Mikä on hyperspektrinen kaukosäädin? Tekniset ominaisuudet, sovellukset

August 23, 2024

Hyperspektrinen kaukosäädin on etäkartoitustekniikan nykyinen raja, monien erittäin kapeiden sähkömagneettisten aaltokaistojen käyttö kiinnostavista kohteista asiaankuuluvien tietojen saamiseksi, sisältää runsaasti alueellista, radiometristä ja spektristä kolminkertaista tietoa, jonka kehitys on vallankumous kaukokartoituksessa, mutta aiheutti myös tietojenkäsittely- ja tietoanalyysitekniikoiden perustavanlaatuisen muutoksen siten, että ylihyppektrisen kaukokartoituksen laajakaistaisessa kaukokartoituksessa voidaan havaita. Joten mikä on hyperspektria? Se alkaa auringon näkyvällä bändillä.

Miksi maailma on värikäs?

Miksi meistä tuntuu, että maailma on niin värikäs? Sadepäivän jälkeen puhdistuva sateenkaari voi auttaa meitä ratkaisemaan vastauksen. Auringonvalo on tosiasiallisesti sekoitettu valo, ilmassa olevien vesipisaroiden sironnan läpi jaotellaan värikkäästi yksiväriseen valoon, joka muodostaa kaikki värit, joita silmimme havaitsee, tämä valon osa määritellään auringon näkyväksi aallonpituuksille.

Tämän lisäksi auringon valo sisältää myös valoa ultravioletti- ja infrapuna -aallonpituuksilla. Sama valon väri ihmisen silmillemme on kuitenkin myös monimutkainen valon väri, joka sisältää tuhansia nauhoja, mikä on kaukana ihmisen silmien rajan ulkopuolella. Samanaikaisesti erilaiset esineet koostuvat erilaisista elementeistä ja niiden yhdisteistä, myös materiaalin rakenne on erilainen, mikä johtaa heijastuneen tai hajallaan olevan valon aallonpituuteen esineen pinnalla myös spesifisyyttä; Erilaiset esineet erilaisissa valon heijastuksen tai sirontakyvyn aallonpituuksien eri tiloissa ovat erilaisia, mutta myös esineellä on eri väri- tai spektriominaisuudet, aivan kuten ”sormenjäljet, kuten“ sormenjälki ”-tiedot, se voi erottaa piirteet ja ilmakehän koostumus Hieno tapa. Tällaiset aineiden ainutlaatuiset spektriominaisuudet muodostavat perustan eri objektien ominaisuuksien tunnistamiselle ja analysoinnille kaukokartoitustieteissä.

different bands of sunlight

Satelliittien optiset etätunnistimet ovat käyttäneet peräkkäin monispektristä kuvantamistekniikkaa ja hyperspektriaalista kuvantamistekniikkaa, jossa valon heijastunut tai hajautettu objekteista jaetaan erityisiin aallonpituuskauhoihin valonkaistoihin suodattimien avulla Prismat, ritilät ja muut valonhalvauslaitteet ja kohteet tunnistetaan ja kaukokartoitus määritetään maasta saatujen spektriominaisuustietojen perusteella tai ilmakehän heijastuksesta tai sironnasta.

Aluksi maan kaukokartoitus käytti monispektristä kuvantamistekniikkajärjestelmää, usein vain muutamia kanavia, kukin kanava sisältää optista tietoa aallonpituuksilla kymmeniä nanometrejä leveäksi ja voi toteuttaa spektrin havaitsemiskyvyn sekä infrapuna- että ultraviolettisuuntaa. Samankaltaisten esineiden tai esineiden osalta niiden heijastusspektrien ominaispiikit ovat yleensä samanlaisia, kuten alla olevassa kuvassa esitetään, neljän puulajin ominaiset piikit ovat vain hiukan erilaisia 960 nanometrillä ja jotta voidaan Erota eri puulajien luokat, vaaditaan alle kymmenen nanometrin spektriresoluutio; Esimerkiksi kivien luokittelua ja tunnistamista, tuholaisten ja sairauksien esiintymistä viljelykasveissa, maaperä on kunnostettu viljelyyn sekä kasvisto- tai syanobakteerien puhkeamiseen, esimerkiksi kallioiden, sato -tuholaisten ja tuholaisten luokitteluun ja tunnistamiseen Sairaudet, maaperän kunnostaminen ja viljely, veden kukinta tai syanobakteerit puhkeavat, ilman pilaantuminen ja muut ongelmat, jotka heijastuvat spektrissä vain muutamassa muutoksen nanometrissä, perinteiset monispektrisen havaitsemisen keinot ovat ylikuormitettuja, ja tunnistamisen onnistumisaste ei ole korkea .

Hyperspektrisen kaukokartoitustekniikan kehityksen alkaessa 1970 -luvulla optisen kaukokartoituksen kentälle tehtiin vallankumoukselliset muutokset ja muodosti asteittain suositun rajateknologian kentän. Hyperspektrin kaukokartoitustekniikka on tekniikka, joka perustuu hyvin moniin kapeakaistaisiin kuvatietoihin, joissa yhdistyvät kuvantamistekniikka spektritekniikkaan kahden ulottuvuuden geometrisen tilan ja yhden ulottuvuuden spektritiedon havaitsemiseksi tavoitteen ja jatkuvan, kapeakaistan saamiseksi kapeakaistalla Kuvatiedot, joilla on korkea spektriresoluutio. Hyperspektrinen kuvantamistekniikka kehittyy nopeasti, ja tavallisiin sisältyy rititospektroskopia, akuso-optinen viritettävä suodatinspektroskopia, prismispektroskopia ja sirupäällyste.

Mitkä ovat hyperspektrin kaukokartoituksen tekniset ominaisuudet?

Hyperspektriaalinen （ Hyperspektrikamera ） Yksikanava kaista on kapea, sen spektrin resoluutio on yhtä suuri kuin nanometrin (NM) suuruusjärjestys (yleensä alle 10 nm), jopa kymmeniin tai jopa satoja enemmän, satojen spektrikanavien lukumäärä saada spektrikanavat Jatkuvan spektritiedon jatkuva materiaalin heijastus / sironta, joka voidaan toteuttaa näkyvän, lähi-infrapuna-, keski-infrapuna- ja lämpöinfrapuna-aallonpituuskaistan ja hyperspektrisen tiedon hankkimisen alueella.

Erotettuna perinteisestä monispektrisestä kaukokartoitustekniikasta värierojen perusteella perustuvien kohteiden erottamiseksi, hyperspektrinen kaukokartoitustekniikka voi saavuttaa erillisen näytteenoton spektritilassa, ja erottuvat kohteet ovat yleensä niitä, joilla on ilmeisiä eroja spektrialueella, kuten vesistöissä , kasvillisuus ja paljain maa. Hyperspektrin kaukokartoitus on moniulotteinen tiedon hankkimistekniikka, jossa yhdistyvät kuvantamistekniikka ja spektritekniikka, joka voi samanaikaisesti hankkia kohteen ja kolmannen ulottuvuuden spektritiedon kaksiulotteisen alueellisen tiedon ja analysoida materiaalin koostumustiedot morfologian kautta Spektrikäyrät kohteen ja kohdeominaisuuksien tunnistamiseksi, jotka voivat erottaa samanlaiset ominaisuudet eri luokat. Eri sovellusskenaarioiden mukaan spektrin selektujen selektiivisyys muuttuu joustavaksi ja monipuoliseksi, mikä parantaa ominaisuuksien erottamis- ja tunnistamiskykyä, erottaa tehokkaasti samanlaisia ominaisuuksia kuuluvat eri luokat, tajuaa ”erilaiset spektrit samantyyppiselle ominaisuudelle” ja ”Erilaiset ominaisuudet samanlaiselle spektrille” ja vähentää ominaisuuksien, kuten eri puulajien ilmiön spektrin spatiaalisen sekaannuksen ilmiötä. Se voi vähentää ominaisuuksien spektrin spatiaalisen sekaannuksen ilmiötä, kuten eri puulajien ja eri mineraalien tunnistamista; Samanaikaisesti hyperspektriatietoa voidaan käyttää biofysikaalisten ja kemiallisten parametrien uuttamiseen sekä klorofyllin A, ligniinin ja kasvillisuuden selluloosan biokemialliseen analyysiin.

Hyperspektrisen kaukokartoitustekniikan kehittäminen tekee kaukokartoituksen laadullisesta analyysistä kvantitatiiviseen tai puolikvantitatiiviseen muutokseen, perinteisen kuvantamisen kaukokartoitustekniikan tärkein soveltaminen perustuu laadulliseen analyysiin, osa tulosten tarkkuuden kvantitatiivisia analyysiä ei ole Ihanteellinen, joka liittyy ilmeisesti kuvantamisanturin spektrin ja alueelliseen resoluutioon, ilmakehän ja maaperän taustan häiriöihin ja muihin rajoituksiin, hyperspektrin resoluution kuvantamisen kauko -anturi murtuu ensin yhden rajan korkean spektrin resoluution spektriresoluution läpi. Katkaisee spektriresoluution rajoituksen, joka tukahduttaa suurelta osin muiden häiritsevien tekijöiden vaikutuksen spektritilassa, mikä on erittäin hyödyllistä kvantitatiivisten analyysitulosten tarkkuuden parantamisessa.

Mitä ovat hyperspektrisovellukset?

Verrattuna korkearesoluutioisiin ja monispektrisiin kuviin, hyperspektrisissä kuvissa on korkea spektriresoluutio ja monet kaistat, jotka voivat saada melkein jatkuvia spektrin ominaisuuskäyriä, ja erityiset kaistat voidaan valita tai poimia tarpeen korostamisen kohteena olevien ominaisuuksien korostamisen mukaan; Kvantisoitu jatkuva spektrikäyrätiedot tarjoavat olosuhteet kuvan luokituksen käyttöönottamiseksi ominaisuuksien spektrimekanismimalliin, joka sisältää rikkaita radiometrisiä, alueellisia ja spektritietoja ja on erilaisia tietoa. Se sisältää rikkaita radiometrisiä, spatiaalisia ja spektritietoja, ja se on kattava eri tietokanta. Hyperspektrikuvaaan käytetään laajasti geomorfologisen kartoituksen, resurssien etsinnän, maatalouden kaukokartoituksen, ympäristön kaukokartoituksen, metsätalouden seurannan, maaperän kaukokartoituksen, vedenvärisen kaukokartoituksen ja ilmakehän tieteen kentällä.

1. Etäkartoitus ominaisuuksien luokitteluun

Kuva näyttää hyperspektristen etäaihteistojen hankkimien Dubain rannikkoalueiden hyperspektriset tiedot, jotka pystyvät tarkasti tunnistamaan tärkeimpien ominaisuuksien luokan, kuten vesistöjen, rakennukset, tiet, paljaat maaperät jne. jaetaan 3 ~ 5 tehokkaaseen alaluokkaan kussakin pääluokassa ja voi myös tunnistaa etämeren alusten tiedot.

踩踩踩 .jpg

2. Malmin etsintä

Hyperspektrin kaukokartoitustekniikka voi tarjota lisäyksen geologiseen tutkimukseen. Saatujen kivien spektrikähteiden analyysin perusteella voidaan tietää mineraalijakaumatyypit ja paikan pinta -ala. Kuvio osoittaa, että hyperspektrin kaukokartoitustiedot poistivat tehokkaasti kahden tyyppisiä mineraalitietoja serisiitti- ja kloriitista Qinghain Dulanin alueella ja MNF -muunnoksen jälkeen se parantaa litologian ja tektonisen geologian tiedon tunnistamista.

矿石 .jpg

3. Vesiympäristön kaukokartoitus

Vesilaitosten ja veden kukinnan ja kasvillisuuden spektrien välisen tietyn samankaltaisuuden vuoksi yleisesti käytettyjen monispektristen etäkartoitustietojen on vaikea tunnistaa veden kukinta ja vesikasvit tarkasti, ja vain hyperspektriset kaukokartoitustiedot voivat kaapata Yksityiskohtaiset spektrierot kompleksin ja muuttuvien veden kukintojen, vesikasvien ja vesistöjen välillä, jotta veden kukinta ja vesikasvit tunnistavat tarkasti. Kuvio näyttää satelliittien hyperspektrisen etätuottimen hankkiman Yunnan Dianchin alueellisen vesirunon ympäristökartan, joka pystyy selvästi tunnistamaan värillisen liuenneen orgaanisen aineen (CDOM), klorofylli A (CHL-A) ja suspendoituneen kiintoainepitoisuuden (TSM) (TSM) ja suspendoituneen kiinteiden aineiden pitoisuudet (TSM) ja suspendoituneet kiintoaineet (TSM) (TSM) (TSM) (TSM) ja suspendoituneet kiintoaineet (TSM) (TSM) (TSM) (TSM) (TSM) (TSM). vesistössä. Samaan aikaan myös pienten jokien ja järvien kuin Dianchin vedenlaatuparametrit ovat myös selvästi tunnistettavissa kuvassa.

矿石 .jpg

4. Ilmakehän kaukokartoitus

Metaanilähteen päästöjen etäkartoitus suoritettiin Libyassa ja Yhdysvalloissa käyttämällä hyperspektriaalisia kaukokartoitustietoja optimoidulla metaanipylvään pitoisuuden inversioalgoritmeilla. Kuvio (a) näyttää metaanin vuotojen seurannan tulokset Libyassa Dor Marada -öljykaivosta, ja kuvio (b) näyttää metaanivirron seurannan tulokset DCP: n keskivirran öljykaivosta Yhdysvaltojen Permian altaassa, mikä voi tarkasti Tarkkaile selkeää metaanemissiota alueella.