A subjective evaluation of a single

A subjective evaluation of a single image does not require atmospheric correction. When, however, the objective is to extract quantitative information (e.g., chlorophyll concentration, bathymetric depth, etc.) or to compare two images in tonal values, atmospheric effects must be removed.
There are a variety of techniques used for atmospheric correction: the simplest techniques include “dark pixel subtraction” and “histogram matching” which are more prone to error. The more complex involve the mathematical modellingof the atmospheric condition at the time and place of the image, which often requires information taken at the site of the image and at the time of imaging.
Correction of sensor noise is of two types: relative and absolute. Once again, absolute calibration is needed only if quantitative or multi- image analysis is to be performed. Ancillary information sent down by the satellite is used to perform absolute calibration. This is often carried out at the stage of processing when the computer compatible tape (CCT) is created.
Relative correction for sensor “banding” isgenerally performed when the CCT is produced for the user. The “banding” phenomenon occurs because a single channel in a sensor actually contains a number of detectors. In a mirror-scanning system such as the LANDSAT MSS, there are six detectors per channel while in a push-broom system such as the SPOT HRV, there are thousands. During sensor construction, the detectors are matched in terms of sensitivity as much as possible. Detector sensitivity will slowly change with time, making one detector more (or less) sensitive to radiance than its neighbour. The apparent result is that the same target will be depicted as different brightnesses by detectors with different sensitivities. Again, ancillary sensor data is used in the pre-processing (on ground) stage to correct this image defect.

Kết quả (Việt) 1:

Một đánh giá chủ quan của một hình ảnh duy nhất không cần chỉnh sửa trong khí quyển. Khi, Tuy nhiên, mục tiêu là để giải nén thông tin định lượng (ví dụ như, chất diệp lục tập trung, độ sâu đáy, vv) hoặc để so sánh hai hình ảnh trong tonal giá trị, hiệu ứng không khí phải được loại bỏ.Có rất nhiều kỹ thuật được sử dụng trong khí quyển sửa chữa: các kỹ thuật đơn giản nhất bao gồm "điểm ảnh tối trừ" và "biểu đồ phù hợp với" mà có nhiều dễ bị lỗi. Phức tạp hơn liên quan đến toán học modellingof điều kiện không khí tại thời gian và địa điểm của hình ảnh, mà thường đòi hỏi thông tin tại trang web của hình ảnh và tại thời điểm hình ảnh.Sự điều chỉnh của tiếng ồn cảm biến là hai loại: tương đối và tuyệt đối. Một lần nữa, tuyệt đối hiệu chuẩn cần thiết chỉ khi định lượng hoặc phân tích đa hình ảnh là để được thực hiện. Phụ trợ thông tin được gửi xuống vệ tinh được sử dụng để thực hiện hiệu chuẩn tuyệt đối. Điều này thường được thực hiện ở giai đoạn xử lý khi máy tính tương thích băng (CCT) được tạo ra.Tương đối chỉnh sửa cho các bộ cảm biến "dải" isgenerally thực hiện khi CCT được sản xuất cho người dùng. "Dải" hiện tượng xảy ra bởi vì một kênh duy nhất trong một bộ cảm biến thực sự có một số thiết bị dò. Trong một máy nhân bản chức năng quét hệ thống như LANDSAT MSS, có sáu máy dò một kênh trong khi trong một hệ thống đẩy-chổi chẳng hạn như HRV tại chỗ, có hàng ngàn. Trong xây dựng cảm biến, các thiết bị dò được kết hợp trong điều khoản của sự nhạy cảm càng nhiều càng tốt. Máy dò nhạy cảm sẽ từ từ thay đổi theo thời gian, làm cho một máy dò nhạy cảm hơn (hoặc ít hơn) để rạng rỡ hơn láng giềng. Kết quả rõ ràng là cùng một mục tiêu sẽ được mô tả như brightnesses khác nhau của máy dò với nhạy cảm khác nhau. Một lần nữa, dữ liệu phụ trợ cảm biến được sử dụng trong giai đoạn tiền xử lý (trên đất) để sửa lỗi này hình ảnh.

Kết quả (Việt) 2:

Một đánh giá chủ quan của một hình ảnh duy nhất không yêu cầu điều chỉnh khí quyển. Tuy nhiên, khi mục tiêu là để trích xuất thông tin định lượng (ví dụ, nồng độ chất diệp lục, sâu độ sâu, vv) hoặc để so sánh hai hình ảnh trong các giá trị âm, các hiệu ứng khí quyển phải được loại bỏ.
Có nhiều kỹ thuật được sử dụng để điều chỉnh không khí: các kỹ thuật đơn giản nhất bao gồm "tối điểm ảnh trừ" và "histogram matching" là loại dễ bị lỗi. Càng phức tạp liên quan đến toán học modellingof các điều kiện không khí tại thời điểm và vị trí của hình ảnh, mà thường đòi hỏi các thông tin đưa ra tại trang web của hình ảnh và tại thời điểm chụp ảnh.
Correction của tiếng ồn cảm biến có hai loại: tương đối và tuyệt đối. Một lần nữa, hiệu chuẩn tuyệt đối là cần thiết chỉ nếu phân tích hình ảnh về số lượng hoặc đa là để được thực hiện. Thông tin phụ trợ gửi xuống bởi các vệ tinh được sử dụng để thực hiện hiệu chuẩn tuyệt đối. Điều này thường được thực hiện ở giai đoạn xử lý khi các băng tương thích máy tính (CCT) được tạo ra.
Chỉnh tương đối cho cảm biến "dải" isgenerally thực hiện khi CCT được sản xuất cho người sử dụng. Các "dải" hiện tượng xảy ra do một kênh duy nhất trong một cảm biến thực sự có một số máy dò. Trong một hệ thống gương quét như LANDSAT MSS, có sáu máy dò mỗi kênh trong khi trong một hệ thống push-chổi như HRV SPOT, có hàng ngàn. Trong khi xây dựng cảm biến, các máy dò được kết hợp về độ nhạy càng nhiều càng tốt. Độ nhạy máy dò sẽ từ từ thay đổi theo thời gian, đã có một phát hiện hơn (hoặc ít hơn) nhạy cảm với ánh sáng chói lọi hơn người hàng xóm của mình. Các kết quả rõ ràng là cùng một mục tiêu sẽ được mô tả như độ sáng khác nhau bằng cách dò với độ nhạy khác nhau. Một lần nữa, dữ liệu cảm biến phụ trợ được sử dụng trong chế biến sẵn (trên mặt đất) giai đoạn khắc phục những nhược hình ảnh này.