Estoy buscando un algoritmo que se pueda sintonizar en python o R para la corrección atmosférica para Landsat 7 ETM.
Buscando en Google he encontrado sólo unos pocos algoritmos en ENVI o ERDAS que no es posible alterar los parámetros o tal vez estoy equivocado. ¿Puede alguien ayudarme a encontrar un algoritmo suficiente para Landsat 7 con el fin de realizar la corrección atmosférica?
También puede comprobar el Corrección Atmosférica y Radiométrica de las Imágenes de Satélite (ARCSI) Biblioteca de Python, que admite una serie de sensores, incluidos Landsat 4,5,7 y 8.
Para complementar los comentarios que figuran a continuación, existe un tutorial muy claro aquí y una completa introducción y tutorial escritos por el autor aquí
Estoy de acuerdo, ARCSI es un paquete realmente útil y gratuito. También proporcionan algunas instrucciones fáciles de seguir sobre cómo lograrlo también.
Aquí encontrará un sencillo manual de ARSCI: spectraldifferences.wordpress.com/2014/05/27/arcsi . Vale la pena señalar que esto es probable que sólo está disponible para OSX y Linux. distribuciones de Windows no son tan fácilmente disponibles ni mantenidos
En R hay landsat paquete ( CRAN )
landsat proporciona herramientas básicas para trabajar con imágenes de satélite, como la georreferenciación automática y la detección de nubes. Contiene funciones para la normalización radiométrica y varios enfoques diferentes para la corrección atmosférica. Se han implementado cuatro algoritmos de corrección topográfica. También se han incluido otras funciones útiles, como el cálculo de la línea de suelo desnudo y el de la cofia. Aunque estas funciones se desarrollaron teniendo en cuenta los datos de Landsat, son adecuadas para su uso con imágenes de satélite de otras plataformas, siempre que se realicen los cálculos adecuados. siempre que se utilicen los datos de calibración adecuados.
y satellite paquete
calcula una corrección de la dispersión atmosférica y convierte los números digitales de los sensores en reflectancias mediante
* corrección absoluta del resplandor
* DOS2: un modelo de sustracción de objetos oscuros de Chávez (1996)
* DOS4: un modelo de sustrato de objetos oscuros de Moran et al. (1992)
Sí, por supuesto, en realidad quiero tener la posibilidad de cambiar el parámetro (afinar el parámetro) para alcanzar el mejor resultado. Por lo tanto, en R, no es la única función que ya está implementado para utilizar y no estoy seguro de si puedo tener acceso a manipular el parámetro
@morteza: Los códigos fuente están disponibles para ambos paquetes. Siempre puedes modificarlos como quieras para obtener los resultados deseados.
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Consulte py6s.readthedocs.io/es/latest/introduction.html