Diferença entre calibração radiométrica e correção radiométrica

Eu sou novo no campo de sensoriamento remoto. Às vezes, fiquei confuso ao ler sobre o pré-processamento de imagens. Alguém pode me explicar a diferença e alguns exemplos de métodos para fazer correção radiométrica e calibração radiométrica? A conversão de valores DN em valores de refletância TOA (atmosférico), a partir de 2 conjuntos de imagens (por exemplo, Landsat 7), de diferentes tempos, é contada como correção ou calibração? As correções DOS (Dark Object Subtraction) e Sun-angle correção de radiometria?

Às vezes, é difícil distinguir calibração e correção no sensoriamento remoto, porque não estamos em um laboratório com controle total da medição. Portanto, os dois são frequentemente misturados.

Sensu stricto, calibração radiométrica é a conversão da medição do sensor para uma quantidade física. No sensoriamento remoto, o sensor está medindo um brilho do topo da atmosfera. Portanto, o provedor de imagens também fornece coeficientes de calibração para converter do número de dígitos (DN) em brilho. Como podemos confiar na quantidade de energia da luz que vem do sol, o brilho é normalmente normalizado em valores de refletância (mais fácil de trabalhar porque delimitado por 0 e um), portanto, essa etapa também pode fazer parte da calibração. Portanto, a calibração fornece um valor de refletância, mas é a refletância no topo da atmosfera (TOA).

De fato, a proporção da luz incidente que é realmente refletida pelo objeto observado é afetada por diferentes fatores (principalmente topografia e espessura atmosférica). As refletâncias medidas TOA, portanto, precisam ser corrigidas se você precisar de valores absolutos. Isso não depende do sensor em si, portanto, eu não falaria sobre calibração neste caso: você precisa corrigir os valores medidos TOA para estimar os valores no topo do dossel.

Para responder sua pergunta, eu diria que o DOS é um método de correção e a refletância de DN para TOA é uma calibração. O DOS exige um objeto escuro estável, no qual você pode assumir que a variabilidade se deve ao ruído atmosférico, difícil de encontrar.

EDIT: para obter mais informações sobre a correção atmosférica do Landsat, recomendo o LEDAPS (Masek et al, 2013). Para o Sentinel-2, diferentes algoritmos foram propostos e ainda não posso dar uma resposta definitiva. O SEN2COR é muito usado, e o MAJA é ótimo se você trabalha com séries temporais (também para o Landsat, por sinal).