Correção Atmosférica em Sensoriamento Remoto: Uma Revisão

Abstract

A correção atmosférica é um procedimento necessário em estudos de sensoriamento remoto com foco nas propriedades físicas, químicas e biológicas de alvos. Em abordagens multitemporais e/ou multisensor, a correção atmosférica é fundamental para a obtenção de medidas de reflectância de superfície representativas das características espectrais dos alvos. Embora de grande importância, este procedimento e seus conceitos ainda são pouco difundidos e estudados no âmbito da Geografia brasileira. O objetivo do estudo foi apresentar uma revisão dos principais métodos e parâmetros envolvidos no processo de correção atmosférica de imagens de sensoriamento remoto. Este procedimento visa minimizar os efeitos decorrentes da interação dos constituintes atmosféricos com a radiação eletromagnética, como a absorção provocada pelos gases e o espalhamento produzido por partículas de aerossóis. Sua eficiência depende de um conjunto de fatores, como o método de correção adotado e as características do sistema sensor. Diversos métodos têm sido propostos, sendo classificados em: métodos físicos, fundamentados em modelos de transferência radiativa; métodos empíricos, que estimam os efeitos atmosféricos a partir de alvos específicos da imagem; e métodos híbridos, que combinam informações físicas da atmosfera e estatísticas da cena. Embora os métodos empíricos sejam de fácil aplicação, eles são menos precisos do que os métodos físicos. Estes, por sua vez, necessitam a priori do conhecimento de alguns parâmetros atmosféricos que, dependendo da resolução espectral do sensor, podem ser obtidos da própria imagem. Os métodos híbridos constituem uma alternativa por demandarem um menor conhecimento de parâmetros atmosféricos. Um exemplo dos efeitos atmosféricos sobre o cálculo de índices de vegetação é apresentado. Atmospheric Correction in Remote Sensing: A Review A B S T R A C TAtmospheric correction is a necessary procedure in remote sensing studies focusing on the physical, chemical and biological properties of targets. In multi-temporal and/or multi-sensor approaches, the atmospheric correction is fundamental to obtain surface reflectance measurements representative of the spectral characteristics of targets. Although of great importance, this procedure and its concepts are still little diffused and studied in the scope of the Geography in Brazil. The objective of the study was to present an overview of the main methods and parameters involved in the process of atmospheric correction of remote sensing images. This procedure aims to minimize the effects of the interaction of atmospheric constituents with electromagnetic radiation, such as the absorption caused by gases and the scattering produced by aerosol particles. Its efficiency depends on a set of factors such as the selected correction method and the technical specifications of the sensor system. Several methods have been proposed. They are classified in physical methods, based on radiative transfer models; empirical methods, which estimate atmospheric effects from selected targets in the scene; and hybrid methods, which combine physical information from the atmosphere and scene statistics. Although empirical methods are easy to apply, they are less precise than physical methods. Physical approaches require a priori knowledge of some atmospheric parameters. However, depending on the spectral resolution of the sensor, these parameters can be estimated from the image itself. The hybrid methods are an alternative because they require less knowledge of atmospheric parameters. An example of the atmospheric effects on the determination of vegetation indices is presented.Key-words: image processing, atmospheric effects, spectral behavior, radiometric errors.

Dinâmica Multitemporal Da Paisagem Em Um Recorte Espacial Da Planície Costeira De Calçoene, Amapá, Entre 1993 a 2020

“…Para isto, primeiramente foi realizado o processamento de correção atmosférica sobre as bandas espectrais das imagens. Há variados métodos de correção atmosférica, o adotado neste estudo se enquadra na categoria de método empírico, isto é, baseado na estimativa dos efeitos atmosféricos a partir de informações contidas na própria imagem, neste caso disponibilizada no arquivo de metadados das cenas (GAIDA et al, 2020). Para isto, utilizou-se o algoritmo Dark Object Subtraction (DOS), proposto por Chavez (1988), e disponível no software QGis 3.16.13 ltr, plugin SCP, onde o processamento foi realizado.…”

Sensoriamento Remoto Aplicada a Dinâmica De Uso E Cobertura Da Terra Do Pa Caquetá Porto Acre - Acre/Brasil

“…Foi realizada para atenuar os efeitos atmosféricos da radiância, visto que a atmosfera afeta a radiância refletida pela superfície que é captada pelo sensor (GAIDA et al 2020).…”

Prediction of dendrometric variables by optical data in Pinus taeda L. in the south of Brazil

“…For the application of Remote Sensing techniques, an orbital image of the Landsat-8/OLI (Operational Land Imager) sensor was used, which was acquired on the United States Geological Survey platform, with the bands described in Table 2, for the date 01/30/2018, orbit 222 and point 79. The digital processing of this image was performed in the computer application ENVI (Environment for Visualizing Images), in which the atmospheric correction was performed using the FLAASH algorithm (Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes), a process that uses physical measurements or estimates of atmospheric parameters for image correction using differential and integral equations (Gaida et al, 2020) to obtain surface reflectance. After this step, the vegetation indices were calculated, described in Table 2 Table 1.…”