This HTML5 document contains 358 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Subject Item

dbr:Hyperspectral_imaging

rdf:type

yago:Instrumentality103575240 yago:Artifact100021939 yago:Whole100003553 yago:Object100002684 yago:WikicatGeographicInformationSystems yago:DataSystem103164344 yago:PhysicalEntity100001930 yago:System104377057

rdfs:label

Гиперспектральная съёмка Гіперспектральне зображення Obrazowanie wielospektralne Hyperspektral التصوير فوق الطيفي Hiperespectral Imagerie hyperspectrale Hyperspectral imaging 高光譜影像 Pencitraan hiperspektral ハイパースペクトルイメージング

rdfs:comment

L'imagerie hyperspectrale ou spectro-imagerie est une technologie permettant d'obtenir l'image d'une scène dans un grand nombre (généralement plus d'une centaine) de bandes spectrales à la fois étroites et contigües. Elle permet en premier lieu de déterminer la composition chimique d'une surface photographiée et en fournit des indications sur la concentration de ceux-ci et les propriétés physiques. Elle est également utilisée dans différents processus industriels principalement pour la détermination de la qualité des produits. L'imagerie hyperspectrale est utilisée dans les prises d'images réalisées à bord d'avion depuis les années 1990 et à bord de satellites d'observation depuis la fin des années 2000. التصوير فوق الطيفي، مثل أنواع التصوير الطيفي الأخرى، يجمع المعلومات من مختلف أنحاء الطيف الكهرومغناطيسي ويعالجها. الهدف من التصوير فوق الطيفي هو الحصول على طيف كل بكسل في صورة مشهد، بهدف العثور على الأشياء أو تحديد المواد أو الكشف عن العمليات. هناك ثلاثة فروع عامة من التصوير الطيفي: هناك ماسحات مكنسة الدفع الضوئية وتشبهها ماسحات مكنسة الخفق الضوئية (المسح المكاني)، وهذه الماسحات تقرأ الصور بمرور الوقت، والماسحات الضوئية متسلسلة العصابة (المسح الطيفي)، والتي تحصل على صور للمنطقة بأطوال موجية مختلفة، وتصوير اللقطة فوق الطيفي، والذي يستخدم جهاز مصفوفة تحديق لتوليد صورة في لحظة. La formación de imágenes hiperespectrales consiste en recopilar y procesar información a lo largo de todo el espectro electromagnético. La divide el espectro en muchas bandas. Esta técnica de dividir las imágenes en bandas puede extenderse más allá de lo visible. De aquí surge la técnica de formación de imágenes hiperespectrales. 高光譜影像(hyperspectral imaging)是收集及處理整個跨電磁波譜的資訊。不像是人類的眼睛，只能接觸到可見光。而高光譜的接觸機制、比如蝦蛄的眼睛它的光譜能夠接觸到紅外線延伸到紫外線的范圍。高光譜的能力能夠使蝦蛄分辨出不同的珊瑚、獵物，或則獵食者，而這些正是人類所缺少的. 工程师们已经制造出可用于农业、矿业、物理以及监控领域的传感器及处理系统。高光谱传感器通过大量的不同波段的电磁频谱来探测物体。实际物体会在电磁频谱中留下具有唯一的“指纹”。这些“指纹”被称为光谱特性并可用来确认被识别物体的组成成分。比如说，石油的光谱特性便可以用来帮助矿质学家们找到油田。 Гиперспектральная съёмка — раздел прикладной оптики, который изучает растровые изображения, каждый пиксел которых связан не с отдельным значением интенсивности света, а с полным спектральным разложением оптической энергии в границах какого-либо частотного диапазона. Эти значения обычно не ограничиваются видимым светом и нередко включают в себя также другие длины волн, например — ИК-диапазон. Hyperspectral imaging collects and processes information from across the electromagnetic spectrum. The goal of hyperspectral imaging is to obtain the spectrum for each pixel in the image of a scene, with the purpose of finding objects, identifying materials, or detecting processes. There are three general branches of spectral imagers. There are push broom scanners and the related whisk broom scanners (spatial scanning), which read images over time, band sequential scanners (spectral scanning), which acquire images of an area at different wavelengths, and snapshot hyperspectral imaging, which uses a staring array to generate an image in an instant. Гіперспектральне зображення, як і інші методи спектрального зображення, збирає і обробляє інформацію про електромагнітний спектр. Задачею гіперспектрального зображення є отримати спектр для кожного пікселя зображення сцени, з метою знаходження об'єктів, визначення матеріалів, або здійснення процесів розпізнавання. Є два основні види спектральних зображень. Є спосіб отримання зображення за типом лінійного сканера, які зчитують зображення за деякий час, і такі, що дозволяють отримати моментальний знімок з використанням масивів, що генерують зображення в одну мить. Pencitraan hiperspektral atau hyperspectral imaging, seperti pencitraan spektral lainnya, mengumpulkan dan memproses informasi dari seluruh spektrum elektromagnetik. Tujuan dari Hyperspectral imaging adalah untuk mendapatkan spektrum untuk setiap pixel dalam gambar, dengan tujuan menemukan objek, mengidentifikasi bahan, atau mendeteksi proses. Hyperspectral imaging merupakan teknik pencitraan multispektral yang mencatat banyak band citra pada bandwidth yang sempit. Obrazowanie wielospektralne (wielowidmowe) (multispektralne), superspektralne i hiperspektralne – techniki rejestracji obrazu będące uogólnieniem fotografii barwnej na pełną przestrzeń barw w zakresie światła widzialnego, a także mikrofal, dalekiej i bliskiej podczerwieni oraz ultrafioletu. Obraz wielospektralny składa się z wielu kanałów będących uogólnieniem kanałów barw podstawowych: R (red), G (green) i B (blue) na dowolne zakresy spektralne. Unter hyperspektraler Spektroradiometrie versteht man in der Fernerkundung ein Sensorsystem, das elektromagnetische Signale von sehr vielen, eng beieinanderliegenden Wellenlängen aufzeichnen kann. Abhängig vom eingesetzten Sensor werden Wellenlängen von 350 nm bis 2500 nm mit spektralen Auflösungen von 3 nm bis 10 nm aufgezeichnet. Das menschliche Auge sieht die Umwelt multispektral in den Wellenlängen der Grundfarben Rot, Grün und Blau, was etwa Wellenlängen von 350 nm bis 730 nm entspricht. Hyperspektralsensoren können als aktive oder passive Sensoren benutzt werden. Sie können fest installiert in einem Produktionsprozess, als Handgerät, auf unbemannten Flugsystemen, von Flugzeugen oder Satelliten aus eingesetzt werden. Aus den Reflexionseigenschaften von Vegetation und Bodenformationen

owl:sameAs

dbpedia-pl:Obrazowanie_wielospektralne dbpedia-zh:高光譜影像 dbpedia-fr:Imagerie_hyperspectrale dbr:Hyperspectral_imaging dbpedia-ar:التصوير_فوق_الطيفي dbpedia-de:Hyperspektral n46:0b75x9 wd:Q959005 dbpedia-es:Hiperespectral dbpedia-ru:Гиперспектральная_съёмка n55:576RF dbpedia-uk:Гіперспектральне_зображення dbpedia-fa:تصویربرداری_فراطیفی dbpedia-sr:Хиперспектрално_снимање dbpedia-tr:Hiperspektral_görüntüleme dbpedia-id:Pencitraan_hiperspektral dbpedia-ja:ハイパースペクトルイメージング yago-res:Hyperspectral_imaging

foaf:topic

dbr:Full_spectral_imaging dbr:List_of_sensors dbr:Near-infrared_spectroscopy dbr:Spectral_imaging n11: dbr:Airborne_Real-time_Cueing_Hyperspectral_Enhanced_Reconnaissance dbr:California_Institute_of_Technology dbr:Mars_Orbiter_Mission_2 dbr:Blom dbr:TIFF n14:s_law dbr:Micromixing n15: dbr:Earth_satellite_thematic_sensing n16: dbr:Bella_Gaia dbr:Proposals_for_the_United_States_to_purchase_Greenland dbr:2021_in_science dbr:Philodemus dbr:Remote_sensing dbr:Spectral_signature dbr:Near-surface_geophysics dbr:Thermal_infrared_spectroscopy dbr:Silvia_Ferrari dbr:Chandrayaan-1 dbr:OKEANOS dbr:List_of_unmanned_aerial_vehicle_applications dbr:Spectral_Sciences_Incorporated dbr:MountainsMap dbr:Hosted_payload dbr:List_of_Indian_satellites dbr:Geographic_information_systems_in_geospatial_intelligence dbr:Margaret_Werner-Washburne dbr:Full-spectrum_photography dbr:Characterization_of_nanoparticles dbr:Killing_of_Osama_bin_Laden dbr:Aoife_Gowen dbr:Gaofen dbr:Acousto-optic_modulator dbr:Conyca_Geodrone dbr:Liquid_crystal_tunable_filter dbr:Exploration_geophysics dbr:Optical_sorting dbr:Spectroscopy n24: dbr:Remote_sensing_software dbr:Machine_vision dbr:LauncherOne dbr:Waste_sorting n26: dbr:Moon_landing_conspiracy_theories dbr:Snapshot_hyperspectral_imaging n27: dbr:Primoco_UAV n31: dbr:Ocean_color dbr:Imaging_spectrometer dbr:Computed_tomography_imaging_spectrometer dbr:HySIS n35:1 n41: dbr:Selex_ES_Falco dbr:Machine_learning_in_earth_sciences dbr:Aerial_archaeology n44: dbr:Volume_hologram dbr:Multivariate_optical_computing dbr:Nano-FTIR dbr:Geological_structure_measurement_by_LiDAR dbr:Electromagnetic_absorption_by_water dbr:Resurs-P dbr:Satellogic dbr:Sensor_fusion dbr:Remote_Sensing_Center dbr:List_of_Vega_launches dbr:Geotagging dbr:Spectral dbr:Defense_Acquisition_Program_Administration dbr:Remote_sensing_in_archaeology dbr:Off-axis_optical_system n49: dbr:Demining dbr:Precision_agriculture dbr:Plastic_recycling wikipedia-en:Hyperspectral_imaging dbr:White_point dbr:Hyperspectral_photography dbr:Hyperspectral_imager dbr:Lead_selenide dbr:Hyperspectral_camera dbr:Cathodoluminescence dbr:Hyperspectral_image dbr:Hyperspectral dbr:Fourier_domain_mode_locking dbr:CATUAV dbr:Pixxel dbr:Chemical_imaging dbr:Sarah_Bohndiek dbr:Xiuping_Jia dbr:2018_in_Italy dbr:Raman_microscope dbr:Thermographic_camera dbr:Spatiospectral_scanning dbr:Codex_Sinaiticus dbr:Multilinear_subspace_learning dbr:Multispectral_imaging dbr:Applications_of_hyperspectral_imaging dbr:Raman_Tool_Set dbr:Integral_field_spectrograph dbr:CytoViva dbr:Imaging_spectroscopy n76:this dbr:Timeline_of_computing_2020–present dbr:Raman_spectroscopy dbr:Video_spectroscopy dbr:Liquid_crystal n77: dbr:Tunable_laser dbr:Hyperspectral_Imager_for_the_Coastal_Ocean dbr:Thin-film_solar_cell dbr:Plastic_pollution dbr:Color_coding_in_data_visualization dbr:Elbit_Hermes_900 dbr:Earth_Science_Decadal_Survey dbr:Molecular_models_of_DNA dbr:MicrOmega-IR dbr:Woman_Ironing dbr:Agency_for_Defense_Development dbr:Eman_Ghoneim dbr:HSI dbr:2023_in_spaceflight dbr:Dark-field_microscopy dbr:HyMap dbr:Specim dbr:German_Aerospace_Center n82:

foaf:depiction

n32:png n33:jpg n34:png n36:jpg n37:jpg n38:jpg n39:jpg n40:jpg n43:png n78:jpg n79:jpg

wdrs:describedby

n19:Machine_vision n19:Countermeasure n25:Electromagnetic_spectrum n30:Imaging n25:Machine_vision n19:Electromagnetic_spectrum n30:Materials_science

dct:subject

dbc:Surveillance dbc:Military_electronics dbc:Materials_science dbc:Infrared_imaging dbc:Remote_sensing dbc:Satellite_meteorology_and_remote_sensing dbc:Imaging dbc:Spectroscopy dbc:Satellite_imaging_sensors dbc:Infrared_spectroscopy dbc:Satellite_meteorology

dbo:wikiPageID

3928494

dbo:wikiPageRevisionID

1100703290

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Calcite dbc:Surveillance dbr:Garnet dbr:Misnomer dbc:Infrared_imaging dbr:Staring_array dbr:Signal-to-noise_ratio dbr:Recycling dbc:Military_electronics dbr:Silicon_dioxide dbc:Materials_science dbr:Liquid_crystal_tunable_filter dbr:Visible_light dbr:Remote_sensing dbr:Retinopathy dbr:Ophthalmologist dbr:Specim dbr:Landsat dbr:Archimedes_Palimpsest dbc:Imaging dbr:Université_de_Montréal n22: dbr:Push_broom_scanner dbr:European_Space_Agency dbr:Human_eye dbc:Remote_sensing dbr:Infrared_microscopy dbr:Prefix dbr:Core_sample dbc:Spectroscopy dbr:Spatial_light_modulator dbr:Spectroscopy dbr:Helium dbr:Data_cube dbr:Very_Large_Telescope dbr:Multispectral_image dbr:Video_spectroscopy dbr:Spatial_resolution dbr:Multispectral_imaging dbr:Imaging_spectroscopy dbr:JPEG_2000 dbr:Jet_Propulsion_Laboratory dbr:Integral_field_spectrograph n47:s_compound_in_Abbottabad n31: dbr:United_States_Navy_SEALs n41: dbr:Olivine dbr:Packaging dbr:Image_segmentation dbr:Snapshot_hyperspectral_imaging dbr:Megabytes dbr:NSWDG dbr:Liquid_nitrogen dbr:Imaging_spectrometer dbr:Full_spectral_imaging dbr:Bovine_spongiform_encephalopathy dbr:Trichromatism dbr:HyMap dbr:Pixel dbr:Multivariate_optical_computing dbr:Multivariate_optical_element dbr:Computed_tomography_imaging_spectrometer dbr:NASA dbc:Satellite_imaging_sensors n58:jpg n59:jpg n60:png dbr:USGS dbr:Cathodoluminescence_microscope dbr:Countermeasure n61:jpg n62:png n63:jpg n64:jpg dbr:Osama_bin_Laden n65:jpg dbr:Advanced_CCD_Imaging_Spectrometer n67:jpg n69:jpg dbr:Line-scan_camera dbr:Telops n74:Infrared_Imaging_Spectrometer dbr:Whisk_broom_scanner dbr:Feldspar dbr:Optical_sorting dbr:Pakistan dbr:Sensor_fusion dbr:Death_of_Osama_bin_Laden dbr:Standardization dbr:Machine_learning dbr:Macular_edema n80:png dbr:Machine_vision dbc:Infrared_spectroscopy dbr:Electromagnetic_spectrum dbr:Color_photography dbr:Oil_field dbr:Microscopy dbr:Acousto-optic_tunable_filter dbr:Spectral_imaging dbr:Airborne_real-time_cueing_hyperspectral_enhanced_reconnaissance dbr:Waste_sorting dbr:Interferometer dbr:Chandra_X-ray_Observatory dbr:Australia dbr:Surveillance dbc:Satellite_meteorology dbr:Food_processing dbr:Earth_Observing-1 dbr:Facial_recognition_system dbr:UAV dbr:Spectral_signature

dbo:wikiPageExternalLink

n20: n53: n54:pdf n56: n57: n75:SHyLoC_IP_Core

foaf:isPrimaryTopicOf

wikipedia-en:Hyperspectral_imaging

prov:wasDerivedFrom

n29:0

dbo:abstract

Гиперспектральная съёмка — раздел прикладной оптики, который изучает растровые изображения, каждый пиксел которых связан не с отдельным значением интенсивности света, а с полным спектральным разложением оптической энергии в границах какого-либо частотного диапазона. Эти значения обычно не ограничиваются видимым светом и нередко включают в себя также другие длины волн, например — ИК-диапазон. Собранная таким образом информация, как правило, представляется для анализа в виде гиперкуба, оси которого соответствуют распределению зарегистрированных спектроскопических характеристик (отражаемости, флюоресценции, рамановского спектра и т. п.), пространственным координатам и, нередко, времени. В настоящее время гиперспектральные методы активно используются в самых разнообразных приложениях, среди которых можно выделить медицину, контроль качества материалов, диагностику заболеваний, детекцию движущихся транспортных средств, мониторинг окружающей среды, дистанционное зондирование и т. д. Гиперспектральную съёмку не следует путать с многоспектральными методиками, которые оперируют массивами узкополосных данных. В отличие от них, гиперспектральные изображения содержат сотни каналов, внутри которых осуществляется независимый сбор и регистрация информации высокого разрешения. Характерной особенностью задач, связанных с гиперспектральными методами, является то, что искомая информация оказывается распределена по большим объёмам данных, а искомые объекты не могут быть обнаружены посредством визуального наблюдения. Как правило, их детекция осуществляется или на субпиксельном уровне или посредством совмещения данных. Unter hyperspektraler Spektroradiometrie versteht man in der Fernerkundung ein Sensorsystem, das elektromagnetische Signale von sehr vielen, eng beieinanderliegenden Wellenlängen aufzeichnen kann. Abhängig vom eingesetzten Sensor werden Wellenlängen von 350 nm bis 2500 nm mit spektralen Auflösungen von 3 nm bis 10 nm aufgezeichnet. Das menschliche Auge sieht die Umwelt multispektral in den Wellenlängen der Grundfarben Rot, Grün und Blau, was etwa Wellenlängen von 350 nm bis 730 nm entspricht. Hyperspektralsensoren können als aktive oder passive Sensoren benutzt werden. Sie können fest installiert in einem Produktionsprozess, als Handgerät, auf unbemannten Flugsystemen, von Flugzeugen oder Satelliten aus eingesetzt werden. Aus den Reflexionseigenschaften von Vegetation und Bodenformationen lassen sich z. B. über Vegetationsindizes Aussagen über den Gesundheitsstatus der Pflanzen ableiten. Im Gegensatz zu einer panchromatischen Aufnahme erhält man eine geringere räumliche Auflösung. Гіперспектральне зображення, як і інші методи спектрального зображення, збирає і обробляє інформацію про електромагнітний спектр. Задачею гіперспектрального зображення є отримати спектр для кожного пікселя зображення сцени, з метою знаходження об'єктів, визначення матеріалів, або здійснення процесів розпізнавання. Є два основні види спектральних зображень. Є спосіб отримання зображення за типом лінійного сканера, які зчитують зображення за деякий час, і такі, що дозволяють отримати моментальний знімок з використанням масивів, що генерують зображення в одну мить. В той час як око людини сприймає кольори видимого світла в основному трьох смуг спектру (довгі хвилі — сприймаються як червоний, середні хвилі — сприймаються зеленими, а короткі хвилі — синіми), спектральне зображення поділяє спектр на багато більшу кількість смуг. Ця методика поділу зображення на смуги може використовувати спектри за межами видимого. В гіперспектральному зображенні, записані спектри мають чітку роздільну здатність відповідно до довжин хвиль і охоплюють широкий діапазон довжин хвиль. Гіперспектральне зображення вимірює неперервні спектральні смуги, на відміну від мультиспектрального зображення яке вимірює розділені спектральні смуги. Гіперспектральні сенсори і системи обробки їх даних будують для застосувань в астрономії, сільському господарстві, біомедичній інженерії, геології, фізиці і спостереженні. Гіперспектральні сенсори дивляться на об'єкт у широкій смузі електромагнітного спектру. Конкретні об'єкти залишають унікальні 'відбитки' в електромагнітному спектрі, відомі як спектральні підписи. Ці 'відбитки' дозволяють ідентифікувати матеріали з яких складається сканований об'єкт. Наприклад, нафти дозволяють геологам знайти нові родовища нафти. La formación de imágenes hiperespectrales consiste en recopilar y procesar información a lo largo de todo el espectro electromagnético. La divide el espectro en muchas bandas. Esta técnica de dividir las imágenes en bandas puede extenderse más allá de lo visible. De aquí surge la técnica de formación de imágenes hiperespectrales. Los Ingenieros construyen sensores y sistemas de procesamiento para la aplicación de este método de visión en la agricultura, la mineralogía, la física, y la vigilancia. Los sensores hiperespectrales miran a los objetos usando una vasta porción del espectro electromagnético. Ciertos objetos dejan unas huellas únicas a lo largo de todo el espectro electromagnético catalogándolos como si de huellas dactilares se tratara. Estas 'huellas dactilares' que se conocen como firmas espectrales permiten la identificación de los materiales que componen un objeto analizado. Por ejemplo, una firma espectral para el petróleo ayuda a mineralogistas a encontrar nuevos campos de petróleo. Pencitraan hiperspektral atau hyperspectral imaging, seperti pencitraan spektral lainnya, mengumpulkan dan memproses informasi dari seluruh spektrum elektromagnetik. Tujuan dari Hyperspectral imaging adalah untuk mendapatkan spektrum untuk setiap pixel dalam gambar, dengan tujuan menemukan objek, mengidentifikasi bahan, atau mendeteksi proses. Hyperspectral imaging merupakan teknik pencitraan multispektral yang mencatat banyak band citra pada bandwidth yang sempit. Sedangkan mata manusia melihat warna cahaya terlihat di sebagian besar tiga band (merah, hijau, dan biru), pencitraan spektral membagi spektrum menjadi lebih banyak band. Teknik ini membagi gambar ke dalam band yang dapat diperpanjang di luar yang terlihat. Dalam Hyperspectral imaging, spektrum tercatat memiliki resolusi panjang gelombang halus dan mencakup berbagai panjang gelombang. Para ahli membangun sensor hyperspectral dan sistem pengolahan untuk aplikasi dalam astronomi, pertanian, pencitraan biomedis, geosains, fisika, dan pengawasan. sensor hyperspectral melihat benda dengan menggunakan sebagian besar spektrum elektromagnetik. التصوير فوق الطيفي، مثل أنواع التصوير الطيفي الأخرى، يجمع المعلومات من مختلف أنحاء الطيف الكهرومغناطيسي ويعالجها. الهدف من التصوير فوق الطيفي هو الحصول على طيف كل بكسل في صورة مشهد، بهدف العثور على الأشياء أو تحديد المواد أو الكشف عن العمليات. هناك ثلاثة فروع عامة من التصوير الطيفي: هناك ماسحات مكنسة الدفع الضوئية وتشبهها ماسحات مكنسة الخفق الضوئية (المسح المكاني)، وهذه الماسحات تقرأ الصور بمرور الوقت، والماسحات الضوئية متسلسلة العصابة (المسح الطيفي)، والتي تحصل على صور للمنطقة بأطوال موجية مختلفة، وتصوير اللقطة فوق الطيفي، والذي يستخدم جهاز مصفوفة تحديق لتوليد صورة في لحظة. في حين أن العين البشرية ترى ألوان الضوء المرئي في ثلاثة نطاقات بشكل غالب (الأطوال الموجية الطويلة - التي تُرَى باللون الأحمر، والأطوال الموجية متوسطة الطول – التي تُرَى باللون الأخضر، والأطوال الموجية القصيرة – التي تُرَى باللون الأزرق)، فإن التصوير الطيفي يقسم الطيف إلى عدد أكبر من النطاقات. ويمكن لهذه التقنية في تقسيم الصور إلى نطاقات أن تُمَدَّد إلى ما يتجاوز الرؤية المرئية. في التصوير فوق الطيفي، يكون للأطياف المُسجلة دقة أطوال موجيّة جيدة وتغطي مجموعة واسعة من الأطوال الموجية. يقيس التصوير فائق الطيف النطاقات الطيفية المستمرة، على عكس التصوير متعدد الأطياف الذي يقيس النطاقات الطيفية المتباعدة. يبني المهندسون مستشعرات فائقة الطيف وأنظمة معالجة للتطبيقات في علم الفلك والزراعة والبيولوجيا الجزيئية والتصوير الطبي الحيوي وعلوم الأرض والفيزياء والمراقبة. تنظر المستشعرات فائقة الطيف إلى الأجسام باستخدام قسم كبير من الطيف الكهرومغناطيسي. تترك بعض الأجسام «بصمات أصابع» فريدة من نوعها في الطيف الكهرومغناطيسي، وتتيح هذه «البصمات» المعروفة باسم التوقيعات الطيفية التعرف على المواد التي تشكّل الجسم الممسوح ضوئيًا. على سبيل المثال، يستفاد الجيولوجيون من التوقيع الطيفي للنفط في العثور على حقول نفط جديدة. Obrazowanie wielospektralne (wielowidmowe) (multispektralne), superspektralne i hiperspektralne – techniki rejestracji obrazu będące uogólnieniem fotografii barwnej na pełną przestrzeń barw w zakresie światła widzialnego, a także mikrofal, dalekiej i bliskiej podczerwieni oraz ultrafioletu. Obraz wielospektralny składa się z wielu kanałów będących uogólnieniem kanałów barw podstawowych: R (red), G (green) i B (blue) na dowolne zakresy spektralne. 高光譜影像(hyperspectral imaging)是收集及處理整個跨電磁波譜的資訊。不像是人類的眼睛，只能接觸到可見光。而高光譜的接觸機制、比如蝦蛄的眼睛它的光譜能夠接觸到紅外線延伸到紫外線的范圍。高光譜的能力能夠使蝦蛄分辨出不同的珊瑚、獵物，或則獵食者，而這些正是人類所缺少的. 工程师们已经制造出可用于农业、矿业、物理以及监控领域的传感器及处理系统。高光谱传感器通过大量的不同波段的电磁频谱来探测物体。实际物体会在电磁频谱中留下具有唯一的“指纹”。这些“指纹”被称为光谱特性并可用来确认被识别物体的组成成分。比如说，石油的光谱特性便可以用来帮助矿质学家们找到油田。 Hyperspectral imaging collects and processes information from across the electromagnetic spectrum. The goal of hyperspectral imaging is to obtain the spectrum for each pixel in the image of a scene, with the purpose of finding objects, identifying materials, or detecting processes. There are three general branches of spectral imagers. There are push broom scanners and the related whisk broom scanners (spatial scanning), which read images over time, band sequential scanners (spectral scanning), which acquire images of an area at different wavelengths, and snapshot hyperspectral imaging, which uses a staring array to generate an image in an instant. Whereas the human eye sees color of visible light in mostly three bands (long wavelengths - perceived as red, medium wavelengths - perceived as green, and short wavelengths - perceived as blue), spectral imaging divides the spectrum into many more bands. This technique of dividing images into bands can be extended beyond the visible. In hyperspectral imaging, the recorded spectra have fine wavelength resolution and cover a wide range of wavelengths. Hyperspectral imaging measures continuous spectral bands, as opposed to multiband imaging which measures spaced spectral bands. Engineers build hyperspectral sensors and processing systems for applications in astronomy, agriculture, molecular biology, biomedical imaging, geosciences, physics, and surveillance. Hyperspectral sensors look at objects using a vast portion of the electromagnetic spectrum. Certain objects leave unique 'fingerprints' in the electromagnetic spectrum. Known as spectral signatures, these 'fingerprints' enable identification of the materials that make up a scanned object. For example, a spectral signature for oil helps geologists find new oil fields. L'imagerie hyperspectrale ou spectro-imagerie est une technologie permettant d'obtenir l'image d'une scène dans un grand nombre (généralement plus d'une centaine) de bandes spectrales à la fois étroites et contigües. Elle permet en premier lieu de déterminer la composition chimique d'une surface photographiée et en fournit des indications sur la concentration de ceux-ci et les propriétés physiques. Elle est également utilisée dans différents processus industriels principalement pour la détermination de la qualité des produits. L'imagerie hyperspectrale est utilisée dans les prises d'images réalisées à bord d'avion depuis les années 1990 et à bord de satellites d'observation depuis la fin des années 2000.

dbo:thumbnail

n5:300

dbo:wikiPageLength

46406

dbp:wikiPageUsesTemplate

dbt:Additional_citation_needed dbt:Better_source_needed dbt:Reflist dbt:Commons_category dbt:Broader dbt:Clear dbt:Div_col_end dbt:Div_col dbt:Main dbt:Short_description dbt:Branches_of_Spectroscopy