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Title: Avaliação de métodos de correção atmosférica nas imagens Sentinel-2.
Authors: Araujo, Dafne da Silva
metadata.dc.contributor.advisor: Francisco, Cristiane Nunes
metadata.dc.contributor.members: Vicens, Raúl Sánchez
Carvalho, Marcus Vinícius Alves de
Issue Date: 2019
Publisher: Universidade Federal Fluminense
Citation: Araujo, Dafne da Silva. Avaliação de métodos de correção atmosférica nas imagens Sentinel-2. 2018. 33f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Geografia) - Instituto de Geociências, Universidade Federal Fluminense, 2018.
Abstract: Sensoriamento remoto é um conjunto de técnicas de aquisição de informações sem contato com o objeto, como por exemplo, a aquisição de imagens de satélite. Há camadas da atmosfera que ficam entre o satélite e o objeto imageado interferindo nos dados adquiridos. Para reduzir os efeitos atmosféricos sobre os objetos, existem métodos para corrigi-los denominados como correção atmosférica, que é uma importante etapa de pré-processamento de imagens de satélite. Assim, o presente trabalho tem como objetivo a avaliação de três técnicas distintas de correção atmosférica: Dark Object Subtraction, Sentinel Atmospheric Correction e Atmospheric Correction, utilizando imagens do sensor MSI do satélite Sentinel que abrange a bacia hidrográfica do rio Boa Esperança, situada no município de Nova Friburgo, RJ. Neste trabalho foi possível concluir que dois métodos (Sen2cor e Atcor com correção topográfica) que atenderam às expectativas de corrigir as imagens. São métodos baseados em modelagem atmosférica que apresentaram o comportamento esperado de acordo com a bibliografia. O método Sen2Cor, na região do visível, retirou a interferência do espalhamento atmosférico, principalmente, na banda azul, com redução média de 75% dos valores de reflectância, enquanto, nas demais bandas do visível, a redução média situou-se na faixa de 43%. Na região do infravermelho próximo a reflectância apresentou acréscimo de 15%, devido à absorção eletromagnética da radiação. Já o método ATCOR com correção topográfica obteve decréscimo médio da ordem de 70%, na faixa do visível, enquanto, no infravermelho próximo o acréscimo é de ordem de 8%.
metadata.dc.description.abstractother: Remote sensing is a set of techniques to acquire information without contact with the object, such as acquisition of satellite images. There are layers of atmosphere between the satellite and the imaged object, interfering with the acquired data. To reduce the atmospheric effects on the objects, there are methods to correct them, called: atmospheric correction, which is an important stage of satellite image preprocessing. Thus, the present work aims to evaluate three different atmospheric correction techniques: Dark Object Subtraction, Sentinel Atmospheric Correction and Atmospheric Correction, , using images from the MSI sensor of the Sentinel satellite covering the Boa Esperança river basin, located in the city of Nova Friburgo, RJ. In this work, it was possible to conclude that two methods (Sen2cor and Atcor with topographic correction) that more fulfilled the expectations of correcting images. They are methods based on atmospheric modeling and presented the expected behavior according to the bibliography. The Sen2Cor method, in the visible region, removed the interference of the atmospheric scattering, mainly in the blue band, with an average reduction of 75% of the reflectance values, while in the other visible bands the average reduction was in the range of 43%. In the near infrared region, it had an increase of reflectance values in the order of 15%, due to the electromagnetic absorption of the radiation, according to the literature. On the other hand, the ATCOR method with topographic correction obtained an average decrease of the order of 70%, in the visible range, while in the near infrared the increase is of the order of 8%.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/9490
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