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マルチスペクトルイメージの例

マルチスペクトルセンサーの例としては、Landsat-8が挙げられます。 例えば、Landsat-8は以下のバンドで11画像を生成します：

• バンド1のCOASTAL AEROSOL (0.43-0.45 um)
• バンド2のBLUE (0.45-0.51 um)
• バンド3のGREEN (0. 0.45 um)

Landat-8が生成するバンド2(0.43-0.45 um)とバンド3(0.51 um)の画像です。0.53-0.59 um）

• バンド4の赤（0.64-0.67 um）
• バンド5の近赤外（NIR） (0.85-0.88 um)
• バンド6の近赤外（SWIR 1） (1.57-1.59 um)

バンド5の近赤外（NIR）(1) (0.53-0.59 um) バンド6の近赤外(0) (0.54-0.59 um)65 um）

• バンド7の短波長赤外線（SWIR 2）（2.11-2.29 um）
• バンド8のパンクロマチック（0.50-0.68 um）
• バンド9のサーカス（1.36-1.38 um）
• バンド10のサーモ・インフラッド（TIRS 1）（10.50-1.68 um）

バンド10のサーマルナイト（TIRS 3）（0.60-11.19 um）

• バンド11のTIRS 2（11.50-12.51 um）

バンド8、10、11を除く各バンドは30mの空間分解能を有します。 バンド8の空間分解能は15mですが、バンド10と11は100mの画素サイズを持っています。

Hyperspectral Imagery Example

1994年に、NASAは最初の超広角衛星TRW Lewisを計画しました。 残念ながら、NASAは打ち上げ直後にその通信を失ってしまいました。

しかし、その後NASAは打ち上げミッションを成功させました。 2000年、NASAはハイパースペクトルセンサ「ハイペリオン」を搭載したEO-1衛星を打ち上げました。 実は、このハイペリオン画像分光器（EO-1衛星の一部）は、宇宙からの最初のハイパースペクトルセンサだったのです。

ハイペリオンは、242のスペクトルバンド（0.4-2.5um）で30mの解像度の画像を生成することができます。 ハイペリオンの画像を自分で試したい場合は、USGS Earth Explorerでデータを無料でダウンロードすることができます。

Hyperionは、宇宙からのハイパースペクトル画像の開始をまさにキックオフしたのです。 たとえば、宇宙からの他のハイパースペクトル画像ミッションには次のようなものがあります。

• プロバ（Proba-）。1（ESA）2001年
• PRISMA（イタリア）2019年
• EnMap（ドイツ）2020年
• HISUI（日本）2020年
• HyspIRI（アメリカ）2024年

マルチスペクトルやハイパースペクトルの勘所

この投稿を見ている人は あなたの目には、反射したエネルギーが見えています。 しかし、コンピュータはそれを赤、緑、青の3つのチャンネルで見ています。

• もしあなたが金魚だったら、光の見え方が違うでしょう。 金魚は、人間の目には見えない赤外線を見ることができます。
• マルハナバチは紫外線を見ることができます。

さて、人間、金魚、マルハナバチの目で世界を見ることができたらどうでしょうか。 実は、できるのです。

電磁スペクトル

可視光（赤、緑、青）、赤外線、紫外線は、電磁スペクトルの記述領域です。 私たち人間は、これらの領域を自分たちの目的のために、都合よく分類するために作り上げました。 それぞれの領域は、周波数（v）により分類されています。

マルチスペクトルおよびハイパースペクトル画像によって人間（赤、緑、青）と同様に見る力を得ることができるのです。 緑、青）、金魚（赤外線）、マルハナバチ（紫外線）。

Multispectral vs Hyperspectral

Hyperspectral イメージでスペクトルの詳細をより高いレベルで表示すると、見えないものを見る能力が高くなります。 例えば、ハイパースペクトルリモートセンシングは、その高いスペクトル分解能により、3つの鉱物を区別することができます。 しかし、マルチスペクトルのLandsat Thematic Mapperでは、この3つの鉱物を区別することができませんでした。 200 の狭いバンドを使用する場合、チャンネル間の冗長性をどのように減らすことができるでしょうか。

ハイパースペクトルおよびマルチスペクトル画像には、実世界で多くのアプリケーションがあります。 たとえば、ハイパースペクトル画像は、侵入種のマッピングや鉱物探査に使用されています。

マルチスペクトルやハイパースペクトルが世界を理解するのに役立つアプリケーションは、他にも何百と存在します。 たとえば、農業、生態学、石油・ガス、大気研究などの分野で使用されています。