Методика атмосферной коррекции данных спутниковых сенсоров с небольшим количеством спектральных каналов

Для проведения высокоточной атмосферной коррекции данных спутниковой съемки, как правило, требуется большое количество спектральных каналов. Для атмосферной коррекции мультиспектральных изображений (с широкими каналами) необходимы специальные методики, учитывающие ширину и небольшое количество каналов.
Так, например, при атмосферной коррекции данных Белорусского космического аппарата (БКА), содержащего 4 канала, по широко известному модулю FLAASH программы ENVI возникает проблема маскирования ярких участков, что приводит к потере полезной информации о подстилающей поверхности.
Предлагается методика атмосферной коррекции данных мультиспектральных съемочных систем с небольшим количеством каналов (БКА, Канопус-В, Landsat и схожие), в которой используются приближенные аналитические решения прямой задачи переноса излучения (вместо заранее рассчитанных ее вариантов) и некоторые регрессионные соотношения между параметрами атмосферы.
Атмосферная коррекция спутниковых данных проводится с учетом аэрозольного ослабления, поглощения основными атмосферными газами (кислород, озон, водяной пар), молекулярного рассеяния. Спектральная плотность энергетической яркости, регистрируемая сенсором спутникового аппарата, содержит следующие основные функции (компоненты), определяемые процессами переноса излучения в системе атмосфера-подстилающая поверхность: освещенность поверхности Земли, полное пропускание атмосферы на пути от поверхности к спутниковому сенсору, спектральная яркость атмосферной дымки. После аналитической аппроксимации названных компонент составляется система нелинейных уравнений, где число уравнений равно числу мультиспектральных каналов сенсора. Решая полученную систему из четырех уравнений для яркостей в 4-х каналах БКА для выбранного «темного» пикселя, определяем неизвестные параметры: аэрозольную оптическую толщину на некоторой (опорной) длине волны, средний косинус индикатрисы рассеяния, параметр вклада многократного рассеяния в яркость атмосферной дымки, а также альбедо поверхности для «темного» пикселя, которое вначале считается постоянным по спектру (в пределах каналов видимого диапазона сенсора). Затем определяются спектральные альбедо по каждому каналу сенсора.
Для проверки и тестирования методики были взяты изображения БКА и Landsat 8, покрывающие одну и ту же подстилающую поверхность с небольшой разницей во времени (менее часа). После проведения атмосферной коррекции данных обоих сенсоров, различие в значениях альбедо однородных участков подстилающей поверхности составляет около 15 % процентов в видимом диапазоне.