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【24h】

Influence of atmospheric and sea-surface corrections on retrieval of bottom depth and reflectance using a semi-analytical model: a case study in Kaneohe Bay, Hawaii

机译：大气和海面校正对使用半分析模型获取底部深度和反射率的影响：以夏威夷卡尼奥赫湾为例

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Hyperspectral instruments provide the spectral detail necessary for extracting multiple layers of information from inherently complex coastal environments. We evaluate the performance of a semi-analytical optimization model for deriving bathymetry, benthic reflectance, and water optical properties using hyperspectral AVIRIS imagery of Kaneohe Bay, Hawaii. We examine the relative impacts on model performance using two different atmospheric correction algorithms and two different methods for reducing the effects of sunglint. We also examine the impact of varying view and illumination geometry, changing the default bottom reflectance, and using a kernel processing scheme to normalize water properties over small areas. Results indicate robust model performance for most model formulations, with the most significant impact on model output being generated by differences in the atmospheric and deglint algorithms used for preprocessing.
机译：高光谱仪器提供了从固有的复杂沿海环境中提取多层信息所必需的光谱细节。我们使用夏威夷Kaneohe湾的高光谱AVIRIS图像评估半解析优化模型的性能，以得出水深，底栖反射率和水的光学特性。我们使用两种不同的大气校正算法和两种不同的方法来减少对日照的影响，从而检验对模型性能的相对影响。我们还将检查变化的视图和照明几何形状，更改默认的底部反射率以及使用核处理方案对小区域的水属性进行归一化的影响。结果表明，大多数模型配方均具有强大的模型性能，其中对模型输出的最重要影响是由用于预处理的大气和倾斜算法的差异产生的。

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