Меню
Интересные новости
2018-09-22, Тропинки прошлого, дорога в будущее. Экскурсии по Киеву!
2018-09-16, Эхолот Humminbird в Украине
2018-09-14, Встроенная мебель: причины ее завидной популярности
2018-09-06, Чим корисні перші страви від ТМ ЇDLO
2018-09-05, iPhone 9: характеристики, обзор, фотографии, слухи, дата выхода, цена
2018-09-04, Охотовед-профессионал Юрий Язан
Отдых и туризм
2018-09-22, Одесса — город, который влюбляет в себя
2018-09-16, Отдых в Трускавце: к чему быть готовыми?
2018-08-28, Самые посещаемые уголки Украины. Юг страны (Розовое озеро. Арабатская Стрелка. Горячий источник)
2018-08-22, Горящие туры в Египет из Киева
2018-08-15, Романтическое путешествие в Вену
2018-08-13, Семейные каникулы: если с ребенком, то на Гоа
Архив поступлений
ПнВтСрЧт ПтнСбВс
     12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
Статистика сайта
Rambler's Top100
Правовая информация
Пропозиція для територіальних громад      Оптимизация процесса геообработки – создание инструментов-скриптов Python (.py) для ArcGIS

Принцип отримання гіперспектральних зображень - Завдання, які вирішуються за допомогою гіперспектральних знімків

Мультиспектральний сенсор формує кілька зображень на «окремій вузькій смузі частот» від видимого до інфрачервоного спектру. Приклад: сенсор з 20 окремими каналами, які покривають видиму область спектра, ближню, короткохвильову, середню і довгохвильову ІЧ-області.
Гіперспектральний сенсор одночасно формує зображення на всіх ділянках спектрального діапазону і отримує спектри всіх пікселів сцени. Для гіперспектральних сенсорів важливо не кількість вимірюваних спектрів, а вузькість і послідовність вимірювань. Приклад: сенсор з 20 каналами, який покриває діапазон 500-700 нм, при цьому ширина каналів 20-10 нм.
Гіперспектральне зображення - це тривимірний масив даних (куб даних), який включає в себе просторову інформацію (2D) про об'єкт, доповнену спектральною інформацією (1D) по кожній просторовій координаті (кожній точці зображення відповідає спектр, отриманий в цій точці).

Гіперспектральне зображення   Гиперспектральный куб

Є три основні методи, які використовуються в гіперспектральних технології обробки зображення:
1) просторове сканування зображення з послідовним захопленням загальних спектральних даних;
2) спектральна сканування зображення, з послідовним захопленням повної просторової інформації;
3) метод "знімка", одночасне захоплення всієї спектральної і просторової інформації - використовується в ДЗЗ.
Третій тип пристроїв для отримання гіперспектральних зображень отримує спектр, використовуючи так звану техніку Фур'є-спектроскопії (FT); в цій техніці застосовуються інтерферограми, які отримані за допомогою скануючого інтерферометра, для визначення спектрального складу світлового потоку, який потрапив в інтерферометр.
Для отримання гіперспектральних зображень використовується спеціальні гіперспектральні камери.

Принцип получения гиперспектральных изображений

Захват изображения в разных спектральных областях без сканирования

Завдання, які вирішуються за допомогою гіперспектральних знімків:
1)      Виявлення об'єкта: виділення об'єкта з безлічі подібних або виявлення об'єктів, розмір яких менше номінального розміру пікселя.
2)      Розпізнавання матеріалів: аналіз даних гіперспектральних знімків для розпізнавання невідомих матеріалів. Складання карт матеріалів із зазначенням географічних зон їх поширення.
3)      Диференціація матеріалів: розрізнення матеріалів з подібними спектральними характеристиками.
4)      Відображення поверхні: відображення особливостей поверхні, нерозпізнаних на інших знімках.

№ п/п
Назва КА (сенсор)
Рік запуску
№ за каталогом
Просторове розрізнення, м
Кількість спектральних каналів
Спектральний діапазон
нм
Ширина смуги огляду, км
1. «Ресурс-П» №1 (ГСА)/РФ 25.06.2013 2013-030 25-30 96 0,4-1,1 25
2. «Ресурс-П» №2
(ГСА) /РФ
26.12.2014 2014-087 25-30 96 0,4-1,1 25
3. «Ресурс-П» №3
(ГСА) /РФ
13.03.2016 2016-016 25-30 96 0,4-1,1 25
4. EO-1 (Hyperion)/США 21.11.2000 2000-075 30 220 0.43 – 2.4 7,7
5. PROBA-1 (CHRIS)/ЕКА 22.10.2001 2001-049 18-36 63 0.415 – 10.5 18

Ресурс-П   EO-1   PROBA-1
«Ресурс-П»                  «EO-1»                                  «PROBA-1»

Поиск по сайту
Меню
НОВОСТИ
2018-04-07, 7 базовых курсов в области геоинформационных систем (обучение ГИС)... Подробнее>>>
2018-03-12, ХXІІ Всеукраїнської науково-практичної конференції у ЖВІ... Подробнее>>>
2018-03-11, VIII международный бизнес-форум «GISTECH-UA 2018»... Подробнее>>>
2018-03-10, Группировка КА ДЗЗ “GaoJing-1” (“SuperView 1”) КНР... Подробнее>>>
2018-02-28, Безкоштовні курси по ГІС "Esri's MOOC program"... Подробнее>>>
2018-02-27, Успішний запуск РН "Союз-2.1а" з 4 КА "Lemur-2"... Подробнее>>>
2018-02-26, Россия запустила КА ДЗЗ “Канопус-В” №3 и №4... Подробнее>>>
2018-02-24, Угруповання КА "GOES"... Подробнее>>>
2018-02-23, Курс “Корпоративні бази геоданих для СУБД MS SQL Server. Встановлення та налаштування”... Подробнее>>>
2018-02-22, Курс “ArcGIS for Server 10.x встановлення та налаштування. Сервіси даних”... Подробнее>>>
2018-02-21, IV Всеукраинский хакатон аграрных инноваций-2018... Подробнее>>>
Все новости
10 новых поступлений
  • «Дистанционное зондирование Земли» Японская ассоциация дистанционного зондирования
  • Орбиты спутников дистанционного зондирования Земли
  • «Просторовий аналіз і моделювання в ГІС»
  • Конспект лекций по ГИС
  • Учебное пособие по курсу геоинформатика
  • Геоінформаційні системи в агросфері
  • Руководство по ГИС-анализу часть 1
  • ГІС в екологічних дослідженнях та природоохоронній справі
  • Геоінформаційні технології в народному господарстві
  • Дистанционное зондирование Земли из космоса – обзор законодательства и правоприменительной практики
  • Реклама на сайте
    Copyright © 2008-2018
    При использовании материала сайта
    индексируемая гиперссылка на http://mapexpert.com.ua/ обязательна