Спутниковая группировка гиперспектральных систем дистанционного зондирования серии Сигуан
Стремясь к построению КитаяКрупнейшая и наиболее функциональная спутниковая группировка, простая в использовании и практичная.Гиперспектральная группировка спутников дистанционного зондирования
технология гиперспектральной визуализации
Космические врачи проводят компьютерную томографию Земли.
Обычные спутниковые камеры могут показывать только цвет поверхности (например, зелёный лес), в то время как гиперспектральные камеры подобны компьютерным томографам в больницах. Они могут «разрезать» объекты для анализа, показывая не только цвет леса, но и определяя, больны ли деревья, испытывают ли недостаток воды или даже какие минералы скрыты под землёй, анализируя сотни едва заметных цветовых различий в солнечном свете, отражённом листьями.
По сравнению с изображениями, используемыми в основном для визуализации (RGB) и полуколичественной классификации/мониторинга (мультиспектральные), гиперспектральные изображения, содержащие в десятки раз больше данных (сотни непрерывных узких полос против нескольких дискретных широких полос), обеспечивают невероятно детальное отображение спектральных характеристик наземных объектов. Этот скачок в плотности информации напрямую приводит к революционному повышению точности анализа, что делает их незаменимыми в областях, требующих точной идентификации материалов и количественного анализа, таких как точное земледелие, разведка полезных ископаемых, мониторинг окружающей среды и идентификация военных целей.
Гиперспектральная визуализация обладает следующими существенными преимуществами.
◎ Он содержит практически непрерывную спектральную информацию о характеристиках поверхности земли.После реконструкции спектральной отражательной способности гиперспектральные изображения позволяют получить непрерывную кривую спектральной отражательной способности, которая аппроксимирует обнаруживаемый объект, совпадая с его измеренным значением, таким образом, применяя модель спектрального анализа обнаруживаемого объекта в лабораторных условиях к процессу получения изображения.
◎Возможности обнаружения и идентификации типов землепользования значительно улучшены.Гиперспектральные данные позволяют обнаруживать вещества с диагностическими характеристиками спектрального поглощения и точно различать типы почвенного покрова, материалы дорожного покрытия и т. д.
Существуют различные методы классификации и идентификации географических объектов.Классификация изображений может использовать методы распознавания образов, такие как байесовский дискриминантный анализ, деревья решений, нейронные сети и машины опорных векторов, или же методы, основанные на сопоставлении спектров из спектральной базы данных исследуемого объекта. Признаки классификации и распознавания могут быть получены либо из спектральных диагностических признаков, либо из отбора и извлечения признаков.
◎ Станет возможной количественная и полуколичественная классификация и идентификация наземных объектов.Гиперспектральные изображения позволяют оценивать параметры состояния различных обнаруживаемых объектов, что значительно повышает точность и надежность высокопроизводительного количественного анализа изображений.
Гиперспектральные спутниковые данные дистанционного зондирования обладают характеристикой «интегрированного изображения и спектра», что позволяет получать больше информации о наземных объектах, чем обычные спутники, и могут широко применяться в различных областях, включая военный, государственный и гражданский секторы. В мониторинге морской среды, экологической обстановки и атмосферы гиперспектральные данные позволяют получать более точные результаты мониторинга, чем мультиспектральные данные.
-
Полноспектральное гиперспектральное наблюдение -
Широкая амплитуда, широкий спектр -
Высокое пространственное разрешение, высокое спектральное разрешение
Высокое отношение сигнал/шум и высокая точность калибровки -
Охватывая время, пространство,
Спектр, излучение и поляризация -
Проводите наблюдения с разных точек зрения.