Estimation of atmosphere and object properties in hyperspectral longwave infrared data

Vi presenterar en metod för estimering av atmosfärsparametrar ur hyperspektrala långvågsinfraröda (LWIR) data. Metoden involverar även estimering av objektparametrar (temperatur och emissivitet) begränsat av att emissiviteten är konstant för alla våglängder. Metoden analyseras med avseende på känslighet för brus och antalet spektralband. Simuleringar med syntetiska signaturer samt signaturer från riktig vegetation har använts för att validera analysen. Simuleringar inkluderar än så länge inte en särskilt realistisk sensormodel. Flera ämnen för fortsatta studier har identifierats, bland dem behovet av mer realistiska sensormodeller, robust estimering från multipla observationer, samt fortsättningen mot temperatur-emissivitetsseparation (TES) och materialklassificering. En slutsats är att den föreslagna metoden kan användas med så få som 10-20 spektralband vid måttliga brusnivåer. Mer än 20 band förbättrar inte estimaten.