Sự khác biệt giữa hiệu chuẩn X quang và hiệu chỉnh X quang


14

Tôi là người mới trong lĩnh vực viễn thám. Đôi khi tôi đã bối rối khi đọc về tiền xử lý hình ảnh. Ai đó có thể vui lòng giải thích cho tôi sự khác biệt và một số phương pháp ví dụ để thực hiện hiệu chỉnh X quang và hiệu chuẩn X quang không? Việc chuyển đổi giá trị DN thành giá trị phản xạ Top Of Khí quyển (TOA) từ 2 bộ ảnh (ví dụ Landsat 7) từ thời điểm khác nhau được tính là hiệu chỉnh hoặc hiệu chỉnh? Có phải DOS (Phép trừ đối tượng tối) và các phần hiệu chỉnh góc mặt trời của hiệu chỉnh bằng phép đo phóng xạ?


Câu trả lời:


13

Đôi khi rất khó để phân biệt hiệu chuẩn và hiệu chỉnh trong viễn thám, bởi vì chúng ta không ở trong phòng thí nghiệm với toàn quyền kiểm soát phép đo. Do đó cả hai thường được trộn lẫn.

Sensuricto, hiệu chuẩn phóng xạ là sự chuyển đổi từ phép đo cảm biến sang đại lượng vật lý. Trong viễn thám, cảm biến đang đo độ rọi từ đỉnh khí quyển. Do đó, nhà cung cấp hình ảnh cũng cung cấp các hệ số hiệu chuẩn để chuyển đổi từ số chữ số (DN) sang radiance. Vì chúng ta có thể tin tưởng vào lượng năng lượng ánh sáng đến từ mặt trời, nên độ rọi thường được chuẩn hóa thành các giá trị phản xạ (dễ làm việc hơn vì bị giới hạn bởi 0 và một), vì vậy bước này cũng có thể là một phần của hiệu chuẩn. Vì vậy, hiệu chuẩn cung cấp cho bạn một giá trị phản xạ, nhưng đó là độ phản xạ trên đỉnh của khí quyển (TOA).

Thật vậy, tỷ lệ ánh sáng tới thực sự bị phản xạ bởi vật thể quan sát được tác động bởi các yếu tố khác nhau (chủ yếu là địa hình và độ dày khí quyển). Do đó, độ phản xạ đo TOA cần phải được sửa nếu bạn cần các giá trị tuyệt đối. Điều này không phụ thuộc vào chính cảm biến, vì vậy tôi sẽ không nói về hiệu chuẩn trong trường hợp này: bạn cần sửa các giá trị được đo TOA để ước tính giá trị trên cùng của tán cây.

Để trả lời câu hỏi của bạn, do đó tôi sẽ nói rằng DOS là một phương pháp hiệu chỉnh và phản xạ từ DN đến TOA là một hiệu chuẩn. DOS yêu cầu một vật thể tối ổn định trong đó bạn có thể cho rằng sự biến đổi là do tiếng ồn trong khí quyển, rất khó tìm thấy.

EDIT: để biết thêm thông tin về hiệu chỉnh khí quyển Landsat, tôi khuyên dùng LEDAPS (Masek et al, 2013) Đối với Sentinel-2, các thuật toán khác nhau đã được đề xuất và tôi chưa thể đưa ra câu trả lời dứt khoát. SEN2COR được sử dụng rất nhiều và MAJA rất tuyệt nếu bạn làm việc với chuỗi thời gian (nhân tiện cho Landsat).


Cảm ơn câu trả lời của bạn thực sự hữu ích. xin vui lòng gợi ý cho tôi một số bài báo về phương pháp hiệu chỉnh khí quyển và đánh giá của nó. Tôi đã cố gắng google nó, nhưng tôi nghĩ rằng tôi cần một số trợ giúp trong việc này, vì vậy tôi có thể thấy rõ mọi thứ tôi cần đọc từ quan điểm chuyên môn của bạn.
Ilyas Nuryamsi

Đây có phải là LEDAPS hoạt động cho các vệ tinh khác không (Landsat 8, Sentinel 2) hay chỉ Landsat 5-7?
Albert

1
Ồ, tôi thấy nó khác với Landsat 8: LaSRC
Albert

1
hầu hết đã khá tốt cho các ứng dụng thông thường. SEN2COR hiện là tiêu chuẩn ESA (được sử dụng cho các sản phẩm L2A có sẵn để tải xuống trên trang web của họ). MAJA rất tốt cho chuỗi thời gian vì nó cải thiện mặt nạ đám mây để sử dụng một số hình ảnh. Ngoài ra còn có một dự án tốt đẹp nhằm mục đích hài hòa Landsat và Sentinel hls.gsfc.nasa.gov
radouxju

1
@ JohnPowellakaBarça Đối với các khu vực rộng lớn, tôi khuyên dùng Sen2COR, để có mặt nạ đám mây tốt nhất trên bề mặt sáng, tôi khuyên dùng
MAJA
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.