Optimización de la detección de CO2 basada en imágenes hiperespectrales mediante modelado de transferencia radiativa para mitigar los impactos del albedo superficial y los aerosoles

La imagen hiperespectral ofrece un mapeo espacial rentable de las concentraciones de CO2 en áreas extensas. Sin embargo, estas estimaciones pueden verse distorsionadas por el albedo superficial y la dispersión de aerosoles. Este estudio utiliza el modelado de transferencia radiativa para contrarrestar las distorsiones derivadas de los aerosoles y el albedo superficial. Al generar un conjunto de datos hiperespectrales sintéticos utilizando bibliotecas realistas, este enfoque fue validado. Los resultados destacan una mejora significativa en las capacidades de detección de CO2, indicando el potencial de los datos hiperespectrales para detectar CO2 en vastas regiones. Sin embargo, la influencia del albedo y la dispersión de aerosoles debe ser rectificada para obtener estimaciones fiables.