As condições atmosféricas variam significativamente nas escalas temporal e espacial. O objetivo da correção atmosférica com base no modelo de transferência radiativa é eliminar o efeito radiativo atmosférico em imagens de sensoriamento remoto, mas sempre limitado pela dificuldade de obter parâmetros atmosféricos que correspondam à imagem nas escalas temporal e espacial.
Para recuperar a refletância da superfície, cientistas dos Institutos Hefei de Ciências Físicas da Academia Chinesa de Ciências propuseram um método para eliminar a influência da atmosfera e os efeitos de adjacência, para obter a verdadeira refletância dos objetos terrestres. Resultados relevantes foram publicados em Detecção Remota .

“O que sugerimos neste experimento é chamado de método de correção atmosférica de sincronização (Syn-AC)”, disse Xu Lingling, primeiro autor do estudo, “e o usamos para recuperar parâmetros atmosféricos síncronos do SMAC”.

Eles testaram em imagens de sensoriamento remoto multiespectrais de Gao Fen Duo Mo (GFDM), o primeiro satélite civil de sensoriamento remoto de alta resolução equipado com o Corretor Atmosférico de Monitoramento de Sincronização (SMAC), e realizaram com sucesso a correção da atmosfera síncrona.

Além disso, eles conduziram experimentos síncronos medidos em campo para testar o desempenho do Syn-AC.

Seis imagens de três locais de calibração radiométrica (Dunhuang, Songshan e Baotou) sob diferentes condições atmosféricas foram selecionadas para realizar experimentos de correção atmosférica. E os efeitos visuais antes e depois da correção atmosférica foram comparados.

Eles também compararam a refletância média dos alvos selecionados na imagem de refletância de superfície do Syn-AC com os valores de refletância medidos em campo.

Os resultados indicaram que os efeitos visuais da imagem corrigida foram melhorados com a remoção do efeito de desfoque, e as características reais dos objetos terrestres foram efetivamente recuperadas.

A correção atmosférica baseada em parâmetros atmosféricos síncronos poderia promover a aplicação quantitativa de dados de satélite GFDM. + Explorar mais

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