드론 초분광 자료 대기 보정을 위한 DROACOR 모델 평가 (Evaluation of the DROACOR Model for Atmospheric Correction of Drone Hyperspectral Data)

서지정보

· 발행기관 : 대한원격탐사학회
· 수록지 정보 : 대한원격탐사학회지 / 40권 / 6호 / 1275 ~ 1281페이지
· 저자명 : 손영선

초록

드론 기반 초분광 자료의 활용 증가로 드론 자료 특성에 맞는 대기보정 방법이 요구되고 있다. 이 단보에서는 드론 초분광 자료의 대기보정을 위한 drone atmospheric correction (DROACOR) 모델의 성능을평가하기 위해 경험적 선형보정 결과와 비교하였다. Normalized difference vegetation index와 Fe3+ index를활용하여 평가한 결과 가시근적외(visible/near infrared, VNIR) 대역에서는 두 보정 모델 사이에 높은 유사도(R2=0.99)를 보였다. 하지만 DROACOR 모델은 단파장적외(short-wave infrared, SWIR) 대역에서 고령토의 전체적인 반사강도를 상대적으로 낮게 그리고 2,200 nm 부근에서 발생하는 특징적인 흡수 깊이를 약하게 추정했다. 이 결과들은 VNIR에서의 DROACOR 모델의 높은 성능과 SWIR에서의 한계를 보여준다.

영어초록

As the use of drone-based hyperspectral data increases, atmospheric correction methods thatare suitable for the characteristics of drone data are required. In this letter, we evaluated the performanceof the drone atmospheric correction (DROACOR) model for atmospheric correction of drone hyperspectraldata by comparing it with the results of empirical line correction. The results using the normalizeddifference vegetation index and Fe3+ index showed a high correlation (R2=0.99) between the two correctionmodels in the visible/near-infrared (VNIR). However, the DROACOR model estimated the overallreflectance of kaolin in the short-wave infrared (SWIR) relatively low and the characteristic absorptiondepth occurring around 2200 nm weakly. These results show the high performance of the DROACORmodel in VNIR and its limitations in SWIR.

참고자료

· 없음