CORRECCIÓN ATMOSFÉRICA CON R STATISTICAL COMPUTIN

Rutina para el Análisis de Imágenes de Satélite LandSat 5 y LandSat 7 con  R Statistical (Landsat package)

Corrección Atmosférica

Técnicas para la Corrección Atmosférica Absoluta

Esta clase de técnicas intentan deducir los valores de los parámetros atmosféricos de la información contenida en la propia imagen en lugar de usar externamente los datos medidos. Por lo tanto, cada banda de una imagen es analizada por si sola. La conversión de radiación en-el sensor por la reflectancia de la superficie junto con la corrección atmosférica se describe en la Ecuación 1.

Las técnicas de corrección atmosférica absoluta utilizan mediciones o modelos atmosféricos de simulación para determinar los parámetros Tz, Tv, Edown y Lhaze (Chávez, 1989). La principal diferencia entre los métodos de corrección atmosférica relativa es el procedimiento para la estimación de estos valores. Con las opciones por defecto de parámetros, esto simplifica a la ecuación para la reflectancia para el-sensor (Tabla1 ; Ecuación 2).

Sustracción del  Objeto Oscuro (DOS)

Sustracción del  objeto oscuro (DOS) asume que si hay áreas con valores de reflectancia reales muy bajos dentro de una banda de una  imagen, cualquier reflectancia aparente puede ser debido a los efectos de dispersión atmosférica,  por lo tanto, esta información se puede utilizar para calibrar el resto de las bandas de la imagen (Chavez 1988, 1989).

Los píxeles más oscuros se pueden detectar mediante el cálculo del histograma de los valores de los números digitales (ND) de una imagen, o mediante el establecimiento de un umbral, como "valor bajo  del ND encontrado en por lo menos n píxeles, ó algún otro criterio apropiado para el tamaño de la imagen que se analiza. El valor ND seleccionado, es el valor de turbidez de inicio (SHV) posteriormente se convierte en  radiación (por ejemplo, Ecuación 2 o conversión similar). Es poco probable que la mayoría de las imágenes contengan píxeles que sean negros ó oscuros totalmente, así que se aplica una corrección que asume una reflectancia del 1% real para estas áreas.

La forma más simple de DOS simplemente convierte el valor calculado a Lhaze reflectancias a-Sensor (Ecuación 4) y sustrae de la imagen entera (también se convierten a reflectancias a-sensor). Un valor nuevo de SHV el cual, debe ser calculado para cada banda (Chávez 1988) .

El método mejorado desarrollado por Chávez (1989) usa información de una sola banda para calcular los valores Lhaze para cada una de las bandas restantes de una imagen. Este método correlaciona los valores que produce la turbidez  y puede ser más precisa si hay pocas sombras o zonas oscuras. La dispersión es para cada banda específico, y los efectos de cada banda están correlacionadas con las condiciones atmosféricas. El método DOS  aplicado aquí utiliza un modelo realista en relación a la dispersión atmosférica y mantiene la relación espectral entre las bandas (Chavez1989)

Bajar resultado LandSat5 TM DOS

Procedimiento

Cargar librería (LandSat)

Creación de la capa raster multibanda (banda 1, 2, 3, 4, 5, 6)

Visualizar información general de la capa raster multibanda

Visualización de la Banda 1 y la extensión  del área que cubre la imagen de satélite



Visualización de las bandas y sus valores digitales a 8 bits 255


Despliegue de la imagen de satélite en color verdadero RGB 321; observe como resalta la coloración azulada o lechosa debido a la falta de la corrección atmosférica.


Despliegue de la imagen de satélite en falso color RGB-432 sin corrección atmosférica

Despliegue de la imagen de satélite en falso color RGB-643 sin corrección atmosférica


Visualización de los números digitales e información general de la banda azul


Conversión de la banda azul en matriz de datos y su visualización


Despliegue del histograma de acuerdo la tabla de datos para la banda azul

Obtención de los coeficientes para cada una de las bandas

Resultado final; Visualización de la Imagen LandSat 5 TM 2012 con la Corrección Atmosférica

Visualización de la imagen de satélite con QuantumGIS

Download:
Bajar resultado LandSat5 TM DOS 

BiBliografía

Chavez Jr PS (1988). “An Improved Dark-Object Subtraction Technique for Atmospheric Scattering Correction of Multispectral Data.” Remote Sensing of Environment,24, 459–479.

Chavez Jr PS (1989). “Radiometric Calibration of Landsat Thematic Mapper Multispectral Images.” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,55, 1285–1294.

Chavez Jr PS (1996).“Image-Based Atmospheric Corrections Revisited and Improved.”Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,62, 1025–1036.

Goslee S.C. (2013). “Analyzing Remote Sensing Data in R: The landsat Package”  Journal of Statistical Software, July 2011, Volume 43, Issue 4.