A technique on atmospheric correction algorithm to the multi-band reflectance of Landsat TM imagery has been developed using an atmospheric radiation transfer model for eliminating the atmospheric and surface diffusion effects. Despite the fact that the technique of satellite image processing has been continually developed, there is still a difference between the radiance value registered by satellite borne detector and the true value registered at the ground surface. Such difference is caused by atmospheric attenuations of radiance energy transfer process which is mostly associated with the presence of aerosol particles in atmospheric suspension and surface irradiance characteristics. The atmospheric reflectance depend on atmospheric optical depth and aerosol concentration, and closely related to geographical and environmental surface characteristics. Therefore, when the effects of surface diffuse and aerosol reflectance are eliminated from the satellite image, it is actually corrected from atmospheric optical conditions. The objective of this study is to develop an algorithm for making atmospheric correction in satellite image. The study is processed with the correction function which is developed for eliminating the effects of atmospheric path scattering and surface adjacent pixel spectral reflectance within an atmospheric radiation model. The diffused radiance of adjacent pixel in the image obtained from accounting the average reflectance in the $7{\times}7$ neighbourhood pixels and using the land cover classification. The atmospheric correction functions are provided by a radiation transfer model of LOWTRAN 7 based on the actual atmospheric soundings over the Korean atmospheric complexity. The model produce the upward radiances of satellite spectral image for a given surface reflectance and aerosol optical thickness.
Kim, Sun-Hwa;Kang, Sung-Jin;Chi, Jun-Hwa;Lee, Kyu-Sung
대한원격탐사학회지
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제23권1호
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pp.7-14
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2007
Atmospheric correction is one of critical procedures to extract quantitative information related to biophysical variables from hyperspectral imagery. Most atmospheric correction algorithms developed for hyperspectral data have been based upon atmospheric radiative transfer (RT) codes, such as MODTRAN. Because of the difficulty in acquisition of atmospheric data at the time of image capture, the complexity of RT model, and large volume of hyperspectral data, atmospheric correction can be very difficult and time-consuming processing. In this study, we attempted to develop an efficient method for the atmospheric correction of EO-1 Hyperion data. This method uses the pre-calculated look-up-table (LUT) for fast and simple processing. The pre-calculated LUT was generated by successive running of MODTRAN model with several input parameters related to solar and sensor geometry, radiometric specification of sensor, and atmospheric condition. Atmospheric water vapour contents image was generated directly from a few absorption bands of Hyperion data themselves and used one of input parameters. This new atmospheric correction method was tested on the Hyperion data acquired on June 3, 2001 over Seoul area. Reflectance spectra of several known targets corresponded with the typical pattern of spectral reflectance on the atmospherically corrected Hyperion image, although further improvement to reduce sensor noise is necessary.
An image-based atmospheric correction software ATC is implemented using MATLAB and SML (Spatial Modeler Language in ERDAS IMAGINE), and it was tested using Landsat TM/ETM+ data. This ATC has two main functional modules, which are composed of a semiautomatic type and an automatic type. The semi-automatic functional module includes the Julian day (JD), Earth-Sun distance (ESD), solar zenith angle (SZA) and path radiance (PR), which are programmed as individual small functions. For the automatic functional module, these parameters are computed by using the header file of Landsat TM/ETM+. Three atmospheric correction algorithms are included: The apparent reflectance model (AR), one-percent dark object subtraction technique (DOS), and cosine approximation model (COST). The ACT is efficient as well as easy to use in a system with MATLAB and SML.
The purpose of this study is to examine the imagebased atmospheric correction models using the data from Landsat Enhanced Thermal Mapper Plus (ETM+) that have quite similar spectral characteristics to the forthcoming Korea Multi-Purpose SATellite (KOMPSAT)-2 Multi-Spectral Camera (MSC), and the in-situ measured surface reflectance data during satellite overflight. The main advantage of this type of correction is that it does not require in-situ measurements during each satellite overflight. While substantial differences are present between Top-Of-the Atmosphere (TOA) reflectance and in-situ measurements, the results showed that Case 1 based on COST model gives most accurate results among three cases. The accuracy of Case 2 is very close to Case 1 and its values are smaller than in-situ data. No notable features appear between some bands in the Case 3 and in-situ data. It is expected from this study that if the current methods are applied to the IKONOS high resolution data, we will be able to develop the suitable atmospheric correction methods for MSC data.
Hyperspectral images have shown a great potential for the applications in resource management, agriculture, mineral exploration and environmental monitoring. However, due to the large volume of data, processing of hyperspectral images faces some difficulties. This paper introduces the development of an image processing tool (HYVIEW) that is particularly designed for handling hyperspectral image data. Current version of HYVIEW is dealing with efficient algorithms for displaying hyperspectral images, selecting bands to create color composites, and atmospheric correction. Three band-selection schemes for producing color composites are available based on three most popular indexes of OIF, SI and CI. HYVIEW can effectively demonstrate the differences in the results of the three schemes. For the atmospheric correction, HYVIEW utilizes a pre-calculated LUT by which the complex process of correcting atmospheric effects can be performed fast and efficiently.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.285-289
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1999
A processing system to produce cloud-free composite image data set was developed. In the process, a fine geometric correction based on orbit parameters and ground control points and radiometric correction based on 6S code are applied. Presently, by using AVHRR image data received at Tokyo, Okinawa, Ulaanbaatar and Bangkok, data set of 10 days composite images covering almost whole Asian region.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.103-109
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1998
A technique on atmospheric correction algorithm for a single band (0.76-0.90 $\mu$m) reflective of Landsat TM imagery has been developed using a radiation transfer model simulation. It proceeds in two steps: First, calculation of the surface reflectance of each pixel based on precomputed planetary albedo functions for actual atmospheres(e. g. radiosonde) and two kinds of atmospheric visibility states. Second, approximate correction of the adjacency pixel effect by taking into account the average reflectance in an 7 $\times$ 7 pixel neighbourhood and using appropriate land cover classification in reflectance. The correction functions are provided by MODTRAN model.
인공위성 또는 항공기에서 사용되는 원격탐사용 센서는 지구 대기를 통과하는 전자기파를 측정하므로, 지구 대기에 의하여 흡수 또는 산란되는 과정에서 지표면의 정보가 영향을 받게 된다. 인공위성은 탑재센서의 사용목적에 따라 파장범위, 해상도가 다르지만, 공통적으로 지구 표면의 대상의 분광신호를 정확히 측정하기 위하여 대기에 의한 영향을 제거해야 하는 대기보정이 이루어져야 한다. 대기보정의 목적은 원격탐사 영상에서 대기 효과를 제거하여 지표면 반사도 값을 결정하고 지표면의 물리적 매개 변수를 도출하는 것이다. 현재까지 개발된 대기보정 알고리즘은 영상기반의 경험적인 방법 또는 현지 관측 자료를 이용한 간접적인 보정 방법에서 보다 복잡한 복사전달과정을 수치해석적으로 해석하는 직접적인 보정 방법으로 발전해 왔다. 본 연구는 지난 40여년 동안 개발된 대기보정 알고리즘에 대한 연구 기록을 분석함으로써, 대기보정 기술의 현황 및 주요 대기보정 알고리즘에 대한 연구 결과를 체계적으로 정립하여 관련 기술의 현황 및 연구동향을 제시하였다.
본 연구의 목적은 향후 발사될 KOMPSAT-2 MSC와 유사한 분광특성을 가지는 Landsat ETM+ 영상자료와 동시기에 지상에서 관측한 surface reflectance 자료를 이용하여 영상기반의 대기보정 모델을 검토하는 것이다. 이러한 영상기반의 대기보정은 현장관측 자료가 필요하지 않다는 이점이 있다. TOA reflectance와 현장 관측치 간에 상당한 차이를 보이며, 연구결과는 COST 모델을 기반으로 하는 Case 1이 세 가지 경우 중에서 가장 정확함을 나타냈다. 한편 Case 2_1의 경우 Case 1처럼 정확하나 그 값은 현장 자료보다 낮게 나타났다. 또한 Case 3_1은 일부 밴드에서 관측치와 전혀 상관성이 없는 것으로 나타났다. 향후 IKONOS와 같은 고해상도 영상자료에 본 연구방법을 적용하면 MSC 데이터 특성에 맞는 대기보정 모델을 개발할 수 있을 것으로 판단된다.
드론에 탑재가 가능한 초분광 센서가 개발됨에 따라 높은 공간해상도와 분광해상도를 가지는 초분광 영상의 획득이 가능해졌다. 드론 초분광 영상은 저고도에서 획득되므로 대기보정의 중요성이 낮아졌으나, 초분광 영상의 활용하여 지표물의 농도 추정 등의 연구를 위해서는 원자료에서 정규화된 분광반사율로 변환 과정에 관한 연구는 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 드론 초분광 영상에 대리복사보정과 대기복사전달모델 기반의 대기보정 알고리즘을 적용하고 결과를 비교분석하였다. 대리복사보정에는 균일한 물질로 이루어진 타프의 분광반사율을 이용하여 경험적 선형보정 기법을 적용하였다. 대기보정 알고리즘은 항공 초분광 영상의 대기보정에 널리 사용되는 Modtran-5 기반의 ATCOR-4를 사용하였다. 기준 반사율과의 상관도와 차이의 RMSE를 분석한 결과, 단일 시기의 초분광 영상에서 타프를 이용한 대리보정이 가장 정확도가 높았지만, 초분광 영상의 활용 목적에 따라 대기보정 알고리즘의 활용이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 향후 다중 시기의 영상에 대해 추가적인 대리보정 실험을 통해 정규화된 분광반사율 변환 과정이 이루어진다면 드론 초분광 영상을 활용한 정밀한 분석이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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