Hlavním rozdílem mezi multispektrálním a hyperspektrálním snímkováním je počet pásem a to, jak jsou pásma úzká.
Multispektrálním snímkováním se obecně rozumí 3 až 10 pásem. Každé pásmo má popisný název.
Například níže uvedené kanály zahrnují červené, zelené, modré, blízké infračervené a krátkovlnné infračervené pásmo.
Hyperspektrální snímky se skládají z mnohem užších pásem (10-20 nm). Hyperspektrální snímek může mít stovky nebo tisíce pásem. Obecně nemají popisné názvy kanálů.
- Multispektrální: 3-10 širších pásem.
- Hyperspektrální: Stovky úzkých pásem.
Příklad multispektrálního snímání
Příkladem multispektrálního snímače je Landsat-8. Snímač je určen pro snímání v různých pásmech. 53-0,59 um)
Každé pásmo má prostorové rozlišení 30 metrů, s výjimkou pásem 8, 10 a 11. Zatímco pásmo 8 má prostorové rozlišení 15 metrů, pásma 10 a 11 mají velikost pixelu 100 metrů. Protože atmosféra pohlcuje světla v těchto vlnových délkách, neexistuje žádné pásmo v rozsahu 0,88-1,36.
Příklad hyperspektrálního snímkování
V roce 1994 NASA plánovala první hyperspektrální družici s názvem TRW Lewis. Bohužel s ní NASA krátce po vypuštění ztratila kontakt.
Později však NASA uskutečnila úspěšnou misi. V roce 2000 NASA vypustila družici EO-1, která nesla hyperspektrální senzor „Hyperion“. Zobrazovací spektrometr Hyperion (součást družice EO-1) byl ve skutečnosti prvním hyperspektrálním senzorem z vesmíru.
Hyperion vytváří snímky s rozlišením 30 metrů ve 242 spektrálních pásmech (0,4-2,5 um). Pokud si chcete snímky Hyperionu sami vyzkoušet, můžete si data zdarma stáhnout na webu USGS Earth Explorer.
Hyperion skutečně odstartoval začátek hyperspektrálního zobrazování z vesmíru. Mezi další mise hyperspektrálního zobrazování z vesmíru patří např:
- PROBA-1 (ESA) v roce 2001
- PRISMA (Itálie) v roce 2019
- EnMap (Německo) v roce 2020
- HISUI (Japonsko) v roce 2020
- HyspIRI (Spojené státy) v roce 2024
Intuice pro multispektrální a hyperspektrální
Když budete číst tento příspěvek, vaše oči vidí odraženou energii. Počítač ji však vidí ve třech kanálech: červeném, zeleném a modrém.
- Kdybyste byli zlatá rybka, viděli byste světlo jinak. Zlatá rybka vidí infračervené záření, které je pro lidské oko neviditelné.
- Čmeláci vidí ultrafialové světlo. Opět platí, že člověk ultrafialové záření očima nevidí, ale UV-B nám škodí.
Teď si představte, že bychom se na svět mohli dívat očima člověka, zlaté rybky a čmeláka? Vlastně můžeme. Umožňují nám to multispektrální a hyperspektrální senzory.
Elektromagnetické spektrum
Viditelné (červené, zelené a modré), infračervené a ultrafialové spektrum jsou popisné oblasti elektromagnetického spektra. My, lidé, jsme si tyto oblasti vymysleli pro svůj vlastní účel – abychom je mohli pohodlně klasifikovat. Každá oblast je kategorizována na základě své frekvence (v).
- Člověk vidí viditelné světlo (380 nm až 700 nm)
- A zlaté rybky vidí infračervené světlo (700 nm až 1 mm)
- Čmeláci vidí ultrafialové světlo (10 nm až 380 nm)
Multispektrální a hyperspektrální snímky dávají možnost vidět jako lidé (červené, zelenou a modrou), zlaté rybky (infračervená) a čmeláky (ultrafialová). Ve skutečnosti můžeme vidět ještě více než to v podobě odraženého EM záření k senzoru.
Multispektrální vs. hyperspektrální
Vyšší úroveň spektrálních detailů u hyperspektrálních snímků dává lepší schopnost vidět neviděné. Hyperspektrální dálkový průzkum například rozlišuje 3 minerály díky vysokému spektrálnímu rozlišení. Multispektrální Landsat Thematic Mapper však nedokázal rozlišit 3 minerály.
Jednou z nevýhod je však to, že přidává další úroveň složitosti. Pokud máte k dispozici 200 úzkých pásem, jak můžete snížit redundanci mezi kanály?
Hyperspektrální a multispektrální snímky mají mnoho reálných aplikací. Hyperspektrální snímky například používáme k mapování invazních druhů a pomáhají při průzkumu nerostných surovin.
Existují stovky dalších aplikací, kde nám multispektrální a hyperspektrální snímky umožňují porozumět světu. Používáme je například v oblasti zemědělství, ekologie, těžby ropy a zemního plynu, studia atmosféry a dalších.
.