Что такое мультиспектральный образ?

Многоспектральное изображение создается путем измерения энергии на различных длинах волн и использования разных цветов для представления энергии, присутствующей на каждой отдельной длине волны. Различные изображения в градациях серого, известные как полосы, получают другой цвет и объединяются для создания составного изображения. Например, полоса A может быть окрашена в красный цвет, а полоса B - в синий, а полоса C - в зеленый. Соедините их вместе, и цветовые узоры, сформированные на составном изображении, позволяют зрителю идентифицировать поверхностные особенности объекта.

Спутниковое изображение, которое детализирует такие особенности, как горы, здания и вода на широких участках земли, является ярким примером многоспектрального изображения и одним из наиболее распространенных видов использования многоспектральных технологий. Спутниковая программа Соединенных Штатов Landsat предоставила широкий спектр многоспектральных изображений с момента его первого запуска спутника в 1972 году. Этот спутник ретранслирует огромные объемы данных обратно на Землю на постоянной основе. Landsat 7, самый новый спутник Landsat, находится на орбите, что позволяет ему повторно изображать часть Земли с 2 градусами каждые 16 дней.

Информация, предоставленная мультиспектральными изображениями Landsat, является ценной в ряде областей, включая гидрологию, мониторинг окружающей среды и оценку землепользования. Многие страны полагаются на информацию из американской программы и создали станции для непосредственного получения информации. Станции предоставляют этим странам возможность получать информацию практически сразу после ее сбора, без задержки в ожидании того, как НАСА обработает и распространит изображения. НАСА утверждает станции с соглашением, что станции будут предоставлять данные тем, кто в них нуждается, в пределах своего региона.

Многоспектральная съемка из космоса началась в 1968 году, когда НАСА включило ее в миссию «Аполлон-9». Вскоре были запущены беспилотные спутники, разработанные специально для мультиспектральных изображений. С тех пор технологии не перестают развиваться, и гиперспектральная визуализация, которая может захватывать так называемые узкие полосы информации - по сравнению с широкими полосами мультиспектральной визуализации - теперь предоставляет еще более подробные данные для ученых и других.

Гиперспектральная визуализация может захватывать ширину полосы, составляющую всего 11 км или менее 7 миль. Проблема с такой длительной съемкой заключалась в скорости, необходимой для оборудования, движущегося на быстро движущихся воздушных и космических аппаратах. Скорость автомобиля оставляла слишком мало времени, чтобы оборудование могло сфокусироваться и создать такое детальное изображение. Научные достижения стерли этот барьер.