Гиперспектральные космические снимки: обзор

С тех пор как Исаак Ньютон представил свою концепцию световой дисперсии, научные термины, в том числе и определение «спектроскопии», изменились. Сегодня спектроскопия изображений или «гиперспектральные изображения» - это последовательное отображение спектров. Аншу Миглани Помощник редактора журнала «GIS Development» anshu.miglani@GISdevelopment.net

Спектроскопия – это наука о формировании цифровых изображений земной поверхности в нескольких смежных спектральных каналах и создании полных спектральных сигнатур без пропусков спектров. Получаемые изображения сходны с мультиспектральными, но отличаются от последних тем, что у каждого пикселя количество цветовых каналов не ограничивается тремя основными: красным, зеленым и синим. При формировании гиперспектрального изображения из собранных данных создается «куб данных» или «кубическая модель изображения», которая отображает объекты и информацию, не доступную для обычных мультиспектральных сканнеров.

На разных спектральных каналах каждый элемент, в зависимости от своей отражательной способности, оставляет уникальную спектральную сигнатуру, которую также называют кривой спектрального отражения. Разные материалы распознаются по общей форме спектральной кривой, а также расположению и яркости полос поглощения. Спектры отражения материалов, чей состав известен, рассчитываются в лабораторных условиях, а затем собираются в библиотеку спектров, что облегчает анализ гиперспектральных снимков. В открытом доступе находится несколько библиотек, содержащих спектры отражения природных и искусственных материалов. Эти библиотеки дают сведения, облегчающие дешифрирование гипер- и мультиспектральных снимков. Различные типы спектров можно просмотреть и скачать с веб-сайтов USGS (http://speclab.cr.usgs.gov/spectral.lib04/spectral-lib04.html) и ASTER (http://speclib.jpl.nasa.gov).

Мультиспектральный сенсор формирует несколько изображений на «отдельной узкой полосе частот» от видимого до инфракрасного спектра, а гиперспектральный сенсор одновременно формирует изображения на всех участках спектрального диапазона и получает спектры всех пикселей сцены. Для гиперспектрального сенсора важно не количество измеряемых спектров, а узость и последовательность измерений, т.е. сенсор с 20 каналами будет гиперспектральным, если он покрывает диапазон 500-700нм, при этом ширина каналов 20 10нм, а сенсор с 20 отдельными каналами, покрывающими видимую область спектра, ближнюю, коротковолновую, среднюю и длинноволновую ИК-области, будет считаться мультиспектральным.

В отличие от мультиспектральных изображений гиперспектральные снимки более детально отображают земную поверхность. Подробная классификация сложных экосистем Земли на базе гиперспектральных снимков позволит повысить точность применения ДДЗ в таких областях как, разведка месторождений, геология, лесное и сельское хозяйство, охрана окружающей среды.

Проекты, в которых используются гиперспектральные снимки, как правило, решают следующие задачи:

• 
  Обнаружение цели (объекта): выделение объекта из множества подобных или обнаружение объектов, размер которых меньше номинального размера пикселя.
  
• 
  Распознавание материалов: анализ данных гиперспектральных снимков для распознавания неизвестных материалов. Составление карт материалов с указанием географических зон их распространения.
  
• 
  Дифференциация материалов: различение материалов со сходными спектральными характеристиками.
  
• 
  Отображение поверхности: отображение особенностей поверхности, нераспознаваемых на других снимках.
  

Гиперспектральные снимки содержат огромное количество информации, но дешифрировать их непросто. Для этого необходимо точно знать, какие характеристики материалов определяются, и как они соотносятся с измерениями, выполняемыми гиперспектральным сенсором. Хотя потенциал гиперспектральных снимков огромен, при анализе / обработке этих уникальных снимков следует учитывать следующие аспекты:

• 
  Точные поправки (поправочные коэффициенты) на атмосферные условия
  
• 
  Наличие спектральных библиотек
  
• 
  Смешение спектров
  

Полосный спектр (например, Landsat TM) Непрерывный спектр (например, видеоспектрометр)

Гиперспектральные снимки доступны не так широко, как другие данные дистанционного зондирования. Космических аппаратов, на борту которых установлены гиперспектральные сенсоры, немного. Среди них Hyperion на борту спутника НАСА EO-1, CHRIS на борту спутника PROBA, принадлежащего Европейскому космическому агентству, FTHSI на борту спутника MightySat II исследовательской лаборатории военно-воздушных сил США.

Гиперспектральные сенсоры станут мантрой оптических сенсоров следующего поколения. Спектры отражения объектов земной поверхности дают исследователям обширный материал для подробного анализа и создания целого ряда продуктов. Некоторые страны стремятся разработать свои гиперспектральные сенсоры для решения задач экологического мониторинга, оценки рисков, разведки полезных ископаемых и т.д.

Каолинит, смыкание крон, концентрация хлорофилла, водные испарение воды, карта полезных ископаемых, мониторинг «хвостов» при добыче полезных ископаемых, фракции почв и пр.

Исследования, касающиеся применения снимков высокого спектрального разрешения для решения различных задач в области картографирования земных ресурсов и состояния окружающей среды, мониторинга рисков ведутся на протяжении двух десятилетий. Анализ гиперспектральных снимков стал одной из самых эффективных и быстро развивающихся методик дистанционного зондирования. Сегодня гиперспектральные снимки, в отличие от других ДДЗ, позволяют извлекать более точную и детальную информацию. Данные с многочисленных каналов о спектрах отражения объектов земной поверхности дают обширный материал для подробного анализа. Среди оптических сенсоров следующего поколения гиперспектральным датчикам будет отведена важная роль. Успешное применение таких приборов определяется возможностью обнаружения небольших изменений спектральных свойств одного или нескольких отображаемых объектов и целостностью процесса калибровки сенсора. Эти требования помогли повысить отношение сигнал-шум, стабильность работы системы и уровни контролируемой спектральной и радиометрической калибровки. Поскольку новые сенсоры поставляют все больше гиперспектральных снимков, и разрабатываются новые алгоритмы обработки снимков, гиперспектральные снимки станут в будущем эффективным инструментом научных исследований, проведения разведки полезных ископаемых и мониторинга природных ресурсов и их устойчивого развития.