O experimento, coordenado pelo Dr. Nima Pahlevan - NASA Goddard Space Flight Center, com participação do LabISA, fez a avaliação de oito métodos no estado da arte de correção atmosférica sobre águas interiores e costeiras. O experimento foi denominado de “The Atmospheric Correction Intercomparison Exercise (ACIX-Aqua)” e foi uma iniciativa conjunta da NASA – ESA (European Space Agency). Os resultados deste esforço colaborativo serão publicados no periódico Remote Sensing of Environment em junho de 2021, com o título “ACIX-Aqua: A global assessment of atmospheric correction methods for Landsat-8 and Sentinel-2 over lakes, rivers, and coastal waters”.  O Artigo já está disponível em: https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112366.

O pesquisador Cláudio Barbosa, do LabISA apresenta abaixo o resumo do Artigo:

A correção atmosférica de imagens adquiridas sobre alvos aquáticos continentais e costeiros é um dos principais desafios remanescentes no sensoriamento remoto aquático, porque a ausência de correção adequada muitas vezes dificulta a quantificação acurada de parâmetros de qualidade de água, de variáveis biogeoquímicas e a análise de variabilidade espacial e temporal destes parâmetros em ambientes aquáticos. ACIX-Aqua ("Atmospheric Correction Intercomparison eXercise" em ambientes aquáticos) realizou uma avaliação completa de oito processadores de correção atmosférica (CA) de última geração disponíveis para processamento de dados Landsat-8 e Sentinel-2. Mais de 1000 medidas radiométricas adquiridas concomitantes às imagens (matchups) sobre águas interiores (rios, lagos, reservatórios) e águas costeiras foram utilizadas para examinar a qualidade da refletância aquática derivada das imagens. Este conjunto de dados originou-se de duas fontes: Dados coletados pela comunidade científica internacional (predominantemente em águas interiores), e os medidos pelo componente Ocean Color da AERONET (AERONET-OC), representando principalmente ambientes oceânicos costeiros. O volume de dados permitiu a avaliação dos processadores de correção atmosférica individualmente (usando todos os matchups) e comparativamente, em sete diferentes tipos ópticos de água - OWTs (usando matchups comuns). O desempenho dos processadores em matchups de águas interiores foi diferente dos matchups de AERONET-OC, provavelmente refletindo a variabilidade inerente nas propriedades aquáticas e atmosféricas entre os dois conjuntos de dados. Para águas interiores a mediana do erro em 560 nm e 664 nm está na faixa de 20 a 30% para processadores com melhor desempenho. Já para as medidas AERONET-OC, estes erros ficaram na faixa de 15 a 30%. As maiores incertezas foram associadas às bandas do azul (443 e 490nm) (25 a 60%), considerando ambos os conjuntos de dados. Foi avaliada também a propagação da incerteza para os produtos derivados, como concentração de clorofila-a e Sólidos Suspensos Totais próximos à superfície. Para imagens corrigidas sobre águas interiores e com incertezas de 20-30% entre (490 ≤ λ ≤ 743 nm), os produtos derivados apresentaram incertezas entre 25-70% para os processadores com melhor desempenho. Resumimos nossos resultados usando matrizes de desempenho que orientam a comunidade de usuários por meio do desempenho relativo específico por tipo óptico de água dos processadores CA. Nossa análise enfatiza a necessidade de uma melhor representação dos aerossóis, particularmente os absorventes, e melhorias nas correções das reflexões especulares do céu e do sol (sunglint e skyglint) e efeitos de adjacência, a fim de obter produtos derivados de maior qualidade em ecossistemas aquáticos continentais e costeiros. 

Figura: Avaliações de desempenho relativo [%] determinado por agregação de intercomparações pareadas. Cores mais brilhantes (branco ou amarelo) indicam reflectância mais acurada para um determinado tipo óptico de água (OWT). Maiores detalhes no artigo.