عملية تصحيح الغلاف الجوي في صور الأقمار الصناعية لاندسات لمنطقة الجبل الأخضر
DOI:
https://doi.org/10.37375/jlgs.v5i1.3119الكلمات المفتاحية:
تصحيح الغلاف الجوي، لاندسات، الاستشعار عن بُعدالملخص
تُعَدُّ البيانات المستشعرة عن بُعد مصدرًا فعالًا للمعلومات؛ لمراقبة التغيرات في استخدام الأراضي والغطاء الأرضي، ومع ذلك، غالبًا ما تتدهور صور الاستشعار عن بُعد، بسبب التأثيرات الجوية، فيعمل التصحيح الجوي على تقليل أو إزالة التأثيرات الجوية المضافة إلى الانعكاس النقي للهدف، واستخراج معلومات أكثر دقة، وغالبًا ما يُعتبر التصحيح الجوي خطوة معالجة أولية حاسمة لتحقيق معلومات طيفية كاملة من كل بكسل خاصة مع البيانات الطيفية الفائقة والمتعددة الأطياف.
ويهدف البحث إلى تقديم طرق التصحيح الجوي متعددة الأطياف، التي لا تتطلب بيانات مساعدة في المجال المكاني ومجال التحويل لصور القمر الصناعي لاندسات لمنطقة الجبل الأخضر، نقترح التصحيح الجوي باستخدام نموذج الانحدار الخطي واختبارها على صورة Landsat المكونة من 7 نطاقات متعددة الأطياف، ويتم تقييم أدائها باستخدام مقاييس بصرية وإحصائية، كما يتم تقديم تطبيق طريقة التصحيح الجوي لتحليل الغطاء النباتي، وهي طرح الأجسام المظلمة.
ومن أهم نتائج هذا البحث، أن للغلاف الجوي تأثيرًا واضحًا على الصور المستشعرة عن بُعد للغطاء الناتي لمنطقة الجبل الأخضر، وهو ما يسبب أخطاء في قيم الانعكاسات، ولذلك فأنه لإزالة هذا تأثير من الصور تُستخدم بعض الطرق، بعضها تُستخدم على نطاق واسع لتقليل الضباب داخل الصورة، فتتطلب فقط المعلومات الموجودة في بيانات الصورة الرقمية) (DN المصححة دون أي معلومات خارجية، مثل: طريقة طرح الأجسام المظلمة، وبعضها يحتاج إلى معاملات إحصائية ونماذج مصححة، مثل: طريقة الانحدار الخطي، وكلا الطريقتين كفيلتين بتصحيح الصورة الفضائية من أي تأثير للغلاف الجوي.
المراجع
- Aggarwal, S. (2004). Principles of remote sensing. Satellite remote sensing and GIS applications in agricultural meteorology. "In Proceedings of the Training Workshop in Dehradun, India. AGM-8, WMO/TD, no.1182, 39-65
- Bannari, A., Morin, D., Bonn, F., & Huete, A. R. (1995). A review of vegetation indices. Remote Sensing Reviews, 13(1-2), 95-120.
- Campbell, J. B. (2002). Introduction to remote sensing. CRC Press.
- Chuvieco, Emilio, and Alfredo Huete. (2009). Fundamentals of satellite remote sensing. CRC Press Inc., London, no.110, 130
- Cracknell, A. P. (2007). Introduction to Remote Sensing. CRC press. New York.
- Feng, M., Sexton, J., Huang, C., Masek, J., Vermote, E., Gao, F & Townshend, J. (2013). Global surface reflectance products from Landsat: Assessment using coincident MODIS observations. Remote Sensing of Environment, 134, 276-293
- Hill, J., Stellmes, M., Udelhoven, T., Röder, A., & Sommer, S. (2009). Mediterranean desertification and land degradation: mapping related land use change syndromes based on satellite observations. Global and Planetary Change, 64(3), 146-157.
- Jiménez, M., & Díaz-Delgado, R. (2015). Towards a standard plant species spectral library protocol for vegetation mapping: A case study in the shrubland of Doñana National Park. ISPRS International Journal of Geo- information, 4(4), 2472-2495.
- Ju, J., Roy, D., Vermote, E., Masek, J& Kovalsky, V. (2012). Continental-scale validation of MODIS-based and LEDAPS Landsat ETM+ atmospheric correction methods. Remote Sensing of Environment, (122), 175–184.
- Kharuk, V. I., Alshansky, A. M., & Yegorov, V. (1992). Spectral characteristics of vegetation cover: factors of variability. International Journal of Remote Sensing, 13(17), 3263-3272.
- Lillesand, T., Kiefer, R. W., & Chipman, J. (2014). Remote sensing and image interpretation. John Wiley & Sons. New York
- Maiersperger, T., Scaramuzza, P., Leigh, L., Shrestha, S., Gallo, K., Jenkerson, B., & Dwyer, J. (2013). Characterizing LEDAPS surface reflectance products by comparisons with AERONET, field spectrometer, and MODIS data. Remote Sensing of Environment, 136, 1-13.
- Nazeer, M., Nichol, J. E., & Yung, Y. K. (2014). Evaluation of atmospheric correction models and Landsat surface reflectance product in an urban coastal environment. International Journal of Remote Sensing, 35(16), 6271-6291
- Soleimani, K., Kordsavadkooh, T and Muosavi, S. (2008). Effect of environmental factors on vegetation changes using GIS (Case Study: Cherat Catchment, Iran). World Applied Sciences Journal, 3, 95-100.
- Suwanprasit, C., & Srichai, N. (2012). Impacts of spatial resolution on land cover classification. Proceedings of the Asia-Pacific Advanced Network, 33, 39-47.
- Tuominen, J., & Lipping, T. (2011, April). Atmospheric correction of hyperspectral data using combined empirical and model based method. In Proceedings of the 7th European Association of Remote Sensing Laboratories SIG-Imaging Spectroscopy Workshop, Edinburgh, Scotland, UK (Vol. 1113).
