| Journal: | Terra latinoamericana (Edo. de Méx.) |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000426315 |
| ISSN: | 1870-9982 |
| Authors: | Paz Pellat, Fernando1 |
| Institutions: | 1Colegio de Postgraduados, Campus Montecillo, Montecillo, Estado de México. México |
| Year: | 2018 |
| Season: | Ene-Mar |
| Volumen: | 36 |
| Number: | 1 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Experimental |
| Spanish abstract | Para utilizar en forma confiable información obtenida con tecnología satelital, es necesario eliminar o disminuir los efectos perturbadores que se asocian con la información espectral que captan los sensores a bordo de las plataformas espaciales. En el presente trabajo se analiza la inversión de los modelos de radiación de la atmósfera, que consiste en determinar las constantes aditivas y multiplicativas por banda espectral, para realizar las correcciones atmosféricas necesarias. La metodología propone el uso de los patrones invariantes de las líneas del suelo y la vegetación densa, para la inversión de los modelos de radiación. Los resultados mostraron que, sin conocimiento del modelo atmosférico ni del tipo de aerosol, con el uso de datos de la línea del suelo fueron relativamente pobres (correlación baja) para la obtención de las constantes aditivas y multiplicativas de las inversiones atmosféricas, con problemas de soluciones múltiples en el proceso de inversión. Bajo condiciones similares, ocurrió lo mismo para las constantes aditivas con la línea de la vegetación densa, pero para las constantes multiplicativas, los resultados fueron favorables (R2 > 0.9). A diferencia de lo anterior, con conocimiento del modelo atmosférico y del aerosol, las estimaciones de las constantes aditivas y multiplicativas resultaron altamente satisfactorias (R2 > 0.99) en ambos casos. Para las inversiones de la línea del suelo sólo se usó una restricción de las dos disponibles. En conclusión, el uso de los patrones invariantes de las líneas del suelo permite establecer dos relaciones básicas para invertir las simulaciones de modelos de radiación de la atmósfera, previa compactación funcional, y se puede recurrir a mediciones en campo para que el proceso de corrección atmosférica propuesto en el presente trabajo pueda considerarse en términos absolutos y no relativos |
| English abstract | To use information obtained with satellite technology reliably, it is necessary to eliminate or reduce the disruptive effects associated with the spectral information captured by sensors on space platforms. In this paper we analyze the inversion of radiative models of the atmosphere, which consists in determining the additive and multiplicative constants in each spectral band to make the necessary atmospheric corrections. The methodology proposes the use of invariant patterns of soil lines and dense vegetation for the inversion of radiative models. The results showed that, without knowledge of the atmospheric model or the type of aerosol, soil line data were relatively insufficient (low correlation) to obtain the additive and multiplicative constants of the atmospheric inversions, with problems of multiple solutions in the inversion process. Under similar conditions, the same was found for additive constants with the dense vegetation line, but for the multiplicative constants the results were favorable (R2 > 0.9). In contrast, with the knowledge of the atmospheric model and the aerosol model, estimates of additive and multiplicative constants were highly satisfactory (R2 > 0.99) in both cases. For soil line inversions, only one constraint of the two available was used. In conclusion, the use of invariant soil-line patterns allows us to establish two basic relationships to invert the radiative simulations of the atmosphere, prior to functional compaction, and field measurements can be made so that the proposed atmospheric correction process in this work can be considered in absolute and not relative terms |
| Disciplines: | Geociencias |
| Keyword: | Ciencias de la atmósfera, Imágenes de satélite, Atmósfera, Percepción remota, Patrones espectrales, Suelos, Vegetación |
| Keyword: | Earth sciences, Atmospheric sciences, Satellite images, Remote sensing, Spectral patterns, Soils, Vegetation, Atmosphere |
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