Merhaba,
Umarım her şey yolunda ve iyisinizdir. Bu haftaki konu başlığımız Atmosferik ve Topografik Düzeltme (ATCOR). ATCOR nedir, neden gereklidir, bu düzeltme nasıl yapılır? Tüm bu soruların cevabı bu yazıda.
Bizler yer yüzeyiyle ilgileniyor, yer yüzeyini hassas ölçmeye, değişimleri tespit etmeye ve analizlerimizi gerçekleştirmeye çalışıyoruz. Uzaktan Algılama metotlarında ise yerden 700 km uzaktaki uyduların görüntülerini kullanıyoruz. Ancak bir sorunumuz var! Atmosfer katmanları yer yüzeyiyle ilgili bilgilere ulaşmamız konusunda işimizi zorlaştırıyor. Bu durumda en iyisi bu etkileri azaltmak, düzeltmek ve yok etmek!
ATCOR, dünya yüzeyinin fiziksel parametrelerini tanımlamak için uydu görüntü verileri üzerindeki atmosferik (yayma kuvveti, sıcaklık gibi) ve yansıma etkilerini azaltmak için kullanılan bir yöntemdir.
Bu yöntem, multispektral ve pankromatik görüntülere uygulanabilir. Bu yöntem aşağıdaki analizler için önemlidir:
- Atmosferin ve güneş ışığının etkisini ortadan kaldırmak veya azaltmak
- Çok zamanlı uydu görüntülerinde farklı çekim zamanlarıyla karşılaştırabilmek. (Atmosferik düzeltmeden sonra gözlemlenen değişiklikler, atmosfer koşullarındaki farklılıklardan ziyade dünya yüzeyindeki farklı özelliklerden kaynaklanmaktadır)
- Değişiklik algılama ve sınıflandırma algoritmalarının sonuçlarını iyileştirmek
- Benzer spektral bantlara sahip çok sensörlü görüntüleri karşılaştırabilmek
- Uydu görüntülerinden alınan zemin yansıma verilerini sahadaki ölçümlerden alınan zemin yansımasıyla karşılaştırmak
Peki Catalyst Professional ile bu yöntem nasıl yapılır? Focus ortamında Atmosferik Düzeltme, tatmin edici bir sonuç elde edilene kadar tekrarlanabilen etkileşimli bir işlemdir. Pus ve bulut maskeleri, ham veri katmanları, yükseklik verileri ve ilgili bilgiler dahil olmak üzere birkaç farklı girdi katmanı kullanabilirsiniz. Çıktı veriler; düzeltilmiş katmanları ve görünürlük katmanlarını içerir. Ayrıca bitki örtüsü ve yaprak alanı indeksleri gibi çeşitli katma değerli katmanları da kullanabilirsiniz.
Catalyst Professional ile yapılmış örnek uygulamanın görüntüleri aşağıdadır:
