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		<secondarykey>INPE-7295-TDI/710</secondarykey>
		<label>8627</label>
		<citationkey>Latorre:1998:UtMéCo</citationkey>
		<title>Utilização de um método de correção atmosférica para o processamento de dados hiperespectrais do sensor AVIRIS em regiões tropicais</title>
		<alternatetitle>Utilization of an atmospheric correction method for the processing of hyperspectral AVIRIS data in tropical tropical</alternatetitle>
		<course>SER-SPG-INPE-MCT-BR</course>
		<year>1998</year>
		<secondarydate>20000103</secondarydate>
		<date>1998-10-30</date>
		<thesistype>Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)</thesistype>
		<secondarytype>TDI</secondarytype>
		<numberofpages>198</numberofpages>
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		<size>3543 KiB</size>
		<author>Latorre, Marcelo Lopes,</author>
		<group>SER-SPG-INPE-MCT-BR</group>
		<committee>Dias, Luiz Alberto Vieira (presidente/orientador),</committee>
		<committee>Shimabukuro, Yosio Edemir (orientador),</committee>
		<committee>Galvão, Lênio Soares,</committee>
		<committee>Bastos, Eduardo Jorge de Brito,</committee>
		<committee>Crosta, Álvaro Penteado,</committee>
		<e-mailaddress>pubtc@inpe.br</e-mailaddress>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>Sao Jose dos Campos</city>
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		<keywords>correção atmosférica, sensor AVIRIS, NDVI, modelos de correção atmosférica, regiões tropicais.</keywords>
		<abstract>Este trabalho tem como objetivo geral aplicar um método de correção atmosférica no processamento de dados hiperespectrais, ressaltando a necessidade da correção atmosférica para a analise destes dados, usando alvos de vegetação verde (mata galeria), de solo exposto e de corpos d'água como referencia para essa discussão. Para tanto, utilizou-se o método de correção atmosférica desenvolvido por Green et al. (1993) para o processamento de dados Hiperespectrais obtidos a partir do sensor AVIRIS. As imagens utilizadas foram da região de Cuiabá adquiridas por este sensor durante o experimento SCAR - B realizado no Brasil durante os meses de agosto e setembro de 1995. Desta forma, foram realizadas comparações para a mesma cena entre os espectros corrigidos (obtidos pelo método de correção atmosférica empregado) e os não corrigidos para os efeitos atmosféricos (obtidos a partir de um algoritmo elaborado para este fim) dos alvos citados. Além da analise espectral entre as amostras destes alvos, estabeleceu-se uma comparação relativa baseada na estimativa de "Normalized Difference Vegetation Index" (NDVI) (para ambas as situações) para o alvo de vegetação, bem como, uma razão entre as bandas do azul e do verde (450mm/520mm) para o corpo d'água. Verificou-se ainda, os efeitos da geometria de iluminação para as situações distintas (dias e horários diferentes), através de uma análise comparativa entre os espectros das amostras corrigidas dos alvos selecionados. Por fim, realizou-se uma analise da sensibilidade deste método empregado em função da variação dos parâmetros de visibilidade e "shiff" utilizados durante o seu processamento. Os resultados obtidos da diferença entre os espectros (corrigidos e não corrigidos para os efeitos atmosféricos) foram bem satisfatórios, mostrando as possíveis consequências da não correção atmosférica, bem como a necessidade de se minimizar os efeitos atmosféricos para a analise de dados hiperespectrais. Verificou-se ainda que, a correção atmosférica de um mesmo alvo variou para as diferentes condições atmosféricas (iluminação) das imagens selecionadas. Complementarmente, este método mostrou-se também sensível as variações dos parâmetros considerados. Levando em conta o clima Tropical (ambiente geralmente saturado por aerossóis e com muita umidade, fatores altamente variáveis no tempo e espaço), bem como os problemas verificados durante a realização deste trabalho, o método de Green et al. (1993), de uma maneira geral, apresentou bom desempenho no processo de correção atmosférica aplicado as imagens selecionadas. ABSTRACT: The main purpose of this work is to apply an atmospheric correction method to the hyperspectral data processing, emphasising the need of atmospheric correction to proceed the analysis of this kind of data. As a reference for this discussion targets of green vegetation (riparian forest), bare soil and water surfaces were used. The atmospheric correction method used in this work was developed by Green et al. (1993) for hyperspectral data processing which was applied to images from the sensor AVIRIS. The selected images were obtained from the region of Cuiabá, Brazil, during the experiment SCAR-B, from August to September, 1995. Comparison has been performed, for the same scene, between the corrected spectra of the aforesaid targets (obtained with the mentioned atmospheric correction method) and the non-corrected spectra (obtained with an algorithm constructed for this purpose). Besides such spectral analysis between the target samples, relative comparison was made based on the estimate of NDVI calculation for vegetation (for both situations), as well as the ratio between the blue and green bands (450mm / 520mm) for water surface. Illumination geometry effects was verified to the three different situations (different date and schedule), over comparative analysis between the spectra of the corrected samples related to the selected targets. Finally, a sensitivity analysis of the above-mentioned method was made according to the variation of parameters used during its processing, like visibility and spectral shift. The results obtained from the differences between the spectra (with and without atmospheric correction) and respective calculations were much satisfactory, confirming the need of atmospheric effects mitigation when analysing hyperspectral data, as well as the possible negative consequences when using images without atmospheric correction. Regarding the results related to the comparative analysis between corrected samples, they indicated that the correction performed for the same target, although in different dates and atmospheric conditions, presented variations. The method also presented sensibility to the variation of the considered parameters. Concerning to tropical climate (environment generally with high humidity and saturated with aerosols, factors that are highly variable in time and space), despite of the problems verified during the execution of this work, the atmospheric correction method developed by Green et al. (1993), in a general way, provided good results in the application to the selected images.</abstract>
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		<supervisor>Shimabukuro, Yosio Edemir,</supervisor>
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