Laboratory Journal. – 2003. – Vol. 14, No 1. – P. 29-54.
  9. Thompson, D.R.Atmospheric correction for global mapping spectroscopy: ATREM advances for the HyspIRI preparatory campaign / D.R. Thompson, B.C Gao, R.O. Green, D.A. Roberts, P.E. Dennison, S.R. Lundeen // Remote Sensing of Environment. – 2015. – Vol. 167. – P. 64-77. – DOI: 10.1016/j.rse.2015.02.010.
  10. Qu, Z. The high accuracy atmospheric correction for hyperspectral data (HATCH) model / Z. Qu, B. Kindel, A.F.H. Goetz // IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing. – 2003. – Vol. 41, Issue 6. – P. 1223-1231. – DOI: 10.1109/TGRS.2003.813125.
  11. Marion, R. Atmospheric correction of hyperspectral data over dark surfaces via simulated annealing / R. Marion , R. Michel, Ch. Faye // Proceedings of SPIE. – 2005. – Vol. 5979. – 59791T . – DOI: 10.1117/12.622685.
  12. Деркачева, А.А. Эффективность атмосферных коррекций гиперспектральных снимков Hyperion в регионах с развитым растительным покровом / А.А. Деркачева, О.В. Тутубалина // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2014. – Т. 11, № 4. – С. 360-368.
  13. Денисова, А.Ю. Анализ линейной спектральной смеси, инвариантный к атмосферным искажениям гиперспектральных изображений / А.Ю. Денисова, Ю.Н. Журавель, В.В. Мясников// Компьютерная оптика. – 2016. – Т. 40, № 3. – С. 380-387. – DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-3-380-387.
  14. Буканова, Т.В. Разработка региональных алгоритмов коррекции данных спутниковых сканеров цвета для вод юго-восточной Балтики / Т.В. Буканова, С.В. Вазюля, О.В. Копелевич, В.И. Буренков, С.В. Шеберстов, С.В. Александров // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. – 2012. – Т. 9, № 4. – С. 70-79.
  15. ГОСТ Р 52870-2007. Средства отображения информации коллективного пользования. Требования к визуальному отображению информации и способы измерения. – Введ. 2009-01-01. – М.: Стандартинформ, 2008. – 27 с.
  16. Rozanov, V.V. Differential optical absorption spectroscopy (DOAS) and air mass factor concept for a multiply scattering vertically inhomogeneous medium: theoretical consideration / V.V. Rozanov, A.V. Rozanov // Atmospheric Measurement Techniques. – 2010. – Vol. 3. – P. 751-780 . – DOI: 10.5194/amt-3-751-2010.
  17. Sayer, A.M. A pure marine aerosol model, for use in remote sensing applications / A.M. Sayer, A. Smirnov, N.C. Hsu, B.N. Holben // Journal of Geophysical Research. – 2012. – Vol. 117. – D05213. – DOI: 10.1029/2011JD016689.
  18. ГОСТ 4401-81. Атмосфера стандартная. Параметры. – Взамен ГОСТ 4401-73 ; введ. 1982-07-01. – М.: ИПК Издательство стандартов, 2004. – 180 с.
  19. Герцев, М.Н. Восстановление сечений молекулярного поглощения излучения из базы данных HITRAN / М.Н. Герцев // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. – 2016. – № 19. – 22 с. – DOI: 10.20948/prepr-2016-19 .
  20. Баула, Г.Г. Формирование базы данных гиперспектральных оптических характеристик сельскохозяйственных культур в ультрафиолетовой, видимой и ближней инфракрасной областях спектра / Г.Г. Баула, М.Н. Брычихин, М.И. Истомина, А.Ю. Кротков, Е.Ю. Сжёнов, А.А. Ризванов, В.Н. Третьяков // Космонавтика и ракетостроение. – 2013. – № 4(73). – С. 178-184.
  21. Ризванов, А.А. Гиперспектральные наблюдения системы атмосфера – земля в ультрафиолетовой, видимой и ближней инфракрасной областях спектра с борта международной космической станции / А.А. Ризванов // Космонавтика и ракетостроение. – 2015. – № 6(85). – С. 39-44
  22. Гермогенова, Т.А. Локальные свойства решений уравнения переноса / Т.А. Гермогенова. – М.: Наука, 1986. – 272 с.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20