| Revista: | Boletim de ciencias geodesicas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000279500 |
| ISSN: | 1413-4853 |
| Autors: | Freitas, Ramon Morais de1 Haertel, Vitor2 Shimabukuro, Yosio Edemir |
| Institucions: | 1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Sao Jose dos Campos, Sao Paulo. Brasil 2Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Centro de Sensoriamento Remoto e Meteorologia, Porto Alegre, Rio Grande do Sul. Brasil |
| Any: | 2008 |
| Període: | Ene-Mar |
| Volum: | 14 |
| Número: | 1 |
| Paginació: | 55-71 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en inglés | The concept of spectral mixture offers a wide range of applications in the Remote Sensing area. The application of this concept, however, requires the prior estimation of the component’s (endmembers) spectral response. This latter requirement can be achieved by different methods, as reported in the literature, such as techniques for the detection of pure pixels, use of spectral libraries, and field radiometric measurements. Among those, the most often used is the pure pixel approach. In this approach, the components’ spectral reflectances are estimated by means of pixels covered entirely by a single component. This approach offers the advantage of allowing the extraction of the required spectral reflectance directly from the image data. This approach, however, becomes increasingly unfeasible as the spatial resolution of the image data decreases, due to the larger ground area covered by a single pixel. In this study we propose a methodology to estimate the spectral reflectance for each component class in moderate spatial resolution image data, by applying the linear mixing model (MLME), and higher spatial resolution image data as auxiliary data. It is expected that this methodology will provide a more practical way to implement the spectral mixture approach to moderate resolution image data, allowing in this way the expansion of the information about the components’ proportions across larger areas, up-scaling information in regional and global studies. Experiments were carried out using CCD (20 m ground resolution) and IRMSS (80 m ground resolution) and WFI (260 m ground resolution) CBERS-2 image data, as medium and moderate spatial resolution data, respectively. The spectral reflectances for the components in the IRMSS and WFI CBERS-2 spectral bands are estimated by applying the proposed methodology |
| Resumen en portugués | O conceito de mistura espectral apresenta várias aplicações na área de sensoriamento remoto. Esta abordagem requer, entretanto, o conhecimento a priori da resposta espectral dos membros de referência. Existem, na literatura, diferentes propostas para estimar esta resposta, como por exemplo, o uso de pixels puros, o uso de bibliotecas espectrais e a realização de medidas radiométricas de campo. Na prática, a abordagem via pixel puro tem sido a mais comumente empregada, por utilizar dados disponíveis na própria imagem. Esta abordagem vai, entretanto tornando-se gradativamente impraticável, na medida em que a resolução espacial dos dados decresce, devido às dimensões da área coberta no terreno por cada pixel. Como solução a este problema, é proposta neste estudo uma metodologia para fins de estimação de refletâncias espectrais em dados de imagens de moderada resolução espacial, empregando o modelo linear de mistura espectral (MLME) e dados de imagens de resolução espacial média, na qualidade de dados auxiliares. Objetiva-se desta forma facilitar a utilização das técnicas de mistura espectral em estudos regionais, nos quais imagens de moderada resolução espacial são freqüentemente as mais adequadas. A metodologia proposta foi testada utilizando-se dados dos sensores CCD (20 m) e IRMSS (80 m) e WFI (260 m) a bordo da plataforma CBERS-2, na qualidade de dados de média e moderada resolução espacial, respectivamente. As refletâncias espectrais para as classes membros de referência foram estimadas para as bandas espectrais do IRMSS e WFI CBERS-2 por meio da metodologia proposta |
| Disciplines | Geociencias |
| Paraules clau: | Geofísica, Cartografía, Mezcla espectral, Resolución espacial, Percepción remota |
| Keyword: | Earth sciences, Geophysics, Spectral mixture, Spatial resolution, Remote sensing, Cartography |
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