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Metadata

%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m17@80/2008/04.24.15.52
%2 sid.inpe.br/mtc-m17@80/2008/04.24.15.52.43
%A Oliveira, Luís Gonçalves Longo de,
%T Avaliação de metodologias de caracterização atmosférica na conversão de dados radiométricos digitais em valores físicos
%D 2008
%E Lorenzetti, João Antonio (presidente),
%E Ponzoni, Flávio Jorge (orientador),
%E Moraes, Elisabete Caria (orientadora),
%E Zullo Junior, Jurandir,
%E Novo, Evlyn Márcia Leão de Moraes,
%8 2008-05-26
%J Orbital Radiometric data conversion through differente atmospheric characterization methodologies
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K sensoriamento remoto, correção atmosférica, fotômetro solar, Landsat, MODIS, radiometria, atmospheric correction, sun photometer, landsat, MODIS, radiometry.
%X A conversão de números digitais (NDs) de imagens orbitais em quantidades físicas relacionadas à superfície terrestre é dependente de fiel caracterização atmosférica, a qual tem sido realizada com medidas obtidas por balões meteorológicos ou por fotômetros solares posicionados em superfície. Recentemente, alguns sensores orbitais vêm produzindo dados que também permitem caracterizar a atmosfera, como os oferecidos pelo MODIS. Neste trabalho, valores de Fatores de Refletância Bidirecional de superfície (FRBs) determinados em campo foram comparados com aqueles estimados a partir de imagens TM/Landsat-5 utilizando-se modelos de transferência radiativa (MTR), sendo que os dados de entrada destes modelos referentes à caracterização da atmosfera foram estimados a partir do emprego de um fotômetro solar CIMEL e de produtos atmosféricos MODIS. Na faixa espectral do visível, as estimativas de FRB realizadas com as caracterizações MODIS foram sempre melhores que as realizadas com dados do fotômetro solar CIMEL. Os RMSE encontrados utilizando-se o MTR 5s para as caracterizações com o fotômetro solar CIMEL foram de 0,0316 (TM1), 0,0237 (TM2) e 0,0218 (TM3) e para as caracterizações com dados MODIS (em média) foram de 0,0246 (TM1), 0,0217 (TM2) e (0,0206) TM3. Nas faixas espectrais do infravermelho próximo e médio, os valores de FRB estimados com dados MODIS se confundem àqueles obtidos com o fotômetro CIMEL. Utilizando-se o MTR 5s, para a caracterização CIMEL os RMSE encontrados foram 0,0410 (TM4), 0,0614 (TM5) e 0,0433 (TM7) e para as caracterizações com dados MODIS (em média) foram de 0,0442 (TM4), 0,0654(TM5) e 0,0451 (TM7). Os resultados demonstraram que os dados MODIS são aplicáveis na conversão de dados orbitais para valores de FRB de superfície. ABSTRACT: The conversion of digital numbers (DN) of orbital images to physical quantities of the Earth surface is dependent on a good atmospheric characterization, which has been performed through the use of data collected by meteorological balloons or by sun photometers positioned at the surface. Recently some orbital sensors have generated useful data that can be utilized in this characterization like those generated by the sensor MODIS. Here, surface Bidirectional Reflectance Factors (BRF) estimated from field data were compared to those calculated from TM/Landsat-5 images converted through radiative transfer codes. The input data to run these codes were estimated considering two different sources: a sun photometer and the MODIS sensor. In the visible region the BRF estimated by MODIS data were always quite similar to those based on the sun photometer. The RMSE values determined using MTR 5S based on the sun photometer data were 0.0316 (TM1), 0.0237 (TM2) and 0.0218 (TM3) and for those based on MODIS data 0.0246 (TM1), 0.0217 (TM2) e (0.0206) TM3. In the NIR and SWIR spectral regions, the BRF values estimated through MODIS data were also quite similar to those calculated through solar photometer data. Applying MTR 5S to the sun photometer the RMSE values were 0.0410 (TM4), 0.0614 (TM5) and 0.0433 (TM7); and 0.0442 (TM4), 0.0654(TM5) and 0.0451 (TM7) to the characterizations performed through MODIS data. The results have indicated that the MODIS data can be used to convert the DN into surface BRF.
%P 133
%@language pt
%9 Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
%3 publicacao.pdf


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