Post on 07-Jul-2018
8/18/2019 Imagem Hiperespectral
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imagem hiperespectral
projecção bidimensional de um cubo
hiperespectral
Da Wikipédia, a enciclopédia livre
Imagem hiperespectral , como outra imagem
espectral , coleta e processa informações de todo
oespectr o electromagnético . O objectivo deimagem hiperespectral é para obter o espectro
para cada pixel na imagem de uma cena, com a
finalidade de encontrar objectos, a identificação de
materiais ou processos de detecção. [1] [2]
Considerando que o olho humano vê a cor da luz
visível em sua maioria de três bandas (vermelho,
verde e azul), imagem espectral divide o espectro
em muitas outras bandas. Esta técnica de dividir imagens em bandas pode ser prolongado para
além do visível. Na imagem hiperespectral, os
espectros registados têm resolução de
comprimento de onda fina e cobrir uma ampla
gama de comprimentos de onda.
Engenheiros construir sensores hiperespectrais e
sistemas de processamento para aplicações em astronomia, agricultura, imagens biomédicas,
geociências, física e vigilância. Sensores hiperespectrais olhar para objetos usando uma vasta porção
do espectro eletromagnético. Certos objetos deixar "impressões digitais" únicas no espectro
electromagnético. Conhecido como assinaturas espectrais, essas 'impressões digitais' permitir a
identificação dos materiais que compõem um objeto verificado. Por exemplo, uma assinatura
espectral de óleo ajuda geólogos encontrar novoscampos de petróleo . [3]
Conteúdo [ Hide ]
1 sensores de imagem Hiperespectrais
2 Tecnologias para a aquisição de dados hyperspectral
2.1 digitalização Spatial2.2 varredura espectral
2.3 Não-digitalização
2.4 digitalização Spatiospectral
3 hyperspectral Distinção de imagem multiespectral
4 Aplicações
4.1 Agricultura
4.2 Saúde dos olhos
4.3 Processamento de Alimentos
4.4 Mineralogy
4.5 Vigilância
4.6 Física
https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Surveillancehttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Food_processinghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Food_processinghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Eye_carehttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Eye_carehttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Agriculturehttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Distinguishing_hyperspectral_from_multispectral_imaginghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Spatiospectral_scanninghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Non-scanninghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Spectral_scanninghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Technologies_for_hyperspectral_data_acquisitionhttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Technologies_for_hyperspectral_data_acquisitionhttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Technologies_for_hyperspectral_data_acquisitionhttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Hyperspectral_image_sensorshttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Hyperspectral_image_sensorshttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Hyperspectral_image_sensorshttps://en.wikipedia.org/wiki/Spectral_signaturehttps://en.wikipedia.org/wiki/Oil_fieldhttps://en.wikipedia.org/wiki/Spectral_signaturehttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/Visible_lighthttps://en.wikipedia.org/wiki/Trichromatismhttps://en.wikipedia.org/wiki/Visible_lighthttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/Visible_lighthttps://en.wikipedia.org/wiki/Visible_lighthttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/Spectral_imaginghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Physicshttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Surveillancehttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Mineralogyhttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Food_processinghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Eye_carehttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Agriculturehttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Applicationshttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Distinguishing_hyperspectral_from_multispectral_imaginghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Spatiospectral_scanninghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Non-scanninghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Spectral_scanninghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Spatial_scanninghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Technologies_for_hyperspectral_data_acquisitionhttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Hyperspectral_image_sensorshttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-lu-3https://en.wikipedia.org/wiki/Oil_fieldhttps://en.wikipedia.org/wiki/Spectral_signaturehttps://en.wikipedia.org/wiki/Spectral_imaginghttps://en.wikipedia.org/wiki/Trichromatismhttps://en.wikipedia.org/wiki/Visible_lighthttps://en.wikipedia.org/wiki/Human_eyehttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-GrahnGeladi2007-2https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-Chang2003-1https://en.wikipedia.org/wiki/Electromagnetic_spectrumhttps://en.wikipedia.org/wiki/Spectral_imaginghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HyperspectralCube.jpg
8/18/2019 Imagem Hiperespectral
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Fotos que ilustram as saídas de sensores individuais para as quatro técnicas de
imagem hiperespectrais. Da esquerda para a direita: espectro de fenda; mapa espacial
monocromática; "projeção perspectiva de cubo hyperspectral; comprimento de onda-coded
mapa espacial.
4.7 Astronomia
4.8 imagem química
4.9 Meio Ambiente
5 Vantagens e desvantagens
6 recursos de software
7 Veja também
8 Referências9 Ligações externas
Sensores de imagem hiperespectrais [ editar ]
Figurativamente falando, sensores hiperespectrais coletar informações como um conjunto de
"imagens". Cada imagem representa uma gama de comprimentos de onda estreita do espectro
electromagnético, também conhecido como uma banda espectral. Estes "imagens" são combinados
para formar uma imagem tridimensional ( x , y , λ ) hiperespectral cubo de dados para processamento
e análise, onde X e Y representam duas dimensões espaciais da cena, e λ representa a dimensão
espectral (que compreende uma gama de comprimentos de onda). [4]
Tecnicamente falando, existem quatro formas de sensores para provar o cubo hyperspectral:
digitalização do Território, varredura espectral, imagem instantâneo, [3] [5] e espaço-espectral de
digitalização. [6]
Cubos hiperespectrais são gerados a partir sensores aéreos como o da NASA Airborne Visible /
Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS), ou a partir de satélites como o da NASA EO-1 com o seu
instrumento hyperspectral Hyperion. [7] No entanto, para muitos estudos de desenvolvimento e
validação, sensores portáteis são usados . [8]
A precisão destes sensores é geralmente medido em resolução espectral, que é a largura de cada
banda do espectro que é capturado. Se o scanner detecta um grande número de bandas de
frequência bastante estreitas, é possível identificar objectos, mesmo que eles só são capturados um
punhado de pixels. No entanto, a resolução espacial é um factor para além da resolução espectral. Se
os pixels são muito grandes, então múltiplos objectos são capturados no mesmo pixel e tornar-se difícil
de identificar. Se os pixels são demasiado pequeno, então a energia capturada pelo sensor de cada
célula é baixa, e a diminuição da relação sinal-ruído reduz a fiabilidade das características medidas.
A aquisição e processamento de imagens hiper também é referido como espectroscopia de
imagiologia ou, com referência ao cubo hiperespectral, como espectroscopia de 3D.
Tecnologias para a aquisição de dados hyperspectral [ editar ]
Existemquatro
técnicas
básicaspara
adquirir atridimensional
( x , y , λ conjunto
de dados) de um
https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Hyperspectral_imaging&action=edit§ion=2https://en.wikipedia.org/wiki/Imaging_spectroscopyhttps://en.wikipedia.org/wiki/Signal-to-noise_ratiohttps://en.wikipedia.org/wiki/Spatial_resolutionhttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-Ellis-8https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-Schurmer-7https://en.wikipedia.org/wiki/Earth_Observing-1https://en.wikipedia.org/wiki/Airborne_Visible/Infrared_Imaging_Spectrometerhttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-opticsinfobase.org-6https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-autogenerated2-5https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-lu-3https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-microscopyu.com-4https://en.wikipedia.org/wiki/Data_cubehttps://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Hyperspectral_imaging&action=edit§ion=1https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#External_linkshttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Referenceshttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#See_alsohttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Software_resourceshttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Advantages_and_disadvantageshttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Environmenthttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Chemical_imaginghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#Astronomyhttps://en.wikipedia.org/wiki/File:Hyperspectral_Imaging_Techniques.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:Hyperspectral_Imaging_Techniques.jpg
8/18/2019 Imagem Hiperespectral
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técnicas de aquisição de imagem
hiperespectral, visualizadas comoseções do datacube hyperspectral com
suas duas dimensões espaciais (x, y) e
uma dimensão espectral (lambda).
cubo
hiperespectral. A escolha da técnica depende da aplicação
específica, visto que cada técnica tem vantagens e
desvantagens dependentes do contexto.
Digitalização espacial [ editar ]
No varrimento espacial, cada bidimensional (2-D) de saída dosensor representa um espectro completo de fenda
( x , λ ). Dispositivos Hiperespectrais imaging (HSI) para
digitalização espacial obter espectros de fenda, projetando uma
tira de cena em uma fenda e dispersar a imagem de fenda com
um prisma ou uma grade. Estes sistemas têm a desvantagem
de ter a imagem analisada por linhas (com um scanner de
vassoura) e também tendo algumas peças mecânicas
integrados no trem óptico. Com estes sistemas de varredura
de linha , a dimensão espacial é coletado através do
movimento plataforma ou digitalização. Isso requer montagens
estabilizados ou informações apontando preciso para
'reconstruir' a imagem. No entanto, os sistemas de varredura
de linha são particularmente comuns em sensoriamento
remoto, onde é sensato usar plataformas móveis. Sistemas de varredura de linha também são usados
para digitalizar materiais que circulam por sobre uma correia transportadora.Um caso especial de
verificação de linha évarrimento ponto (com um scanner de vassoura batedor ), em que uma abertura
de ponto como é usado em vez de uma fenda, e o sensor é essencialmente unidimensional em vez de
2-D.[5] [9] [10]
Varredura espectral [ editar ]
Na varredura espectral, cada saída do sensor de 2-D representa uma monocromática ( "de cor única"),
espacial ( x , y mapa da cena). Dispositivos HSI para varredura espectral são normalmente baseados
em filtros passa-banda ópticos (quer sintonizáveis ou fixos). A cena é espectralmente digitalizado
através da troca de um filtro após o outro enquanto a plataforma deve estar parado.Em tais sistemas
de varredura de comprimento de onda 'que olham fixamente', manchas espectral pode ocorrer sehouver um movimento dentro da cena, invalidando correlação / detecção espectral.No entanto, há a
vantagem de ser capaz de escolher as bandas espectrais, e possuindo uma representação directa das
duas dimensões espaciais da cena. [4] [5] [9]
Não digitalização [ editar ]
Ver artigo principal: Snapshot imagem hiperespectral
Em não digitalização, uma única saída de sensor de 2-D contém todos espacial ( x , y ) e espectral
( λ dados). Dispositivos HSI para não-varredura produzir o datacube completa de uma só vez, sem
qualquer verificação. Figurativamente falando, um único instantâneo representa uma projeção
perspectiva do datacube, a partir do qual a sua estrutura tridimensional pode ser reconstruído.[5] [11] Os
benefícios mais proeminentes destesimagem instantâneo hyperspectral sistemas são avantagem
https://en.wikipedia.org/wiki/Snapshot_hyperspectral_imaginghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-11https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-autogenerated2-5https://en.wikipedia.org/wiki/Snapshot_hyperspectral_imaginghttps://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Hyperspectral_imaging&action=edit§ion=5https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-biomedicaloptics.spiedigitallibrary.org-9https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-autogenerated2-5https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-microscopyu.com-4https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Hyperspectral_imaging&action=edit§ion=4https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-10https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-biomedicaloptics.spiedigitallibrary.org-9https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-autogenerated2-5https://en.wikipedia.org/wiki/Whisk_broom_scannerhttps://en.wikipedia.org/wiki/Push_broom_scannerhttps://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Hyperspectral_imaging&action=edit§ion=3https://en.wikipedia.org/wiki/File:AcquisitionTechniques.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:AcquisitionTechniques.jpg
8/18/2019 Imagem Hiperespectral
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Hiperespectrais e multiespectrais
Diferenças.
instantâneo (maior produção de luz) e menor tempo de aquisição. Um número de sistemas foram
projetados, incluindo espectrometria de imagem tomográfica computadorizada (CTIS), espectrometria
de imagem de reformatação de fibra (FRIS), espectroscopia de campo integral com matrizes lenslet
(IFS-L), multi-abertura espectrômetro de campo integral (Hyperpixel Array), integral espectroscopia de
campo com imagem espelhos de corte (IFS-S),-image replicar espectrometria de imagem (IRIS), pilha
de filtros de decomposição espectral (FSSD), codificados abertura instantâneo de imagem espectral
(CASSI), espectrometria de mapeamento de imagem (IMS), e interferometria Sagnac multiespectral (MSI). [12] No entanto, os custos de esforço e fabricação computacionais são elevados.
Digitalização Spatiospectral [ editar ]
Ver artigo principal: a digitalização Spatiospectral
No varrimento spatiospectral, cada saída do sensor de 2-D representa um codificado por comprimento
de onda ( "de cor de arco-íris ', X = λ ( y espacial ()), x , y ) mapa da cena. Um protótipo para esta
técnica, introduzido em 2014, consiste de uma câmara em algum diferente de zero distância por trás
de um espectroscópio de fenda de base (fenda + elemento dispersivo). [6] [13] sistemas de digitalização
spatiospectral avançados podem ser obtidos pela colocação de um elemento dispersivo antes de um
sistema de varredura espacial. A digitalização pode ser conseguido movendo todo o sistema em
relação à cena, movendo-se a câmara por si só, ou movendo a fenda sozinho.Digitalização
Spatiospectral une algumas vantagens da digitalização espacial e espectral, assim, aliviar algumas de
suas desvantagens. [6]
Distinguindo hyperspectral de imagens multiespectrais [ editar ]
Imagem hiperespectral é parte de uma classe de técnicas
comumente referido como imagem espectral ouanálise
espectral . Imagem hiperespectral está relacionada com
a imagem multiespectral . A distinção entre hiper e multi-
espectral é, por vezes, com base em um "número de bandas"
arbitrária ou no tipo de medição, dependendo do que é
apropriado para o efeito.
Ofertas de imagem multiespectrais com várias imagens em
bandas discretas e um pouco estreitas. Ser "discreto e um
pouco estreita" é o que distingue multiespectral no visível a
partir da fotografia de cor . Um sensor multiespectral pode ter
muitas bandas que cobrem o espectro do visível ao
infravermelho de ondas longas. Imagens multiespectrais não
produzem o "espectro" de um objeto. Landsat é um excelente
exemplo de imagem multiespectral.
Hiperespectrais trata de imagiologia bandas espectrais estreitas ao longo de um intervalo espectral
contínua, e produzir o espectro de todos os pixels na cena. Assim, um sensor com apenas 20 bandas
também podem ser hiperespectral quando se cobre a faixa de 500-700 nm com 20 bandas cada 10 nm
de largura. (Embora um sensor com 20 bandas discretas que cobrem o VIS, multiespectral NIR, SWIR,
MWIR e LWIR seria considerado.)
https://en.wikipedia.org/wiki/Landsathttps://en.wikipedia.org/wiki/Color_photographyhttps://en.wikipedia.org/wiki/Multispectral_imaginghttps://en.wikipedia.org/wiki/Spectroscopyhttps://en.wikipedia.org/wiki/Spectral_imaginghttps://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Hyperspectral_imaging&action=edit§ion=7https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-opticsinfobase.org-6https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-13https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-opticsinfobase.org-6https://en.wikipedia.org/wiki/Spatiospectral_scanninghttps://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Hyperspectral_imaging&action=edit§ion=6https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-12https://en.wikipedia.org/wiki/File:MultispectralComparedToHyperspectral.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:MultispectralComparedToHyperspectral.jpg
8/18/2019 Imagem Hiperespectral
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'Ultraspectral' poderia ser reservada parainterferômetro de sensores de imagem do tipo com uma
resolução espectral muito bem. Estes sensores têm muitas vezes (mas não necessariamente) uma
baixa resolução espacial de vários pixels única, uma restrição imposta pela taxa de dados elevada.
plicações [ editar ]
Teledetecção Hyperspectral é utilizado numa vasta gama de aplicações. Apesar de originalmente
desenvolvido para mineração e geologia (a capacidade de imagem hiperespectral para identificar
vários minerais torna-o ideal para as indústrias de mineração e petróleo, onde ele pode ser usado para
procurar minério e petróleo), [8] [14]que já se espalhou em campos tão generalizada como a ecologia e
vigilância, bem como a investigação manuscrito histórico, como a imagiologia do Archimedes
Palimpsest . Esta tecnologia está continuamente a tornar-se mais à disposição do
público. Organizações como a NASAe os USGS têm catálogos de vários minerais e suas assinaturas
espectrais, e colocaram-los on-line para torná-los disponíveis para os investigadores.
Agricultura [ editar ]
Embora o custo de aquisição de imagens hiperespectrais é tipicamente alta, para culturas específicas e
em climas específicos, o uso de sensoriamento remoto hiperespectral está aumentando para monitorar
o desenvolvimento ea saúde das culturas. Na Austrália , o trabalho está em andamento para
utilizar espectrômetros de imagem para detectar variedade de uva e desenvolver um sistema de alerta
precoce para surtos de doenças. [15] Além disso, o trabalho está em andamento para utilizar os dados
hiperespectrais para detectar a composição química das plantas, [16] que pode ser utilizados para
detectar o nível de nutrientes e água de trigo em sistemas de regadio. [17]
Outra aplicação na agricultura é a detecção de proteínas animais em alimentos compostos paraevitar a encefalopatia espongiforme bovina (BSE) , também conhecida como doença da vaca
louca.Diferentes estudos têm sido feitos para propor ferramentas alternativas para o método de
detecção de referência, (clássica microscopia ).Uma das primeiras alternativas está pertomicroscopia
de infravermelho (NIR), que combina as vantagens de microscopia e NIR. Em 2004, o primeiro estudo
sobre este problema com imagem hiperespectral foi publicado. [18] bibliotecas Hiperespectrais que são
representativos da diversidade de ingredientes habitualmente presentes na preparação de alimentos
compostos foram construídos. Estas bibliotecas podem ser usados em conjunto com ferramentas
quimiométricos para investigar o limite de detecção, especificidade e reprodutibilidade do método de
imagem hiperespectral NIR para a detecção e quantificação de ingredientes de origem animal em
alimentos para animais.
Cuidados com os olhos [ editar ]
Pesquisadores da Universidade de Montreal estão trabalhando com Photon etc. e Optina
Diagnostics para testar o uso da fotografia hyperspectral no diagnóstico de retinopatia eedema
macular antes danos a ocorrer no olho. A câmera hyperspectral metabólica irá detectar uma queda no
consumo de oxigênio na retina, o que indica doença potencial. Um oftalmologista irá então ser capaz
de tratar a retina com injeções para evitar qualquer dano potencial. [19]
Processamento de alimentos [ editar ]
Noprocessamento de alimentos indústria, imagem hiperespectral, combinado com um software
https://en.wikipedia.org/wiki/Food_processinghttps://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Hyperspectral_imaging&action=edit§ion=11https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-19https://en.wikipedia.org/wiki/Ophthalmologisthttps://en.wikipedia.org/wiki/Macular_edemahttps://en.wikipedia.org/wiki/Retinopathyhttp://www.optinadx.com/https://en.wikipedia.org/wiki/Photon_etc.https://en.wikipedia.org/wiki/Universit%C3%A9_de_Montr%C3%A9alhttps://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Hyperspectral_imaging&action=edit§ion=10https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-Fern.C3.A1ndez-18https://en.wikipedia.org/wiki/Infrared_microscopyhttps://en.wikipedia.org/wiki/Microscopyhttps://en.wikipedia.org/wiki/Bovine_spongiform_encephalopathyhttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-Tilling-17https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-Ferwerda-16https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-Lacar-15https://en.wikipedia.org/wiki/Imaging_spectrometerhttps://en.wikipedia.org/wiki/Australiahttps://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Hyperspectral_imaging&action=edit§ion=9https://en.wikipedia.org/wiki/USGShttps://en.wikipedia.org/wiki/NASAhttps://en.wikipedia.org/wiki/Archimedes_Palimpsesthttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-Smith-14https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-Ellis-8https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Hyperspectral_imaging&action=edit§ion=8https://en.wikipedia.org/wiki/Pixelhttps://en.wikipedia.org/wiki/Spatial_resolutionhttps://en.wikipedia.org/wiki/Interferometer
8/18/2019 Imagem Hiperespectral
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imagem Hyperspectral de "finais de
açúcar" palitos de batata mostra
defeitos invisíveis
Um conjunto de pedras é digitalizada com
um SPECIMLWIR-C imager na faixa do infravermelho térmico
de 7,7 mm a 12,4 mm. O quartzo e feldspato espectros são
claramente reconhecível. [24]
inteligente, permite classificadores digitais (também chamados
de classificadores ópticos ) para identificar e remover defeitos e
materiais estranhos (FM) que são invisíveis a câmera e laser
classificadores tradicionais. [20] Ao melhorar a precisão de
defeito e remoção FM, o objectivo do processador de alimentos
é aumentar a qualidade do produto e aumentar os rendimentos.
Adotando imagem hiperespectral em classificadores digitais
atinge não-destrutivo, 100 por cento de inspeção in-line em
volumes de produção completas. O software do classificador
compara as imagens hiperespectrais coletados para definido
pelo usuário aceitar / rejeitar limites e o sistema de ejeção
remove automaticamente defeitos e materiais estranhos.
A recente aprovação comercial de classificadores de alimentos
baseados em sensores hiperespectrais há de mais avançado
na indústria da porca, onde sistemas instalados maximizar a remoção de pedras, conchas e outrosmateriais estranhos (FM) e alheios matéria vegetal (EVM) de nozes, pecans, amêndoas, pistache ,
amendoim e outros frutos secos. Aqui, a melhoria da qualidade do produto, baixa falso taxas de
rejeição e a capacidade de lidar com grandes cargas de defeitos de entrada, muitas vezes justificar o
custo da tecnologia.
Adoção comercial de classificadores hiperespectrais também está a avançar a um ritmo acelerado na
indústria de processamento de batata, onde a tecnologia promete resolver uma série de problemas de
qualidade do produto em circulação. Estão em curso trabalhos de usar imagem hiperespectral para
detectar "extremidades açúcar,"[21]
"oco coração"[22]
e "sarna comum",[23]
condições que afligemprocessadores de batata.
Mineralogia [ editar ]
Amostras geológicas, tais como núcleos de
perfuração , podem ser rapidamente
mapeado por quase todos os minerais de
interesse comercial com imagem
hiperespectral. Fusão de SWIR e
imagiologia espectral LWIR é o padrão
para a detecção de minerais
nos feldspato , sílica , calcite ,granada ,
e olivina grupos, uma vez que estes
minerais têm a sua mais distinta e mais
forteassinatura espectral nas regiões
LWIR. [24]
Hyperspectral detecção remota de minerais é bem desenvolvido. Muitos minerais podem ser
identificados a partir de imagens no ar, e a sua relação com a presença de minerais valiosos, tais como
o ouro e diamantes, é bem compreendida.Actualmente, o progresso é para a compreensão da relação
entre as fugas de gás e petróleo dos oleodutos e poços naturais, e seus efeitos sobre a vegetação e as
assinaturas espectrais. Um trabalho recente inclui as dissertações de doutoramento de Werff [25] e
https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-25https://en.wikipedia.org/wiki/Remote_sensinghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-Holma-24https://en.wikipedia.org/wiki/Spectral_signaturehttps://en.wikipedia.org/wiki/Olivinehttps://en.wikipedia.org/wiki/Garnethttps://en.wikipedia.org/wiki/Calcitehttps://en.wikipedia.org/wiki/Silicon_dioxidehttps://en.wikipedia.org/wiki/Feldsparhttps://en.wikipedia.org/wiki/Core_samplehttps://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Hyperspectral_imaging&action=edit§ion=12https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-23https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-22https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-21https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-20https://en.wikipedia.org/wiki/Optical_sortinghttps://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging#cite_note-Holma-24https://en.wikipedia.org/wiki/Feldsparhttps://en.wikipedia.org/wiki/Quartzhttps://en.wikipedia.org/wiki/Specimhttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HSI_LWIR_stones.pnghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:HSI_LWIR_stones.pnghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:Hyperspectral_image_of_%22sugar_end%22_potato_strips.jpghttps://en.wikipedia.org/wiki/File:Hyperspectral_image_of_%22sugar_end%22_potato_strips.jpg
8/18/2019 Imagem Hiperespectral
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Hyperspectral térmica infravermelha de emissão
demedição, uma varredura ao ar livre em condições de
inverno, a temperatura ambiente -15 ° espectros de radiância
C-relativa de vários alvos na imagem são mostrados com
setas. Osespectros infravermelhos das diferentes objetos, tais
como o vidro de relógio tem características claramentedistintas. O nível de contraste indica a temperatura do
objecto. Esta imagem foi produzida com uma SPECIM imager
hyperspectral LWIR. [24]
Noomen. [26]
Vigilância [ editar ]
Vigilância Hyperspectral é a implementação
de tecnologia de digitalização hyperspectral
paravigilância fins. Imagem hiperespectral
é particularmente útil na vigilância militar por causa de contramedidas que as
entidades militares agora tomar para evitar
vigilância aérea. A vigilância aérea foi
utilizada por soldados franceses usando
balões cativos para espionar os
movimentos de tropas durante as guerras
revolucionárias francesas, [27] e desde essa
altura, soldados aprenderam não só para
esconder do olho nu, mas também para
mascarar suas assinaturas de calor para se
misturar com o ambiente e evitar a
digitalização infravermelha. A idéia que
impulsiona a vigilância hyperspectral é que a digitalização hyperspectral desenha informações de uma
parcela tão grande do espectro de luz que um determinado objeto deve ter uma única assinatura
espectral em pelo menos algumas das muitas bandas que são examinadas. Os SEALs deNSWDG que
mataram Osama bin Laden maio 2011 usado esta tecnologia durante a realização do ataque (Lança de
Netuno da operação) emcomposto de Osama bin Laden em Abbottabad ,Paquistão . [7] [28]
Tradicionalmente, os sistemas térmicos disponíveis comercialmente imagem hiperespectral
infravermelho precisaram azoto líquido ou héliorefrigeração, o que os tornou impraticável para a
maioria das aplicações de vigilância. Em 2010,SPECIM introduziu uma câmera hyperspectral
infravermelho térmico que pode ser usado para vigilância e ao ar livre UAV aplicações sem uma fonte
de luz externa, tais como o sol ou a lua. [29] [30]
Física [ editar ]
Físicos utilizar uma técnica de microscopia electrónica que envolve microanálise usandoenergia
dispersiva espectroscopia de raios X(EDS), electrões perda de energia
espectroscopia(EELS), espectroscopia de infravermelho (IR),espectroscopia de Raman ,
oucatodoluminescência espectroscopia (CL), em que a totalidade espectro medido em cada ponto é
registada. Imagem hiperespectral ENGUIAS é realizada num microscópio de varrimento electrónico de
transmissão (STEM); Mapeamento de EDS e CL pode ser realizada em STEM, bem como, ou em
um microscópio eletrônico de varredura ou microssonda eletrônica (também chamado de
microanalisador sonda de elétrons ou EPMA). Muitas vezes, várias técnicas (EDS, enguias, CL) são
usados simultaneamente.Numa experiência de mapeamento "normal", uma imagem da amostra é simplesmente a intensidade
de emissão de um determinado cartografados numa quadrícula XY. Por exemplo, um mapa do EDS
pode ser feita de um aço de amostra, em queo ferro de raios-X de intensidade é utilizado para a escala
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8/18/2019 Imagem Hiperespectral
8/12
Imagem química remota de uma liberação simultânea de
SF6 e NH 3 a 1,5 km usando o Telops espectrómetro deimagem Hyper-Cam [33]
de cinzentos a intensidade da imagem. As áreas escuras na imagem indicaria impurezas não-ferro do
rolamento. Isso poderia levar a resultados enganosos; se o aço contido tungstênio inclusões, por
exemplo, o número atômico alta de tungstênio pode resultar em bremsstrahlung radiação que faria as
áreas livres de ferro parecem ser rico em ferro.
Por mapeamento hiperespectral, em vez disso, todo o espectro em cada ponto de mapeamento é
adquirido, e uma análise quantitativa pode ser realizada por pós-processamento de computador dos
dados, e um mapa quantitativa do conteúdo de ferro produzido. Isso mostra que as áreas não continha
ferro, apesar das contagens de raios-X anômalo causado pela bremsstrahlung. Por causa de perda de
núcleo EELS bordas são pequenos sinais em cima de um grande fundo, imagem hiperespectral
permite que grandes melhorias na qualidade das enguias mapas químicos.
Da mesma forma, no mapeamento CL, pequenas mudanças na emissão energia de pico poderia ser
mapeado, o que daria informações relativas às alterações de composição química pequenas ou
alterações no estado de tensão de uma amostra.
Astronomia [ editar ]Em astronomia, imagem hiperespectral é usado para determinar uma imagem espectral espacialmente
resolvido. Desde um espectro é um importante diagnóstico, tendo um espectro para cada pixel permite
mais casos de ciência para ser abordado. Em astronomia, esta técnica é comumente referido
como espectroscopia de campo integral , e exemplos desta técnica incluem FLAMES [31] e
SINFONI [32] sobre o Very Large Telescope , mas também o CCD Advanced Imaging
Spectrometer em Chandra X-ray Observatory usa esse técnica.
Imagem química [ editar ]
Os soldados podem ser expostas a uma
grande variedade de produtos químicos
perigosos. Estas ameaças são na maior
parte invisível, mas detectável por
tecnologia de imagem
hiperespectral. O Telops Hyper-Cam,
introduzido em 2005, demonstrou isso em
distâncias de até 5 km e com
concentrações tão baixas como alguns
ppm. [34]
Ambiente [ editar ]
A maioria dos países exige um acompanhamento contínuo das emissões produzidas por carvão e
usinas a óleo, incineradoras de resíduos urbanos e perigosos, fábricas de cimento, bem como muitos
outros tipos de fontes industriais. Esta monitorização é geralmente realizada utilizando sistemas de
amostragem extrativistas juntamente com técnicas de espectroscopia de infravermelho.Algumas
medidas impasse recentes realizados permitiu a avaliação da qualidade do ar, mas não muitos
métodos independentes remotos permitem medições de baixa incerteza.
Vantagens e desvantagens [ editar ]
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8/18/2019 Imagem Hiperespectral
9/12
Painel superior: Mapa de contorno da radiância espectral
média de tempo em 2078 cm -1 que corresponde a uma
CO 2linha de emissão. Painel inferior: Mapa de contorno da
radiância espectral em 2580 cm -1 correspondentes ao
contínuo das emissões de partículas na pluma. O rectângulo
cinzento translúcido indica a posição da pilha. A linha
horizontal na linha 12, entre as colunas indicam os pixels 64-
128 utilizados para estimar o espectro de fundo. As medições
feitas com o Telops Hyper-Cam. [35]
A principal vantagem a imagem
hiperespectral é que, como todo um
espectro é adquirido em cada ponto, o
operador precisa de nenhum conhecimento
prévio da amostra, e pós-processamento
permite que todas as informações
disponíveis a partir do conjunto de dados aser extraído. Imagem hiperespectral
também pode aproveitar as relações
espaciais entre os diferentes espectros em
um bairro, permitindo modelos espectrais-
espaciais mais elaboradas para uma
segmentação mais precisa e classificação
da imagem. [36]
As principais desvantagens são o custo e
complexidade. Computadores rápidos,
detectores sensíveis, e capacidades de
armazenamento de dados grandes são
necessários para a análise de dados
hiperespectrais. Capacidade de
armazenamento de dados significativo é
necessário uma vez que os cubos
hiperespectrais são grandes, conjuntos de
dados multidimensionais, potencialmente
superior a centenas de megabytes .Todos
estes factores aumentam o custo de aquisição e processamento de dados hiperespectrais. Além disso,
um dos obstáculos pesquisadores tiveram que enfrentar é encontrar maneiras de programar satélites
hiperespectrais para classificar através de dados por conta própria e transmitir apenas as imagens
mais importantes, como a rede de transmissão e armazenamento de que a quantidade de dados pode
ser difícil e caro.[7 ] Como uma técnica relativamente nova analítico, o potencial completo de imagem
hiperespectral ainda não foi realizado.
Recursos de software [ editar ]
Código aberto:
HyperSpy, um Python Hyperspectral Toolbox [37]
Gerbil, a visualização e análise quadro hyperspectral [38]
-R pacote Hyperspectral Análise de Dados (hsdar) [39]
Comercial (em ordem alfabética):
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8/18/2019 Imagem Hiperespectral
10/12
MIA Toolbox para análise de imagem multivariada. [ Carece de fontes? ]
MicroMSI uma aplicação de sensoriamento remoto.
A Matlab Hyperspectral Toolbox [41]
Outras ferramentas Hiperespectrais emMATLAB [42]
MountainsMap hiperespectral, [43] uma versão de MountainsMap dedicado à análise de dados hiper
em microscopia.
Opticks uma aplicação de sensoriamento remoto.
Sistema de Percepção; in-line imagem hiperespectral para a indústria [44]
Pix4D, software para mapeamento baseado zangão profissional
Scyllarus, hyperspectral imagem API C ++, MATLAB Toolbox e visualizador [45]
Veja também [ editar ]
Airborne em tempo real Cueing Hyperspectral Reconnaissance reforçada
imagem espectral completa
imagem multiespectral
Metamerismo (cor) , a equivalência perceptiva que a imagem hiperespectral supera
imagem química
Sensor remoto
fusão de sensores
Filtro Liquid Crystal Tunable
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