Sensor-generic adjacency-effect correction for remote sensing of coastal and inland waters
Notice bibliographique
Résumé
The adjacency effect distorts the top-of-atmosphere (TOA) spectral signals of coastal and inland waters and is a major challenge for optical remote sensing of nearshore aquatic environments. We introduce a closed-form expression that corrects for the adjacency effect prior to atmospheric correction. The method is included in an open-source Python tool, which ingests level-1 imagery and calculates the point-spread function of the atmosphere to convolve the input imagery. For each band, the difference between the observed and convolved reflectances is used to quantify and correct for the adjacency effect, i.e. , pixels are corrected to the TOA reflectance they would have if surrounded by pixels of identical reflectance. Validation was conducted for Sentinel-2 MSI and Landsat 8 OLI imagery against a global dataset of coincident in situ radiometric measurements. Results showed improved accuracy of water-leaving reflectance derived by atmospheric correction processors, including ACOLITE, POLYMER, and l2gen, when these were applied following adjacency-effect correction. For matchups within 200 m of shorelines ( n = 212), adjacency-effect correction resulted in an average 16.7 % reduction in root mean square error, a 32.4 % reduction in symmetric signed percentage bias, and a 36.8 % reduction in median symmetric accuracy for the three processors. The improvements were more significant in the near-infrared (NIR) range for ACOLITE, visible wavelengths for l2gen, and evenly distributed across the visible-NIR spectrum for POLYMER. We anticipate that this physics-based approach to adjacency-effect correction will lead to improved satellite-derived aquatic products for coastal and inland waters under diverse atmospheric and aquatic conditions. • We present an adjacency-effect correction tool for aquatic applications. • The code is open-source and physics-based. • The output is adjacency-free TOA reflectance, input to any AC processor. • We show substantially improved reflectance retrieved by three AC processors.
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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 ».