Наталья, у меня есть для вас несколько ответов из практического опыта.
Коррекция QUAC, как следует из ее описания в хелпе и прочтения указанных там статей, работает хорошо, если на территории в основном растительность отсутствует,и есть примерно 10 разных типов нерастительных объектов (эмпирически известно, что сумма их спектров будет всегда примерно одинаковая). То есть работает для пустынь.
Если в основном территория покрыта растительностью, то ничего хорошего не выходит. Моя студентка пробовала по снимкам Hyperion для центра Кольского полуострова.
В ENVI есть еще пара более сложных, но лучших по качеству методов.
empirical line требует наземных спектрометрических данных светлых, средних по яркости и темных объектов на исследуемой территории. Если они есть, то результаты хорошие. Но это надо ходить и мерить их спектрометром.
FLAASH основан на физической модели переноса солнечной радиации в атмосфере. Используются наборы готовых параметров атмосферы (как выбирать - подробно описано в хелпе) ну и кое-что из снимка, если в нем есть нужные спектральные зоны. Настройки выбираются вручную и результаты получаются среднего качества. Изображение зашумлено по сравнению с исходным снимком - опять-таки, по опыту обработки Hyperion.
Для снимков с Landsat TM, ETM+ есть возможность бесплатного заказа атмосферной коррекции (см.
http://landsat.usgs.gov/CDR_LSR.php). Результаты для суши хорошие. Водоемы, по нашему опыту - смотрели снимки на Байкал и Рыбинское вдхр. - перекорректированы. Но для Landsat 8 OLI пока такого сервиса нет.
Есть еще хорошее открытое ПО для атмосферной коррекции основанное на моделях переноса, например 6S, но там надо сильно вникать.
В заключение хочу сказать, что если Ваши снимки получены при прозрачной атмосфере, без дымки и облаков, скорее всего можно ограничиться просто системной радиометрической коррекцией (она очень простая для Landsat 8 OLI, см.
http://landsat.usgs.gov/Landsat8_Using_Product.php, нужно рассчитать TOA reflectance with a correction for the sun angle, все параметры есть в файле метаданных конкретного снимка).
Если же дымка на одном снимке есть, но равномерно по изображению, можно провести регрессию по яркостям нерастительных объектов, не изменившихся от одного снимка к другому (привести "мутный" снимок к чистому в каждой спектральной зоне). Тогда систематическая разница в яркостях уйдет, и можно надеяться, что NDVI отразит в основном состояние растительности.
Natalia Novoselova писал(а):Хоть на ответ не надеюсь, но, на всякий случай, срошу.
Достаточно ли атмосферной коррекции QUAC, чтобы посчитать NDVI?
В
статье ГИС-Лаба говорится, что для NDVI нужна "радиометрическая коррекция (калибровка)", но Атмосферная коррекция - является только частью радиометрической. А в хелпе того же ENVI к инструменту NDVI вообще не сказано ни калибровке, ни о какой коррекции.
В итоге - наугад делаю просто по файлу, прошедшему коррекцию в QUAC, по значениям, вроде, попадает в интервал [-1, 1]. А уж насколько правильна полученная карта - этого понять пока не могу.
P.S. To ericsson: - какое там "полное понимание" в науке! Видите мои сложности - а это же еще простые материи. Так будьте уверены, основная часть науки вот так, на половину наугад, и делается. Во многой своей части в сфере знаний уже приобретенных человечеством, только - плохо переданных, или\и - плохо усвоенных.
Но я ведь стараюсь разбираться! Но не могу же на каждый микро-вопрос, которых у меня тысячи, тратить по месяцу. В итоге - доходишь до уровня, что "хоть как-то едет", ну и ладно.. используешь в таком виде, авось потом поймется лучше. А что делать то?
