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Los datos espectrales adquiridos por los sensores están influenciados por una serie de factores, como la absorción atmosférica, la dispersión, la geometría de la iluminación del objetivo del sensor, la calibración del sensor y los procedimientos de procesamiento de datos de imágenes, que tienden a cambiar con el tiempo.

Los objetivos en escenas de varias fechas son extremadamente variables y han sido casi imposibles de comparar en un modo automatizado .

Para detectar cambios genuinos en el paisaje como lo revelan los cambios en la reflectancia de la superficie de las imágenes de satélite de varias fechas, es necesario realizar una corrección radiométrica. Son posibles dos enfoques para la corrección radiométrica: absoluta y relativa. El enfoque absoluto requiere el uso de mediciones en el suelo en el momento de la adquisición de datos para la corrección atmosférica y la calibración del sensor. Esto no solo es costoso sino también poco práctico cuando se utilizan datos de imágenes satelitales de archivo para el análisis de cambios.

Se prefiere el enfoque relativo a la corrección radiométrica, conocido como normalización radiométrica relativa (RRN), porque no se requieren datos atmosféricos in situ en el momento de los pasos superiores del satélite. Este método implica normalizar o rectificar las intensidades o los números digitales (DN) de imágenes de varias fechas banda por banda a una imagen de referencia seleccionada por el analista. Las imágenes normalizadas aparecerían como si fueran adquiridas con el mismo sensor en condiciones atmosféricas y de iluminación similares a las de la imagen de referencia.

En imágenes obtenidas por Drones en cartografía digital algunos elementos pueden variar.
Se muestra un video usando Agisoft Metashape de forma introductoria a los procesos usando un Panel de Calibración Radiométrica.

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