| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/42ESQ8L | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.08.12.48 | |||
| Última Atualização | 2020:05.08.12.48.46 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.08.12.48.46 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:01.04.01.35.08 (UTC) administrator | |||
| ISSN | 1984-2295 | |||
| Chave de Citação | GaidaBreuGalvPonz:2020:CoAtSe | |||
| Título | Correção atmosférica em sensoriamento remoto: uma revisão  | |||
| Ano | 2020 | |||
| Data de Acesso | 10 maio 2024 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PN | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 924 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Gaida, William 2 Breunig, Fábio Marcelo 3 Galvão, Lênio Soares 4 Ponzoni, Flávio Jorge | |||
| Identificador de Curriculo | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JHLF 4 8JMKD3MGP5W/3C9JH4G | |||
| Grupo | 1 2 3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) 2 Universidade Federal de Santa Maria (UFSM 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 ufsm.william@gmail.com 2 breunig@ufsm.br 3 lenio.galvao@inpe.br 4 flavio.ponzoni@inpe.br | |||
| Revista | Revista Brasileira de Geografia Física | |||
| Volume | 13 | |||
| Número | 1 | |||
| Páginas | 229-248 | |||
| Nota Secundária | B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR B2_GEOGRAFIA B2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B3_ENGENHARIAS_III B4_GEOCIÊNCIAS B4_ENGENHARIAS_II B4_EDUCAÇÃO B4_BIODIVERSIDADE B4_ARQUITETURA_E_URBANISMO B5_SOCIOLOGIA B5_HISTÓRIA B5_ENGENHARIAS_I B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_ANTROPOLOGIA_/_ARQUEOLOGIA C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA | |||
| Histórico (UTC) | 2020-05-08 12:48:46 :: simone -> administrator :: 2020-05-08 12:48:47 :: administrator -> simone :: 2020 2020-05-08 12:49:40 :: simone -> administrator :: 2020 2022-01-04 01:35:08 :: administrator -> simone :: 2020 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | processamento de imagens efeitos atmosféricos comportamento espectral erros radiométricos image processing atmospheric effects spectral behavior radiometric errors | |||
| Resumo | A correção atmosférica é um procedimento necessário em estudos de sensoriamento remoto com foco nas propriedades físicas, químicas e biológicas de alvos. Em abordagens multitemporais e/ou multisensor, a correção atmosférica é fundamental para a obtenção de medidas de reflectância de superfície representativas das características espectrais dos alvos. Embora de grande importância, este procedimento e seus conceitos ainda são pouco difundidos e estudados no âmbito da Geografia brasileira. O objetivo do estudo foi apresentar uma revisão dos principais métodos e parâmetros envolvidos no processo de correção atmosférica de imagens de sensoriamento remoto. Este procedimento visa minimizar os efeitos decorrentes da interação dos constituintes atmosféricos com a radiação eletromagnética, como a absorção provocada pelos gases e o espalhamento produzido por partículas de aerossóis. Sua eficiência depende de um conjunto de fatores, como o método de correção adotado e as características do sistema sensor. Diversos métodos têm sido propostos, sendo classificados em: métodos físicos, fundamentados em modelos de transferência radiativa; métodos empíricos, que estimam os efeitos atmosféricos a partir de alvos específicos da imagem; e métodos híbridos, que combinam informações físicas da atmosfera e estatísticas da cena. Embora os métodos empíricos sejam de fácil aplicação, eles são menos precisos do que os métodos físicos. Estes, por sua vez, necessitam a priori do conhecimento de alguns parâmetros atmosféricos que, dependendo da resolução espectral do sensor, podem ser obtidos da própria imagem. Os métodos híbridos constituem uma alternativa por demandarem um menor conhecimento de parâmetros atmosféricos. Um exemplo dos efeitos atmosféricos sobre o cálculo de índices de vegetação é apresentado. ABSTRACT: Atmospheric correction is a necessary procedure in remote sensing studies focusing on the physical, chemical and biological properties of targets. In multi-temporal and/or multi-sensor approaches, the atmospheric correction is fundamental to obtain surface reflectance measurements representative of the spectral characteristics of targets. Although of great importance, this procedure and its concepts are still little diffused and studied in the scope of the Geography in Brazil. The objective of the study was to present an overview of the main methods and parameters involved in the process of atmospheric correction of remote sensing images. This procedure aims to minimize the effects of the interaction of atmospheric constituents with electromagnetic radiation, such as the absorption caused by gases and the scattering produced by aerosol particles. Its efficiency depends on a set of factors such as the selected correction method and the technical specifications of the sensor system. Several methods have been proposed. They are classified in physical methods, based on radiative transfer models; empirical methods, which estimate atmospheric effects from selected targets in the scene; and hybrid methods, which combine physical information from the atmosphere and scene statistics. Although empirical methods are easy to apply, they are less precise than physical methods. Physical approaches require a priori knowledge of some atmospheric parameters. However, depending on the spectral resolution of the sensor, these parameters can be estimated from the image itself. The hybrid methods are an alternative because they require less knowledge of atmospheric parameters. An example of the atmospheric effects on the determination of vegetation indices is presented. | |||
| Área | SRE | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Correção atmosférica em... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42ESQ8L | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/42ESQ8L | |||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | gaida_correcao.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.46.17 4 sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 3 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.28 1 | |||
| Divulgação | PORTALCAPES; SCIELO; SCOPUS. | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
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