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¿Cuál es la diferencia entre las imágenes multiespectrales y las hiperespectrales?

La principal diferencia entre las multiespectrales y las hiperespectrales es el número de bandas y lo estrechas que son las bandas.

Las imágenes multiespectrales generalmente se refieren a 3 a 10 bandas. Cada banda tiene un título descriptivo.

Por ejemplo, los canales siguientes incluyen el rojo, el verde, el azul, el infrarrojo cercano y el infrarrojo de onda corta.

Las imágenes hiperespectrales constan de bandas mucho más estrechas (10-20 nm). Una imagen hiperespectral puede tener cientos o miles de bandas. En general, no tienen nombres de canales descriptivos.

Ejemplo de imágenes multiespectrales

Un ejemplo de sensor multiespectral es el Landsat-8. Por ejemplo, Landsat-8 produce 11 imágenes con las siguientes bandas:

• AEROSOL COSTERO en la banda 1 (0,43-0,45 um)
• AZUL en la banda 2 (0,45-0,51 um)
• VERDE en la banda 3 (0.53-0,59 um)
• ROJO en la banda 4 (0,64-0,67 um)
• INFRARROJO CERCANO (NIR) en la banda 5 (0,85-0,88 um)
• INFRARROJO DE ONDA CORTA (SWIR 1) en la banda 6 (1,57-1.65 um)
• INFRARROJO DE ONDA CORTA (SWIR 2) en la banda 7 (2,11-2,29 um)
• PANCROMATICO en la banda 8 (0,50-0,68 um)
• CIRRO en la banda 9 (1,36-1,38 um)
• INFRARROJO TÉRMICO (TIRS 1) en la banda 10 (10.60-11,19 um)
• INFRARROJO TÉRMICO (TIRS 2) en la banda 11 (11,50-12,51 um)

Cada banda tiene una resolución espacial de 30 metros excepto las bandas 8, 10 y 11. Mientras que la banda 8 tiene una resolución espacial de 15 metros, las bandas 10 y 11 tienen un tamaño de píxel de 100 metros. Debido a que la atmósfera absorbe las luces en estas longitudes de onda, no hay ninguna banda en el rango 0,88-1,36.

Ejemplo de imágenes hiperespectrales

En 1994, la NASA planeó el primer satélite hiperespectral llamado TRW Lewis. Lamentablemente, la NASA perdió el contacto con él poco después de su lanzamiento.

Pero más tarde la NASA tuvo una misión de lanzamiento exitosa. En el año 2000, la NASA lanzó el satélite EO-1 que llevaba el sensor hiperespectral «Hyperion». De hecho, el espectrómetro de imágenes Hyperion (parte del satélite EO-1) fue el primer sensor hiperespectral desde el espacio.

Hyperion produce imágenes de 30 metros de resolución en 242 bandas espectrales (0,4-2,5 um). Si quieres probar las imágenes de Hyperion por ti mismo, puedes descargar los datos de forma gratuita en el USGS Earth Explorer.

Hyperion realmente dio el pistoletazo de salida a las imágenes hiperespectrales desde el espacio. Por ejemplo, otras misiones de obtención de imágenes hiperespectrales desde el espacio son:

• PROBA-1 (ESA) en 2001
• PRISMA (Italia) en 2019
• EnMap (Alemania) en 2020
• HISUI (Japón) en 2020
• HyspIRI (Estados Unidos) en 2024

Intuición multiespectral e hiperespectral

Cuando lees este post, tus ojos ven la energía reflejada. Pero un ordenador la ve en tres canales: rojo, verde y azul.

• Si fueras un pez de colores, verías la luz de forma diferente. Un pez de colores puede ver la radiación infrarroja que es invisible para el ojo humano.
• Los abejorros pueden ver la luz ultravioleta. De nuevo, los humanos no podemos ver la radiación ultravioleta de nuestros ojos, pero la UV-B nos perjudica.

Ahora, ¿imagina que pudiéramos ver el mundo con los ojos de un humano, un pez de colores y un abejorro? En realidad, sí podemos. Lo hacemos con sensores multiespectrales e hiperespectrales.

El espectro electromagnético

El visible (rojo, verde y azul), el infrarrojo y el ultravioleta son regiones descriptivas del espectro electromagnético. Nosotros, los humanos, creamos estas regiones con nuestro propio propósito: clasificarlas convenientemente. Cada región se clasifica en función de su frecuencia (v).

Las imágenes multiespectrales e hiperespectrales permiten ver como los humanos (rojo, verde y azul), peces de colores (infrarrojo) y abejorros (ultravioleta). En realidad, podemos ver incluso más que esto como radiación EM reflejada al sensor.

Multiespectral vs. Hiperespectral

Tener un mayor nivel de detalle espectral en las imágenes hiperespectrales da una mejor capacidad para ver lo que no se ve. Por ejemplo, la teledetección hiperespectral distingue entre 3 minerales debido a su alta resolución espectral. Pero el Landsat Thematic Mapper multiespectral no pudo distinguir entre los 3 minerales.

Pero uno de los inconvenientes es que añade un nivel de complejidad. Si tienes 200 bandas estrechas con las que trabajar, ¿cómo puedes reducir la redundancia entre canales?

Las imágenes hiperespectrales y multiespectrales tienen muchas aplicaciones en el mundo real. Por ejemplo, utilizamos imágenes hiperespectrales para cartografiar especies invasoras y ayudar en la exploración de minerales.

Hay cientos de aplicaciones más en las que el multiespectral y el hiperespectral nos permiten comprender el mundo. Por ejemplo, lo utilizamos en los campos de la agricultura, la ecología, el petróleo y el gas, los estudios atmosféricos, etc.

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