Relative Korrekturmodelle
Grundsätzlich unterscheidet man zwischen absoluten und relativen Korrektur-Algorithmen:
Invariant-Object Methods
Bei diesem relativen Algorithmus für atmosphärische Korrekturen setzt man voraus, dass in jeder Aufnahme eine bestimmte Pixelanzahl ist, deren Reflexionsgrad als konstant angenommen werden kann. Zwischen den verschiedenen Bändern eines Sensors gelten lineare Beziehungen für diese „unveränderlichen Objekte“. Aufgrund dieser konstanten Reflexionseigenschaften können die verbleibenden Pixelwerte entsprechend angepasst werden. Man spricht von einer „Normalisierung“ der Luftbildaufnahme.
Der Nachteil der statistischen Methode ist, dass verschiedenartige Streueffekte des Aerosols nicht berücksichtigt werden. Vorteilhaft ist die Schnelligkeit und Unkompliziertheit des Verfahrens.
Histogramm Matching Methods
Die Reflexionsgrade bestimmter Objekte bzw. Flächen werden in Form von Histogrammen aufgetragen. Im Folgenden geht man davon aus, dass die Reflexionsgrade der Aufnahme in Etwa überall gleich sind. Für die Regionen klarer Luft und nebliger Luft werden die tatsächlichen Reflexionsgrade in Histotramme eingetragen. Überträgt man nun das Histogramm von klaren Gebieten auf Gebiete, über denen Dunst und Nebel liegt, kann man aus den Differenzen die nötigen Korrekuren berechnen.
Dieser Algorithmus wird beispielsweise in ERDAS angewandt.
Unterscheiden sich die Reflexionseigenschaften der einzelnen Objekte stärker voneinander, ist diese Methode allerdings nachteilhaft. Ebenso ungünstig sind stark variierende Aerosolgehalte. Von Vorteil ist dagegen die einfache Implementierung dieses relativen Algorithmus.
Dark-Object Methods
Diese Methode wird hauptsächlich für Aufnahmen mit dichter Vegetation verwendet (Sensor: Landsat ETM+/TM). Die Pixelwerte sind stark korreliert mit den Reflexionswerten des blauen und grünen Bandes. Objekte, die nur gering reflektieren, nennt man „Dark Objects“.
Um die Korrelationen zu berücksichtigen, müssen die Gebiete dichter Vegetation allerdings hinreichend groß sein. Somit ist diese Methode vor allem im Winter auf der nördlichen Halbkugel nicht anzuwenden. Zudem unterscheiden sich die Korrelationen je nach Art der Vegetation.
Die Korrektur-Algorithmen MODIS (moderate-resolution imaging spectroradiometer) und MERIS (medium-resolution imaging spectrometer) basieren auf diesem Prinzip.
Contrast Reduction Methods
In Regionen, in denen die Oberflächenreflexion annähernd konstant ist, basieren die Variationen im Satellitensignal häufig auf optischen Eigenschaften, wie beispielsweise die Streuung an Aerosolen. Je stärker der Aerosolgehalt ist, desto weniger Details erkennt man auf der Erdoberfläche. Aus diesen lokalen Unterschiede kann man auf die optische Tiefe schlussfolgern.
Allerdings variiren die Reflexionsgrade auf den Oberflächen meist auch mit der Zeit.