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).
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.
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.
