多光谱和高光谱无人机图像
发布时间:2023-05-24
浏览次数:1649
人眼在三个通道中看到物体反射的能量:红色、绿色和蓝色。我们没有机会独自看到紫外线和红外线辐射。这可以通过多光谱和高光谱传感器来完成。可见光(红色、绿色和蓝色)、红外线和紫外线是电磁波谱中的描述性区域。
人眼在三个通道中看到物体反射的能量:红色、绿色和蓝色。我们没有机会独自看到紫外线和红外线辐射。这可以通过多光谱和高光谱传感器来完成。可见光(红色、绿色和蓝色)、红外线和紫外线是电磁波谱中的描述性区域。
我们为了自己的目的而编造了这些区域——为了方便地对它们进行分类。每个区域根据其频率 (v) / 波长 (?) 进行分类:
人类可见光:380 nm 至 700 nm
红外线:700 nm 至 1mm
紫外线:10 nm 至 380 nm
多光谱和高光谱之间的主要区别在于波段的数量和波段的宽度。
①多光谱图像通常是指以像素表示的 3 到 10 个波段。每个波段都是使用遥感辐射计获取的。

多光谱示例:5 个宽带(图像未按比例绘制)
②高光谱图像包含更窄的波段 (10-20 nm)。这是使用成像光谱仪一张高光谱图像可能有数十万条波段。

高光谱示例:想象成百上千条窄带(图片未按比例绘制)
多光谱与高光谱
在高光谱图像中具有更高水平的光谱细节可以更好地看到看不见的东西。
例如,高光谱遥感由于其光谱分辨率高,可以区分 3 种矿物。
它还增加了一定程度的复杂性:有时很难处理 200 个窄带。

高光谱和多光谱图像在现实世界中有许多应用。例如,高光谱图像已被用于绘制入侵物种地图并帮助进行矿产勘探。
在农业、生态学、石油和天然气、海洋学和大气研究领域还有数百种应用,在这些领域中,多光谱和高光谱遥感被用来更好地检测我们生活的世界。

上一页 : 使用机载高光谱相机进行精准农业耕种
下一页 : 显微高光谱成像系统(一)——发展背景
相关产品
-
高光谱数据降维和高光谱数据预测模型构建方法有哪些?
高光谱信息在采集的过程中存在光散射、检测物图像不规则以及随机噪声等不利因素,会使光谱曲线出现不平滑,信噪比较低等问题,所以在进行相关数据分析之前需要进行相应的处..
-
高光谱成像仪最常见的三种分光方式是哪三个?
对于高光谱成像仪而言,其分光系统是高光谱成像仪中的关键部分,直接影响着系统的分光性能、结构的复杂程度、重量和体积等。那么, 高光谱成像仪最常见的三种分光方式是哪..
-
影响无人机高光谱植被覆盖度估算精度的主要因素
近年来,无人机高光谱遥感技术凭借其高空间分辨率、高光谱分辨率、灵活机动等优势,逐渐成为植被覆盖度估算的重要手段。..
-
无人机高光谱在农作物病害监测中的应用优势
无人机高光谱遥感技术作为新兴的无损检测手段,通过搭载高光谱成像设备,能够快速获取农作物冠层的精细光谱信息,为病害的早期识别、定量分析与精准防控提供数据支撑。本文..













