Challenges

Existen muchas opciones para realizar las correcciones atmosféricas de las imágenes digitales, tal como se mencionó en el apartado 3.4.1. Los programas de tratamiento de información georreferenciada ofrecen herramientas para tal fin. Algunos ejemplos de estas aplicaciones son los comandos automatizados que contiene el programa ENVI: el QUick Atmospheric Correction (QUAC®) y el Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH™)4 _.

Ambos métodos de corrección atmosférica se aplican a las imágenes hiperespectrales, con el objeto de comparar las compensaciones que estas reciben y decidir que método resulta más adecuado. El producto final de la corrección atmosférica es una imagen donde las distorsiones atmosféricas han sido removidas.

6.1.2.1 Método QUick Atmospheric Correction (QUAC).

El método QUAC (Bernstein, L., et al. 2005) permite estimar valores de reflectancia con la información disponible dentro de la imagen espectral (valores de radiancia con calibración radiométrica, la intensidad de la iluminación solar) sin apoyo de información externa. El procedimiento asume una relación linear entre la reflectancia y la radiancia medida, de acuerdo a cada longitud de onda, lo que se traduce en una aproximación

4 _{FLAASH™, SMACC and QUAC® are licensed from Spectral Sciences, Inc. under U.S. Patent No. 6,909,815}

adecuada para la mayoría de escenas. Por lo tanto el método posee ventajas tales como precisión alta, velocidad de cómputo alta e independencia respecto a datos auxiliares.

El módulo QUAC en el software ENVI 4.7 realiza la corrección atmosférica aplicando las teorías descritas anteriormente de forma automatizada. El proceso es capaz de ofrecer valores de la reflectancia de una superficie, en un intervalo de aproximadamente +/- 15% con respecto a los valores producidos por los modelos físicos, al emplear los parámetros de compensación atmosférica inferidos de la propia imagen hiperespectral. El fundamento del módulo, se basa en que la determinación empírica de la reflectancia promedio de un conjunto de espectros de materiales distintos es independiente de la escena. El producto obtenido es una imagen de reflectancia de la superficie escalada en enteros de dos bits con signos y utilizando un factor de conversión de 10.000.

Como muchos métodos basados en cálculos de transporte radiativo, QUAC determina los parámetros de compensación atmosférica directamente de la información contenida dentro de la escena (espectro observado en el píxel). Sin embargo, a diferencia de otros métodos, su obtención de la profundidad óptica de aerosoles no requiere la presencia de píxeles oscuros. Los planteamientos del algoritmo QUAC son los siguientes:

• Existe un número de píxeles característicos (10 o más) en su espectro (distintos materiales) dentro de una escena.

• La desviación estándar para una colección de materiales diversos es una constante casi independiente de la longitud de onda.

• Existen los suficientes píxeles oscuros en una escena que permiten una estimación adecuada de la contribución base invariante espacialmente.

La primera presunción es usualmente aplicable, ya que solo requiere que unos cuantos píxeles de entre 105 _{a 10}6 _{aproximadamente muestren espectros diversos. La excepción}

más notable sería una escena completamente sobre aguas abiertas y profundas, en cuyo caso la reflectancia del material es bien conocida a priori.

La segunda presunción está basada, según Berstein, L., en la observación empírica y probablemente está relacionada a la falta de correlación espectral entre diversos materiales.

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La tercera presunción es frecuentemente aplicable, ya que la mayoría de las escenas contendrán un número de píxeles muy oscuros de superficies como los cuerpos de agua, vegetación y sombras. Para los casos atípicos que no cumplan esta condición, existen métodos alternativos para estimar una línea base razonable. Un atributo clave de QUAC es su aplicabilidad a cualquier ángulo de visión del sensor o elevación solar.

6.1.2.2 Método Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH™)

El método FLAASH™ está basado en el modelo de transporte radiativo MODTRAN, que se encuentra disponible en el programa ENVI. Además resulta muy útil aplicar esta herramienta en imágenes hiperespectrales. FLAASH™ usa las funciones básicas del programa MODTRAN, que es un programa de transporte de radiación diseñado para predecir las interacciones de la luz solar al atravesar la atmósfera. El modelo resuelve la ecuación fundamental del transporte de radiación en diferentes rangos del EEM, desde visible, infrarrojos y hasta microondas (en el rango de número de onda 0 – 50.000 cm-1_,

o longitud de onda 0,2 µm a 5cm). La atmósfera es modelada según sus estratos, siendo horizontalmente homogénea, y sus constituyentes de forma vertical. Dichos constituyentes, moleculares y partículas, se pueden especificar por modelos propios del programa o por el usuario. Además de resolver la ecuación, el modelo simula los efectos de absorción/emisión y dispersión tanto molecular como de las partículas, reflejos y emisiones de la superficie, la irradiancia solar/lunar, flujos horizontales, tasas de enfriamiento, entre otros (Adler-Golden, S. M., 1999).

Las configuraciones FLAASH™ que el usuario puede elegir son las siguientes:

 Modelo atmosférico predeterminado de acuerdo a la localización geográfica de la imagen. Las opciones se basan en las estaciones y las latitudes, tales como las siguientes: tropical, latitud media verano, latitud media invierno o verano, sub- ártico invierno o verano, y la atmósfera estándar para Estados Unidos. En todo caso las denominaciones son orientativas y consisten en promedios.

 La columna de vapor de agua se estima por medio de las propiedades de absorción espectral en zonas específicas del EEM, que se ubican en 1135, 940 y

820 nm, que corresponderían con bandas espectrales en los rangos 1050 – 1210, 870 – 1020 y 770 – 870 nm, respectivamente.

 Modelo de aerosoles que indiquen la cantidad de bruma o partículas en la atmósfera. Esta propiedad se asocia a la visibilidad y en la herramienta se elige entre opciones denominadas rural, urbano, marítima y troposférico.

En el estudio se utilizaron las siguientes opciones según el rango espectral de los sensores, la ubicación de Campo de Calatrava y la fecha de adquisición de las imágenes:

 Modelo atmosférico latitud media verano.

 La columna de vapor de agua en 940 nm.

 El modelo de aerosoles elegido se basó en una visibilidad mayor a 23km.

Adicionales a las opciones mencionadas, existen otras que se relacionadas con el tipo de sensor, las unidades y factores de corrección en las que se expresa la radiancia, entre otros, que se ajustan según las características de las imágenes hiperespectrales. El producto final consiste en una imagen donde las distorsiones atmosféricas han sido removidas.