Obrazová spektrometrie, vytváření hyperspektrálních snímků a příklady jejich využití Obrazo Řada specifických rysů spektrálního chování objektů je na běžně používaných multispektrálních snímcích „shlazena" hrubým spektrálním rozlišením obrazových záznamů (snímky jsou pořizovány v širokém intervalu vlnových délek) Obrazová spektrometrie rozšiřuje tzv. multispektrální přístup na přístup hyperspektrální 2,0 2,2 2,4 1 [|im] obrazový záznam území ve velkém počtu (200) spektrálních pásem spojité spektrum pro každý pixel obrazového záznamu 04 SuiiulalBd EŕiMAP Gala (color am pools) 1 Snímek v podobě, kterou vidí běžný uživotet Multispectral Hyp&re pactrai • * ■•i» • * • * ■ * • * • • • • thlDritg celclte. drjírjmiie iefc Few individual bands Many contiguous tends Miplrng! identification Reliable Identification |_jiixt-:l Oriofoto - RGB Blue A Sloisnioriofoia - princip HGĚ Spektrální křivko (vytvořena z hodnot odroavosti, které nese pixel v každém 5 spefct, pásmu | i Princip hyperspekýrálnfch dat "ľ ^^^^^^^^^^^^^^^^^ ry obrazových dat DPZ: spektrální rozsah a rozlišení Multispectral OA 0.3 tu Ü o.- 0.0 pixel (eg. 30x 30m) 0.5 1.0 1.5 2.0 Wavelength (pm) Rozsah - region/oblast EM spektra v rámci něhož jsou obrazové záznamy (pásy) pořizovány Rozlišení - fce šírky (v nm) pořizovaných pásem Imaging spectrometer Extraction of bio-, geochemical parameters Whole spectrum: Information on • soil moisture • organic matter • soil roughness (crusting) and grain size Spectral information on vegetation condition Atmospheric absorption Spectral information on C-O, AI-OH, Mg-OH bearing minerals * total organic carbon Spectral information on Fe2+3+ content 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 20 Wavelength (|jm) Hyperspectral Pixel "signature pixel (e.g. 5 x 5m) "Ob ">Bff"'°0 1,0 1,5 2,0 Wavelength (pm) Modified after Vane and Goetz (1988) Prostorové vs. spekträlnr rozlišení Ö h o & O 300 100 _ B 10 ^ AVIRIS ^ — (from 20000 m) O EnMAP Hyperion from space DAIS 7915 reflective; from 3000 m DAIS 7915 thermal TM/ETM □ xs dtims axs □ (from 3200 m) IKONOS pan / HRG pan LISS-1C ETMpan TMthe|rmal 1^ i i iPi i n| □ i i i Qttt detailed assessments, monitoring with infrequent coverage Large scale assessments, monitoring with frequent coverage MODIS MODIS reflective thermal MERIS full spatial resolution MERIS red spatial resolution AVHRR METEOSAT 10 100 I I 111 llj 1000 I I 111 II I 10 000 Spatial resolution (GSD in meter) SDektrální rozsah: VNIR/SWIR spekt: opie Ü CC -I—« Ü o H- cc Specifická absorpce na dané vlnové délce - chem. a fyz. vlastnosti povrchu Spectral information of C-O, AI-OH, Mg-OH bearing minerals Spectral information of Fe2+3+ content I 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4 Wavelengths [|im] Chyba, stabilita a kalibrace senzoru, technické parametry Vliv atmosféry Problém míchání - směsi At. sensor radiance Reflectance Princip zobrazujícího spektrometru ednosti dat obrazove^splfetrometrie • Vytváření velkého množství (stovek) obrazových záznamů daného území ve velmi úzkých, na sebe navazujících intervalech spektra v oblasti viditelného, blízkého a středního infračerveného elektromagnetického záření • Možnost snáze identifikovat objekty a jevy na snímcích • Možnosti získat kvantif ikovatelná měření odrazových vlastností objektů • Problém velkého objemu dat • Nutnost korekce vlivů atmosféry a vlivů terénu (osvětlení) před vlastním zpracováním a analýzou snímků Pfik] iü - letadli Sensor Organization Country Number of Bands Wavelength Range (\im) AVIRIS NASA United States 224 0.4 - 2.5 AISA Spectral Imaging Ltd. Finland 286 0.45 - 0.9 CASI Itres Research Canada 288 0.43 - 0.87 DAIS 2115 GER Corp. United States 211 0.4 - 12.0 HYMAP Integrated Spectronics Pty Ltd Australia 128 0.4 - 2.45 PROBE-1 Earth Search Sciences Inc. United States 128 0.4 - 2.45 AVIRIS (Airborne Visible - Infrared Imaging Spectrometer). CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager). Hyperspektrální vybavení na CzechGlobe w f Senzor CASl-1500 SASI-600 TASI-600 Spektrální oblast VNIR SWIR LWIR Spektrální rozsah [nm] 380-1050 950- 2450 8 000 - n 500 Počet prostorových pixelů 1500 600 600 Max. spektrální rozlišení [nm] 3-2 15 110 Zorný úhel [°] 40 40 40 JPřfflaóy konkrétních systémCT^Hruzíce Družice EO-1 (NASA), skener HYPERION - hyperspektrální skener s 242 pásmy v rozsahu 0,4 -2,5 |im s rozlišením 30 metrů a velikostí scény 7,7 x 42 resp. 185 km, časové rozlišení 16 dní Fuji Příklady využití • Geologické mapování - rozpoznávání jednotlivých minerálů a hornin • Vegetační mapování - rozpoznávání jednotlivých druhů zemědělských plodin a jejich stavu • Mapování výskytu znečišťujících látek • Mapování v pobřežních zónách • Uchovávají laboratorně zjištěná spektra odrazivosti stovek nejběžnějších materiálů a druhů povrchů • Obsahují údaje o absolutních hodnotách odrazivosti, lze jich využívat obecně jako určitých „vzorových" spekter • Mají význam interpretačních klíčů. http://speclab.cr.usqs.gov/spectraLlib06/ http://speclib.jpl.nasa.gov 1.00 \ -r—% ~~ Důležité prvky křivky odrazivosti (reflectance spectra) jsou absorpční pásy a jejich parametry: ■ vlnová délka ■ hloubka V / VI ■ sirka ■ asymetrie 0.90 0.95 0.85 ■ Short-wave limit DT- t 1 max 0.80 2000 2100 2200 2300 2400 Wavelength (nm) ektrální odrazivosti 100 h viditelně střední iČ kalcit 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 vlnová délka (mikrometry) egetace=-=pHKI3HS3Pektrální odrazivosti — 60 h o o c 40 - o Q? 4- CLJ 20 ■ o viditelné blízké IC střední íč chlorofyl struktura buněk voda <--> <-> voda <-> ořech 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 vlnová délka (mikrometry) Spektrální knihovny a automatické rozpoznávání objektů 0.205 0.567 0.902 1.661 * [M-™1 4.000 Příklady záznamů ze spektrální knihovny pro pět vybraných materiálů. Na ose Xjsou vlnové délky, na ose /normalizované hodnoty odrazivosti (R). (1 - smrkové jehličí, 2 - suchý travnatý povrch, 3 - listy vlašského ořechu, 4 - listy javoru, 5 - kaolinit) Spektrální kostka r 0,4 224 snímků vlnová délka I- 2,45 Mm Software HyperCube http://www.erdc.usace.army.mil/Media/FactSheets/FactSheetArticle View/tabid/9254/Article/ 476681/hypercube.aspx Rozpoznávání jednotlivých minerálů a hornin True CclOr MineralS (vlttaNontl abs^ttonj MineralS (elecÍFonlc absaiptlonj 0.5 1.0 2,0 vlnová délka [mikrometry] • Mapování druhů rostlin a jejich stavu pomocí multispektrálních snímků je založeno na porovnávání relativně malé odrazivosti ve viditelné části spektra a vysoké odrazivosti v blízké infračervené části spektra - viz. vegetační indexy. • „high resolution vegetation indices" • S využitím hyperspektrálních dat lze přesněji identifikovat vlnovou délku tohoto nárůstu odrazivosti označovanou jako „red edge". Její hodnota vypovídá o řadě vlastností vegetačního krytu. ofylu z hyperspektrálních u na ploše jednotlivých polí Time Sequence of Hyperion Images Cňlíňmb