Hiperspektral ve multispektral arasındaki fark nedir?

1. Hiperspektral ve çok spektral arasındaki fark

Grup sayısı ve çözünürlük

1. Çok spektrumlu görüntülerin genellikle birkaç ila düzine bant vardır ve her bandın genişliği nispeten geniştir. Örneğin, ortak kara uydu çok spektrumlu görüntüler

mavi, yeşil, kırmızı, kızılötesi ve diğer bantları içerebilir.

2. Hiperspektral görüntüler, daha zengin spektral bilgi sağlayabilen yüzlerce veya binlerce sürekli dar banta sahiptir. Hiperspektral görüntüler gözlemleyebilir

Daha yüksek çözünürlüğe sahip çok dar bir dalga boyu aralığında hedefler.

Spektral çözünürlük

1. Çok spektral görüntülerin spektral çözünürlüğü düşüktür ve sadece bazı büyük zemin özellikleri ayırt edilebilir. Örneğin, su kütleleri, bitki örtüsü ve toprak

farklı bantları birleştirerek ayırt edilebilir.

2. Hiperspektral görüntülerin spektral çözünürlüğü son derece yüksektir ve nesnelerin spektral özelliklerinde ince değişiklikler tespit edilebilir. Bu etkinleştirir

Farklı maddelerin belirli spektral özelliklerini tanımlamak için hiperspektral teknoloji, maddelerin sınıflandırılmasını ve tanımlanmasını daha doğru hale getirir.

Veri hacmi ve işleme zorluğu

1. Multispektral veri miktarı nispeten küçüktür ve işlenmesi nispeten kolaydır. Ortak görüntü işleme yazılımı ve algoritmaları çok spektrumlu görüntüleri iyi işleyebilir.

2. Hiperspektral verilerin miktarı çok büyüktür ve işlenmesi daha karmaşıktır. Daha güçlü bilgi işlem kaynakları ve profesyonel hiperspektral analiz yazılımı gereklidir. Aynı zamanda,

Hiperspektral verilerin işlenmesi de daha yüksek düzeyde teknoloji ve uzmanlık gerektirir.

Uygulama alanları

1. Multispektral tarım, ormancılık, jeoloji, çevre izleme ve diğer alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, mahsul büyüme izleme, orman kaynakları araştırmaları, mineral keşifleri için kullanılır.

vesaire.

2. Hiperspektral, yüksek çözünürlük ve doğru malzeme tanıması nedeniyle hassas tarım, tıbbi tanı, gıda güvenliği, askeri keşif ve diğer alanlarda benzersiz uygulama değerine sahiptir.

yetenekler. Örneğin, tıp alanında, hastalıklı dokuları tespit etmek için hiperspektral görüntüleme kullanılabilir; Gıda güvenliği alanında, gıdalardaki zararlı maddeler tespit edilebilir.

2. Farklı ihtiyaçlar altındaki seçimler

Kaynak izleme ve büyük alan araştırmaları

Talep büyük alanlı kaynak izleme, arazi kullanımı sınıflandırması, orman kapsamı değerlendirmesi vb.

Multispektral görüntüler farklı arazi nesnelerini ayırt etmek için yeterli bilgi sağlayabilir ve veri işleme nispeten basit ve düşük maliyetlidir.

Örneğin, ulusal bir orman kaynağı envanteri yürütürken, büyük alanlı orman kapsamı bilgilerini hızlı bir şekilde elde etmek için multispektral uydu görüntüleri kullanılabilir.

Ormanların dağılımını ve değişikliklerini anlayın.

İnce sınıflandırma ve malzeme tanımlaması

İnce taneli arazi nesnesi sınıflandırması, malzeme tanımlaması veya belirli hedeflerin tespiti gerektiğinde, hiperspektral teknolojinin daha fazla avantajı vardır. Hiperspektral

Zengin spektral bilgiler sağlayarak farklı maddeler arasındaki ayrımı daha doğru hale getirebilir.

Örneğin, mineral araştırmalarında, hiperspektral, minerallerin tipini ve dağılımını belirlemeye yardımcı olmak için farklı minerallerin karakteristik spektrumlarını tanımlayabilir; içinde

Tarım alanı, hiperspektral hassas tarıma destek sağlamak için mahsul zararlıları ve hastalıkları, beslenme durumu vb.

Maliyet ve teknik gereksinimler

Bütçe sınırlıysa ve profesyonel hiperspektral işleme teknisyenleri yoksa, çok spektral teknoloji daha pratik bir seçim olabilir. Multispektral veriler

elde edilmesi nispeten kolay ve işlem maliyeti de düşüktür.

Son derece yüksek doğruluk gereksinimleri, yeterli bütçeler ve profesyonel teknik ekiplere sahip projeler için hiperspektral teknoloji düşünülebilir.

Gerçek Zamanlı Gereksinimler

Hızlı bir şekilde veri almanız ve gerçek zamanlı analiz yapmanız gerekiyorsa, multispektral teknoloji daha uygun olabilir. Multispektral uydular genellikle yüksek bir yeniden ziyaret süresine sahiptir

ve daha kısa sürede veri elde edebilir. Bununla birlikte, hiperspektral verilerin edinilmesi ve işlenmesi nispeten yavaştır ve yüksek gerçek olan uygulamalar için uygun değildir.

zaman gereksinimleri.

Kısacası, hiperspektral ve multispektral teknolojilerin her birinin kendi özellikleri ve avantajları vardır ve bunlar kapsamlı bir şekilde dikkate alınmalıdır.

seçerken özel ihtiyaçlar. Büyük ölçekli hızlı izleme ve ön sınıflandırma gerekiyorsa, multispektral teknoloji iyi bir seçimdir; İyi malzeme tanımlaması ise

Ve sınıflandırma gereklidir veya doğruluk gereksinimleri son derece yüksekse, hiperspektral teknoloji daha avantajlıdır. Aynı zamanda, maliyet gibi faktörler,

Seçilen teknolojinin gerçek uygulamaların ihtiyaçlarını karşılayabilmesini sağlamak için teknik gereksinimler ve gerçek zamanlı performans dikkate alınmalıdır.

Bu makale CAIPU Technology tarafından sağlanmıştır. Daha fazla ayrıntı için lütfen Caipu Technology'nin resmi web sitesini ziyaret edin.

Caipu Technology (Zhejiang) Co., Ltd.'nin ürünleri tarım, ormancılık, su kalitesi, plastik ürünler, kaplamalar, gıda güvenliği ve tıbbi testlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Uygulama kapsamı genişlemeye devam ediyor. Şirket, teknoloji araştırması ve geliştirme konusunda ısrar ediyor, hizmet düzeyini artırıyor ve ürün istikrarını sağlıyor. Şirket esas olarak

Kullanıcılara etkili çözümler sağlayabilen hiperspektral kameralar, kolorimetre, spektrofotometre, parlak metre, vb. Gibi bir dizi optik test ekipmanı satar. Danışmaya hoş geldiniz.