Atmospheric and crosstalk corrections in Aster data for the mapping of soil mineralogical relationship

O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência das correções atmosférica e de “crosstalk” (vazamento de radiação entre detectores) da qualidade das imagens RCGbscale, em dados SWIR do Aster, sobre a identificação da relação mineralógica RCGb [caulinita/(caulinita + gibbsita)], em uma mancha de solos expostos derivados do Complexo de Niquelândia, composto por gabronoritos, noritos e piroxenitos. Utilizaram-se dadosbrutos L1A, L1B (radiância no topo da atmosfera), produtos AST07 (reflectância de superfície sem correção de “crosstalk”) e AST07XT (reflectância de superfície com correção de “crosstalk”), os módulos de correção atmosférica Flaash e Quac, e o programa de correção “crosstalk” CRSTK30. Os resultados foram ordenados de acordo com os seguintes parâmetros: os transectos RCGbscale e RCGbATG; a identificação da espacialização da relação mineralógica nas imagens RCGbscale, fatiadas em classes de valor Ki; e a verificação quantitativa dograu de similaridade entre os valores dos 17 pontos dos transectos RCGbscale e RCGbATG, por meio dos testesestatísticos t de Student e U de Mann-Whitney. Os procedimentos apresentaram 75% de resultados satisfatóriospara o estudo proposto. Os dados L1B, bem como os efeitos atmosféricos e os do “crosstalk”, não interferem na identificação da relação RCGb. Estudos em outros solos devem ser incentivados para melhor compreensão da interferência dessas correções nos dados Aster.The objective of this work was to evaluate the effect of atmospheric and crosstalk (the electrical or optical signals of band leaks into another band) corrections of RCGbscale image quality, in Aster SWIR data, on the identification of the mineralogical relationship RCGb [kaolinite/(kaolinite + gibbsite)], in a spot of bare soils derived from the Niquelândia Complex, composed by gabbronorites, norites and pyroxenites. Raw data were used for L1A, L1B (radiance at the top of the atmosphere), AST07 (surface reflectance without crosstalk correction) and AST07XT (surface reflectance with crosstalk correction) on-demand products, the atmospheric correction modules Flaash and Quac, and the CRSTK30 crosstalk correction program. The results were sorted according to the following parameters: the transects RCGbscale and RCGbATG; the identification of the spatialization of the mineralogical relationship in the RCGbscale images, which were sliced into Ki value classes; and the quantitative check of the similarity degree between the values of 17 points of the RCGbscale and RCGbATG transects, by Student’s t and Mann-Whitney U statistical tests. The procedures showed 75% satisfactory results for the proposed study. The L1B data, as well as the atmospheric and crosstalk effects, do not interfere in the identification of the RCGb relationship. Studies in other soils should be stimulated for abetter understanding of the interference of these corrections in Aster data

Mistura espectral : (II) classificadores espectrais para identificação

O presente trabalho possui como objetivo apresentar uma revisão sobre os métodos desenvolvidos para classificação espectral. Os classificadores espectrais que visam à identificação realizam uma comparação do espectro da imagem (EI) com um espectro de referência (ER), proveniente de bibliotecas espectrais ou de membros finais das imagens. As principais diferenças entre os métodos são basicamente duas: (a) opção do emprego da remoção do contínuo e (b) o critério de similaridade a partir do ajuste linear. A remoção do contínuo tem como propósito enfatizar as feições de absorção a partir da retirada do background utilizando uma função matemática, geralmente, ospline cúbico. Os critérios de similaridade são oriundos da regressão linear e do ajuste por mínimos quadrados sendo assim utilizadas formulações do coeficiente de correlação e do erro padrão. Serão descritos os algoritmos dos principais métodos existentes: Spectral Angle Mapper (SAM), Spectral Feature Fitting (SFF), Spectral CorrelationMapper (SCM) e o coeficiente de determinação utilizado pelo Tricorder e Tetracorder. _________________________________________________________________________________ ABSTRACTThis present work has as objective to present a review about the methods developed for spectral classification. The spectral classifiers that focus in the identification perform a comparison of spectrum (EI) of the image with a referencespectrum (ER), obtained from the spectral library or the image endmembers. The maindifferences between these methods are basically two: (a) the option to employ continuum removal, and (b) the similarity criterion based on linear fitting. Continuum removal hasas purpose to emphasize the absorption features from the background removal utilizing a mathematical function, generally, the cubic spline. The similarity criteria are originatedfrom linear regression and by minimum squares fitting so utilizing formulations of thecorrelation coefficient and the standard error. It will be described the algorithms of the main existing methods: Spectral Angle Mapper (SAM), Spectral Feature Fitting (SFF), Spectral Correlation Mapper (SCM), and coefficient of determination utilized by Tricorderand Tetracorder

Mistura espectral : (i) detecção dos membros finais utilizando a geometria do simplex

O conceito de mistura espectral permitiu uma nova abordagem nos procedimentos de classificação de imagens. Esse procedimento busca identificar e quantificar os constituintes que compõem os pixels. Para tanto é necessário estabelecer três etapas de processamento: (a) detecção dos membros finais, (b) localização dos elementos e (c) quantificação. O presente trabalho possui como objetivo discutir e sintetizar as principais abordagens para a detecção dos membros finais utilizando a geometria do simplex. Para tanto são definidos três tipos de simplex: (a) mínimo volume,(b) máximo volume e (c) volume intermediário. Cada modelo é discutido enfocando-se sua importância para o estabelecimento dos membros finais. _________________________________________________________________________________ ABSTRACTThe spectral mixture concepts allowed a new approach in the image classification procedures. This procedure searches to identify and to quantify the constituents that compose the pixels. Thus it is necessary to establish three processing stages: (a) endmembers detection, (b) elements location and (c) quantification. The present work has as objective to discuss and to synthesize the main approaches to endmembers detection using simplex geometry. For this, it was defined three simplex types: (a) simplex of minimum volume (b) maximum volume and (c) intermediate volume. Each model is discussed focusing on its importance to the establishment of the endmembers

Comparação dos métodos green e atrem para correção atmosférica de imagens hiperespectrais aviris

O presente trabalho tem como propósito realizar uma análise comparativados métodos Green e ATREM para a correção atmosférica de imagens do sensor hiperespectral AVIRIS. Também foi avaliada a aplicação do método complementar EFFORT, que proporciona uma filtragem de eventuais resíduos atmosféricos verificadosapós a correção. Verificou-se que o método Green apresentou melhores resultados emcomparação ao método ATREM. O emprego do EFFORT permitiu uma melhora dosespectros do ATREM, porém apresentou apenas uma melhora moderada sobre os resultados do método Green. _______________________________________________________________________________ ABSTRACTThe present work deals with a comparative analysis of two atmospheric correction methods for AVIRIS data: the Green and the ATREM methods. It is also analysed the procedure EFFORT, associated to the atmospheric correction, which is applied after the correction in order to eventually filter atmospheric residues. It is shown that the Green’s Method presented better results, compared to the ATREM Method. The use of the EFFORT procedure produced a significant improvement on the ATREM’s results, but the improvement on the Green’s Method results was moderate

MISTURA ESPECTRAL: (II) CLASSIFICADORES ESPECTRAIS PARA IDENTIFICAÇÃO

This present work has as objective to present a review about the methods developed for spectral classification. The spectral classifiers that focus in the identification perform a comparison of spectrum (EI) of the image with a reference spectrum (ER), obtained from the spectral library or the image endmembers. The main differences between these methods are basically two: (a) the option to employ continuum removal, and (b) the similarity criterion based on linear fitting. Continuum removal has as purpose to emphasize the absorption features from the background removal utilizing a mathematical function, generally, the cubic spline. The similarity criteria are originated from linear regression and by minimum squares fitting so utilizing formulations of the correlation coefficient and the standard error. It will be described the algorithms of the main existing methods: Spectral Angle Mapper (SAM), Spectral Feature Fitting (SFF), Spectral Correlation Mapper (SCM), and coefficient of determination utilized by Tricorder and TetracorderO presente trabalho possui como objetivo apresentar uma revisão sobre os métodos desenvolvidos para classificação espectral. Os classificadores espectrais que visam à identificação realizam uma comparação do espectro da imagem (EI) com um espectro de referência (ER), proveniente de bibliotecas espectrais ou de membros finais das imagens. As principais diferenças entre os métodos são basicamente duas: (a) opção do emprego da remoção do contínuo e (b) o critério de similaridade a partir do ajuste linear. A remoção do contínuo tem como propósito enfatizar as feições de absorção a partir da retirada do background utilizando uma função matemática, geralmente, o spline cúbico. Os critérios de similaridade são oriundos da regressão linear e do ajuste por mínimos quadrados sendo assim utilizadas formulações do coeficiente de correlação e do erro padrão. Serão descritos os algoritmos dos principais métodos existentes: Spectral Angle Mapper (SAM), Spectral Feature Fitting (SFF), Spectral Correlation Mapper (SCM) e o coeficiente de determinação utilizado pelo Tricorder e Tetracorde

MISTURA ESPECTRAL: (I) DETECÇÃO DOS MEMBROS FINAIS UTILIZANDO A GEOMETRIA DO SIMPLEX

The spectral mixture concepts allowed a new approach in the image classification procedures. This procedure searches to identify and to quantify the constituents that compose the pixels. Thus it is necessary to establish three processing stages: (a) endmembers detection, (b) elements location and (c) quantification. The present work has as objective to discuss and to synthesize the main approaches to endmembers detection using simplex geometry. For this, it was defined three simplex types: (a) simplex of minimum volume (b) maximum volume and (c) intermediate volume. Each model is discussed focusing on its importance to the establishment of the endmembers.O conceito de mistura espectral permitiu uma nova abordagem nos procedimentos de classificação de imagens. Esse procedimento busca identificar e quantificar os constituintes que compõem os pixels. Para tanto é necessário estabelecer três etapas de processamento: (a) detecção dos membros finais, (b) localização dos elementos e (c) quantificação. O presente trabalho possui como objetivo discutir e sintetizar as principais abordagens para a detecção dos membros finais utilizando a geometria do simplex. Para tanto são definidos três tipos de simplex: (a) mínimo volume, (b) máximo volume e (c) volume intermediário. Cada modelo é discutido enfocando-se sua importância para o estabelecimento dos membros finais

MISTURA ESPECTRAL: (III) QUANTIFICAÇÃO

The relative abundance of a material can be determined establishing a proportionality relationship between a characteristic of the form of the spectrum and its quantity. In the case of analysis of spectra or of hyperspectral images the studies are focused on the features of diagnostic absorption of the elements. The present work aims to present a revision about two main methods of digital image processing for spectral quantification: the linear regression and spectral band depth. In this work is described the linear regression method as well as the methods that utilize the multiple linear regression such as the Linear Spectral Mixing Analysis and the further procedures as the Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) method. The characteristics of the depth of the absorption band are detailed highlighting its effects in the mixture analysis.A abundância relativa de um dado material pode ser determinada estabelecendo uma relação de proporcionalidade entre uma característica da forma do espectro e a sua quantidade. No caso de análise de espectros ou de imagens hiperespectrais os estudos ficam focados nas feições de absorção diagnóstica dos elementos. O presente trabalho possui como objetivo apresentar uma revisão sobre os dois principais métodos de processamento digital de imagens para a quantificação espectral: a regressão linear e a profundidade da banda espectral. No trabalho é descrito o método de regressão linear simples bem como os métodos que utilizam a regressão linear múltipla como a Análise Linear de Mistura Espectral (ALME) e os procedimentos de sua evolução como o método Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA). As características da profundidade da banda de absorção são detalhadas evidenciando os seus efeitos na análise de mistura