Гиперспектральное дистанционное зондирование Земли
Последние достижения в области дистанционного зондирования и географической информации привели к разработке гиперспектральных датчиков. Гиперспектральное дистанционное зондирование, также известное как спектроскопия изображений, является относительно новой технологией. В настоящее время ученые пробуют применять гиперспектральность для обнаружения и идентификации минералов, земной растительности, а также искусственных материалов и слоев.
Спектроскопия изображений используется в лабораториях физиками и химиками уже более 100 лет для идентификации материалов и их состава. Спектроскопия может быть использована для оценки способности поглощения, благодаря специфическим химическим связям в твердом, жидком или газообразном веществе. В последнее время, с развитием технологий, спектроскопия изображений нашла свое применение и в наблюдении за Землей.
Концепция гиперспектрального дистанционного зондирования возникла в середине 80-х годов и до сих пор наиболее широко используется геологами для картографирования полезных ископаемых. Фактическое обнаружение материалов зависит от спектрального покрытия, спектрального разрешения, отношения сигнал / шум спектрометра, обилия материала и силы поглощения этого материала в измеряемой длин волн области.
Гиперспектральное дистанционное зондирование объединяет визуализацию и спектроскопию в единую систему, которая часто включает в себя большие наборы данных и требует новых методов обработки. Гиперспектральные наборы данных обычно состоят примерно из 100-200 спектральных полос относительно узкой полосы пропускания (5-10 нм), тогда как мультиспектральные наборы данных обычно состоят примерно из 5-10 полос относительно большой полосы пропускания (70-400 нм).
Гиперспектральные изображения обычно собираются (и представляются) в виде куба данных с пространственной информацией, собранной в плоскости X-Y, и спектральной информацией, представленной в направлении Z.
Спектроскопия изображений используется в лабораториях физиками и химиками уже более 100 лет для идентификации материалов и их состава. Спектроскопия может быть использована для оценки способности поглощения, благодаря специфическим химическим связям в твердом, жидком или газообразном веществе. В последнее время, с развитием технологий, спектроскопия изображений нашла свое применение и в наблюдении за Землей.
Концепция гиперспектрального дистанционного зондирования возникла в середине 80-х годов и до сих пор наиболее широко используется геологами для картографирования полезных ископаемых. Фактическое обнаружение материалов зависит от спектрального покрытия, спектрального разрешения, отношения сигнал / шум спектрометра, обилия материала и силы поглощения этого материала в измеряемой длин волн области.
Гиперспектральное дистанционное зондирование объединяет визуализацию и спектроскопию в единую систему, которая часто включает в себя большие наборы данных и требует новых методов обработки. Гиперспектральные наборы данных обычно состоят примерно из 100-200 спектральных полос относительно узкой полосы пропускания (5-10 нм), тогда как мультиспектральные наборы данных обычно состоят примерно из 5-10 полос относительно большой полосы пропускания (70-400 нм).
Гиперспектральные изображения обычно собираются (и представляются) в виде куба данных с пространственной информацией, собранной в плоскости X-Y, и спектральной информацией, представленной в направлении Z.
Применение гиперспектральных изображений:
Существует множество сфер для применения гиперспектрального дистанционного зондирования.
Гиперспектральные данные (или спектры) можно рассматривать как точки на n-мерной диаграмме рассеяния. Данные для определенного пикселя соответствуют спектральному отражению для этого пикселя. Распределение гиперспектральных данных в n-пространстве может быть использовано для оценки числа спектральных конечных элементов и их чистых спектральных сигнатур, а также для понимания спектральных характеристик материалов, составляющих эту сигнатуру.
Существует множество сфер для применения гиперспектрального дистанционного зондирования.
- Атмосфера: водяной пар, свойства облаков, аэрозоли.
- Экология: хлорофилл, листовая вода, целлюлоза, пигменты, лигнин.
- Геология: минеральные и почвенные типы.
- Прибрежные воды: хлорофилл, фитопланктон, растворенные органические вещества, взвешенные отложения.
- Снег/лед: фракция снежного покрова, зернистость, таяние.
- Сжигание биомассы: субпиксельные температуры, дым.
- Коммерческая деятельность: разведка полезных ископаемых, сельское хозяйство и лесное хозяйство.
Гиперспектральные данные (или спектры) можно рассматривать как точки на n-мерной диаграмме рассеяния. Данные для определенного пикселя соответствуют спектральному отражению для этого пикселя. Распределение гиперспектральных данных в n-пространстве может быть использовано для оценки числа спектральных конечных элементов и их чистых спектральных сигнатур, а также для понимания спектральных характеристик материалов, составляющих эту сигнатуру.
08 АПРЕЛЯ/ 2021
