The importance of accurate visibility parameterization during atmospheric correction: impact on boreal forest classification
Notice bibliographique
Résumé
Observation of the Earth's surface from spaceborne platforms is complicated by the various layers of the Earth's atmosphere that reflect, scatter, and attenuate electromagnetic radiation passing through them, thus influencing (upward or downward) the signal strength recorded at the sensor relative to the true quantity of radiance reflected from the observed surfaces. The magnitude and spatial distribution of atmospheric effects is non-stationary and will vary due to numerous factors. While the effect of these factors cannot be eliminated completely, the understanding of radiative transfer physics, atmospheric states, and electromagnetic wave propagation permits much of these effects to be appropriately modelled and minimized. Such corrections for atmospheric effects permit the extraction of more accurate physical properties of surface materials and states from imagery than if atmospheric effects were ignored. Modelling of atmospheric effects with radiative transfer models, however, requires appropriate parameterization. We explore the sensitivity of the important visibility parameter of the popular Atmospheric and Topographic Correction (ATCOR) model for atmospheric correction over boreal forest land cover. Further, we provide a methodology for estimating reasonable values for the visibility parameter in the event that this information is not readily available. Our sensitivity analyses, performed on Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) imagery from northern Québec and Ontario, rely on both incremental adjustments to the visibility parameter to assess the degree of atmospheric effect removal and the cascading effect on land-cover classification. We build confidence around our measures using a spatial bootstrapping analysis within each of the two images we analyse. Our analysis demonstrates that exceeding a magnitude of error of approximately 2 km in estimating a visibility parameter values can decrease classification accuracy by nearly 10%. Our assessments of the spatial structure of the mitigated atmospheric component within our scenes, testing for complete spatial randomness, clustering of like values, or evenness in value distributions are inconclusive, but hint towards more clustered results with greater magnitudes of parameterization error.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».