リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

沿岸水域用OCM-2センサーの校正係数の導出

ムニヤディ・トルカピヤン、パラニサミー・シャンムガム、プラカシュ・チョーハン、ムトゥサミー・スレシュ

インドリモートセンシング衛星 (IRS) 搭載の海洋色モニター (OCM-2) の性能を向上させるために飛行前校正係数を強化するために必要な放射校正係数は、南インド周辺の沿岸水域での現場測定を使用して決定されます。これらの係数は、ポイントカリメレ (ポーク海峡) 沖の沿岸水域とベンガル湾のマナール湾で取得された OCM-2 データに適用され、SeaDAS ソフトウェアに含まれる同様の係数および宇宙応用センター (SAC) によって提供される係数と比較されます。OCM-2 データから水面放射輝度 (Lw) を取得するために、これらの係数と組み合わせて 2 つの大気補正アルゴリズム、つまり CAAS アルゴリズムと SeaDAS アルゴリズムが使用されました。これらの係数と大気補正アルゴリズムの結果の評価では、OCM-2 データに SeaDAS 大気補正アルゴリズムとともに適用した場合、SAC (正偏差) 係数と SeaDAS (負偏差) 係数で導出された Lw 値に大きな偏差があることが示されました。同じ (SeaDAS) 大気補正アルゴリズムを使用した場合、新しい係数による偏差はそれほど顕著ではありませんでした
。しかし、CAAS アルゴリズムを使用して 3 つの係数すべてを OCM-2 に適用すると、同様の傾向が見られましたが、現場の Lw データに対する偏差は少なくなっていました。新しい係数で得られた結果は、現場の水離れ放射輝度とよく一致しました (チャネル 412-443nm を除く)。これらの結果は、新しい較正係数を CAAS 大気補正アルゴリズムとともに使用して、インド周辺の沿岸水域 (ブルームを含む) のさまざまな水成分の定量的評価を行う OCM-2 センサーの性能を改善できることを示唆しています。