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Qual é a diferença entre imagens multiespectrais vs hiper-espectrais?

A principal diferença entre multiespectrais e hiper-espectrais é o número de bandas e o quão estreitas são as bandas.

As imagens multiespectrais referem-se geralmente a 3 a 10 bandas. Cada banda tem um título descritivo.

Por exemplo, os canais abaixo incluem vermelho, verde, azul, infravermelho próximo ao infravermelho, e infravermelho de onda curta.

As imagens multiespectral consistem em bandas muito mais estreitas (10-20 nm). Uma imagem hiper-espectral pode ter centenas ou milhares de bandas. Em geral, não têm nomes descritivos de canais.

Multispectral Imagery Example

Um exemplo de um sensor multiespectral é o Landsat-8. Por exemplo, o Landsat-8 produz 11 imagens com as seguintes bandas:

• COASTAL AEROSOL na banda 1 (0.43-0.45 um)
• AZUL na banda 2 (0.45-0.51 um)
• VERDE na banda 3 (0.53-0.59 um)
• VERMELHO na banda 4 (0.64-0.67 um)
• NEAR INFRARED (NIR) na banda 5 (0.85-0.88 um)
• SHORT-WAVE INFRARED (SWIR 1) na banda 6 (1.57-1.65 um)
• INFRARADO CURTO CURTO (SWIR 2) na banda 7 (2.11-2.29 um)
• PANCHROMÁTICO na banda 8 (0.50-0.68 um)
• CIRRO na banda 9 (1.36-1.38 um)
• INFRARADO TÉRMICO (TIRS 1) na banda 10 (10.60-11.19 um)
• INFRARADO TÉRMICO (TIROS 2) na banda 11 (11.50-12.51 um)

Cada banda tem uma resolução espacial de 30 metros, excepto para a banda 8, 10, e 11. Enquanto a banda 8 tem uma resolução espacial de 15 metros, as bandas 10 e 11 têm um tamanho de pixel de 100 metros. Como a atmosfera absorve luzes nestes comprimentos de onda, não há banda na faixa 0,88-1,36.

Hyperspectral Imagery Example

Em 1994, a NASA planejou o primeiro satélite hiperespectral chamado TRW Lewis. Infelizmente, a NASA perdeu contato com ele logo após seu lançamento.

Mas mais tarde, a NASA teve uma missão de lançamento bem sucedida. Em 2000, a NASA lançou o satélite EO-1 que transportava o sensor hiper-espectral “Hyperion”. Na verdade, o espectrômetro de imagem Hyperion (parte do satélite EO-1) foi o primeiro sensor hiper-espectral do espaço.

Hyperion produz imagens de 30 metros de resolução em 242 bandas espectrais (0,4-2,5 um). Se você quiser testar as imagens Hyperion por si mesmo, você pode baixar os dados gratuitamente no USGS Earth Explorer.

Hyperion realmente deu o pontapé inicial de imagens hiperespectrais a partir do espaço. Por exemplo, outras missões de imagem hiper-espectrais a partir do espaço incluem:

• PROBA-1 (ESA) em 2001
• PRISMA (Itália) em 2019
• EnMap (Alemanha) em 2020
• HISUI (Japão) em 2020
• HyspIRI (Estados Unidos) em 2024

Intuição para multiespectral e hiperespectral

Quando você lê este post, os teus olhos vêem a energia reflectida. Mas um computador vê em três canais: vermelho, verde e azul.

• Se você fosse um peixinho dourado, você veria a luz de forma diferente. Um peixe-dourado pode ver radiação infravermelha que é invisível ao olho humano.
• As abelhas podem ver a luz ultravioleta. Novamente, os humanos não podem ver a radiação ultravioleta dos nossos olhos, mas a radiação UV-B prejudica-nos.

Agora, imagine se pudéssemos ver o mundo aos olhos de um humano, de um peixe-dourado e de uma abelha? Na verdade, nós podemos. Nós fazemos isso com sensores multiespectrais e hiper-espectrais.

O Espectro Electromagnético

Visível (vermelho, verde e azul), infravermelho e ultravioleta são regiões descritivas no espectro electromagnético. Nós, os seres humanos, criamos estas regiões para o nosso próprio propósito – para convenientemente as classificarmos. Cada região é classificada com base na sua frequência (v).

Multispectral and hyperspectral imagery give the power to see as humans (red, verde e azul), peixes dourados (infravermelhos) e abelhas (ultravioletas). Na verdade, podemos ver ainda mais do que isso como radiação EM refletida para o sensor.

Multispectral vs Hiperespectral

Discrever um nível mais alto de detalhes espectrais em imagens hiperespectrais dá uma melhor capacidade de ver o invisível. Por exemplo, o sensoriamento remoto hiper-especttral disfarçado entre 3 minerais por causa de sua alta resolução espectral. Mas o mapeador temático multi-espectral Landsat não conseguia distinguir entre os 3 minerais.

Mas uma das desvantagens é que ele adiciona um nível de complexidade. Se você tem 200 bandas estreitas para trabalhar, como você pode reduzir a redundância entre canais?

Imagens espectrais e multiespectral têm muitas aplicações no mundo real. Por exemplo, usamos imagens hiperespectrais para mapear espécies invasivas e ajudar na exploração mineral.

Existem centenas de outras aplicações onde as imagens multiespectrais e hiperespectrais nos permitem compreender o mundo. Por exemplo, nós o usamos nos campos da agricultura, ecologia, petróleo e gás, estudos atmosféricos, e muito mais.

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