Мультиспектральная съемка

Что такое мультиспектральная съемка?

Мультиспектральная съемка (англ. multispectral imaging) — это метод получения информации о свойствах объектов путем анализа их взаимодействия с электромагнитным излучением в различных диапазонах длин волн. В отличие от обычной цветной фотографии, которая использует только три канала (красный, зеленый и синий), мультиспектральная съемка может использовать несколько десятков каналов для получения информации о свойствах объекта на разных длинах волн (Рис. 1 (А)). Например, спутниковая система Landsat имеет 11 спектральных каналов, а спутниковая система Sentinel-2 имеет 13 спектральных каналов. Также существуют более продвинутые приборы, такие как гиперспектральные камеры, которые могут использовать более 100 спектральных каналов (Рис. 1 (В)).

Мультиспектральная съёмка проводится с помощью мультиспектральной камеры с сенсором, устройством или прибором, разделяющим свет на разные спектры. В результате съёмки на каждый кадр формируются монохромные в оттенках серого снимки, количество которых зависит от количества каналов камеры. Анализ информации со снимков происходит в геоинформационных программах с помощью композиций в виде цветных или ложноцветных изображений или различных индексов: NDVI, NDRE, SAVI, LAI. Одна из главных отраслей применения мультиспектральных снимков – сельское хозяйство.

Физические основы мультиспектральной съемки

Мультиспектральная съемка основывается спектроскопии и оптики. Каждый объект имеет свой собственный спектральный отпечаток, который отображает, какие длины волн света поглощаются, отражаются или проходят через этот объект. Для получения спектральной информации о поверхности земли используются спектральные камеры и сенсоры.

Спектральная камера — это прибор, который способен разлагать отраженную от Земли электромагнитную волну на отдельные длины волн в разных диапазонах и измерять их интенсивность отражения. Эти данные затем используются для создания спектральных изображений, которые показывают, какой процент света при каждой длине волны поглощается, отражается или проходит через объект на поверхности земли.

Спектральные каналы в мультиспектральной съемке представляют собой диапазоны электромагнитных волн, которые регистрируются датчиками или камерами на борту спутника или летательного аппарата. Каждый спектральный канал предназначен для измерения интенсивности света в определенном диапазоне длин волн.

Для съемки растительного покрова используются каналы, которые регистрируют интенсивность света в диапазоне от видимого света до инфракрасного, что позволяет оценить фотосинтетическую активность растений и их состояние. Для мониторинга земных поверхностей используются каналы, которые могут регистрировать энергию в более широком диапазоне, включая ультрафиолетовый и микроволновый диапазоны.

Использование различных спектральных каналов позволяет получить более полную и точную информацию о поверхности земли, так как каждый канал регистрирует информацию о свете в определенном диапазоне длин волн, что может быть полезным для конкретных приложений и задач мультиспектральной съемки.

Отличие мультиспектральных снимков от панхроматических снимков

Как уже было сказано ранее, спектральные каналы мультиспектральных снимков сами по себе являются монохромными, т. е. снимками в оттенках серого, что ошибочно может быть сравнено с панхроматическими снимками. Важно понимать, что мультиспектральная съемка и панхроматическая съемка — это два различных метода получения изображений на основе использования разных спектральных каналов.

Панхроматические снимки представляют собой черно-белые изображения, полученные с использованием всего одного спектрального канала. На таких снимках отсутствуют цвета, а изображение представлено в оттенках серого. Такие снимки обычно имеют высокое пространственное разрешение и используются для выявления деталей и текстур на местности.

Мультиспектральные снимки, в свою очередь, включают использование нескольких спектральных каналов, каждый из которых представляет собой отдельный диапазон электромагнитного спектра. Это позволяет получить информацию о различных физических и химических свойствах земной поверхности. Хотя каждый из каналов взятый по отдельности мультиспектральных снимков тоже будет представлен в оттенках серого, объединение данных из разных каналов может привести к созданию цветного изображения с выделением различных объектов и феноменов.

Отличие мультиспектральных снимков от коротковолновых инфракрасных снимков (SWIR)

Мультиспектральные и SWIR (Short-Wave Infrared) снимки отличаются друг от друга по длине волн, на которых они работают, и по тому, какую информацию они могут предоставить о поверхности Земли.

Мультиспектральные снимки охватывают несколько избранных диапазонов электромагнитного спектра, таких как видимый свет, в том числе Ближний и Коротковолновый ИК и ультрафиолетовое излучение. Они обладают способностью получать информацию о различных спектральных характеристиках объектов и окружающей среды.

SWIR снимки, наоборот, основываются на регистрации только коротковолнового ИК излучения. Этот диапазон находится между видимым и длинноволновым инфракрасным излучением. SWIR снимки обладают способностью проникать сквозь различные типы атмосферных и температурных нарушений и способны регистрировать инфракрасное излучение, испускаемое объектами или отражающееся от них.

Различия между Мультиспектральными и SWIR снимками:

1. Диапазон спектра: Мультиспектральные снимки охватывают более широкий спектр электромагнитного спектра, включая видимый свет, инфракрасное и ультрафиолетовое излучение. SWIR снимки ограничены коротковолновым инфракрасным диапазоном.
2. Информация о спектральных характеристиках: Мультиспектральные снимки предоставляют информацию о спектральных характеристиках объектов, позволяя выделить и классифицировать различные материалы и характеристики. SWIR снимки полезны для выявления определенных веществ и химических компонентов, которые имеют особые характеристики в коротковолновом инфракрасном спектре (выделение пожаров).
3. Потенциал проникновения: SWIR снимки имеют преимущество в проникновении сквозь атмосферные и температурные нарушения, что делает их полезными для обнаружения объектов на значительных глубинах или в погодных условиях, которые могут затруднить регистрацию видимого света.

Обработка данных мультиспектральной съемки

Методы обработки данных мультиспектральной съемки могут варьироваться в зависимости от конкретных задач и приложений. Однако, существуют несколько основных методов обработки, которые широко используются в данной области:

1. Классификация покрытия земли: данный метод позволяет разделить изображение на различные классы, такие как лес, вода, города и т. Д., на основе спектральных характеристик каждого пикселя на изображении. Для этого применяются алгоритмы машинного обучения, такие как метод опорных векторов (Support Vector Machine), случайный лес (Random Forest) и другие.
2. Оценка состояния растительного покрова: данный метод позволяет определить состояние растительности, такое как плотность зеленой массы, стадии роста растений, урожайность и т. Д., на основе спектральных характеристик. Для этого применяются специализированные индексы, такие как индекс зеленого цвета (Normalized Difference Vegetation Index), индекс влагосодержания (Normalized Difference Water Index) и другие.
3. Определение химического состава поверхности: данный метод позволяет определить химический состав поверхности земли, такой как содержание минералов, металлов, органических веществ и т. Д., на основе спектральных характеристик. Для этого применяются специализированные индексы, такие как индекс железа (Iron Oxide Index), индекс глины (Clay Index) и другие.
4. Измерение температуры поверхности: данный метод позволяет измерить температуру поверхности земли на основе инфракрасных спектральных каналов. Это может быть полезно для изучения климатических изменений, мониторинга природных катастроф и т. Д.
5. Улучшение качества изображения: данный метод позволяет улучшить качество изображения, удаляя шум и артефакты, используя различные фильтры и алгоритмы.

Больше о вегетационных индексах можно узнать в нашей статье.

Для выделения объектов на мультиспектральных изображениях используются различные алгоритмы, которые могут варьироваться в зависимости от конкретных задач и приложений. Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов включают в себя:

1. Алгоритмы пороговой обработки: данный тип алгоритмов используется для бинаризации изображения на основе установленных пороговых значений. Таким образом, пиксели, значение которых выше или ниже заданного порога, могут быть выделены в качестве объектов или фона.
2. Алгоритмы на основе текстурных характеристик: данная группа алгоритмов использует текстурные характеристики, такие как энтропия, гладкость, градиент и другие, для определения объектов на изображении. Эти алгоритмы могут быть особенно полезны для обнаружения объектов, которые имеют сходные спектральные характеристики с фоном.
3. Алгоритмы на основе математической морфологии: данный тип алгоритмов использует математическую морфологию для выделения объектов на изображении. Эти алгоритмы могут быть особенно полезны для обработки изображений, которые содержат шум и артефакты.
4. Алгоритмы на основе машинного обучения: данная группа алгоритмов использует методы машинного обучения, такие как нейронные сети, метод опорных векторов и случайный лес, для обучения модели выделения объектов на изображении. Эти алгоритмы могут быть особенно эффективны в случаях, когда изображения содержат сложные текстуры и структуры.

Программы для обработки мультиспектральных изображений

Существует множество программ для обработки мультиспектральных изображений, которые могут использоваться в зависимости от конкретных задач и требований. Некоторые из наиболее распространенных программ включают в себя:

1. ENVI: это одна из наиболее популярных программ для обработки мультиспектральных изображений, которая предоставляет широкий спектр инструментов для обработки и анализа изображений. ENVI используется в различных отраслях, включая геологию, экологию, сельское хозяйство и другие.
2. ERDAS Imagine: это другая популярная программа для обработки мультиспектральных изображений, которая предоставляет мощные инструменты для обработки и анализа геопространственных данных. ERDAS Imagine используется в различных областях, включая геологию, лесное хозяйство, земледелие и другие.
3. ArcGIS: это программа геоинформационных систем, которая предоставляет инструменты для обработки и анализа геопространственных данных, включая мультиспектральные изображения. ArcGIS используется в различных отраслях, включая геологию, гидрологию, экологию и другие.
4. Matlab: это программное обеспечение для численных вычислений и программирования, которое также может быть использовано для обработки мультиспектральных изображений. Matlab предоставляет широкий спектр инструментов для обработки изображений, включая инструменты машинного обучения.
5. QGIS: это бесплатная программа геоинформационных систем, которая также предоставляет инструменты для обработки мультиспектральных изображений. QGIS может быть использован для различных задач, включая анализ земельных участков, охрану природы и другие.

Кроме того, существует множество других программ, таких как Pix4Dmapper, Global Mapper, eCognition и другие, которые также могут использоваться для обработки мультиспектральных изображений в зависимости от конкретных задач и потребностей.

Преимущества мультиспектральной съемки

Мультиспектральная съемка обладает рядом значимых преимуществ, выделяющих ее на фоне обычных RGB космических снимков.

Преимущества:

1. Детализация состава: Мультиспектральная съемка позволяет исследовать и анализировать спектральные характеристики объектов и поверхностей. Она расширяет спектральный диапазон, захватывая информацию, недоступную для глаза человека. Это позволяет определить состав и свойства материалов, таких как растительное покрытие, почвы, водные объекты и другие.
2. Мониторинг изменений: Мультиспектральная съемка позволяет отслеживать изменения в течение времени. Путем сравнения спектральных данных, полученных в разные периоды, можно изучать динамику изменений в растительности, землепользовании, заболеваниях растений, загрязнении и др. Это незаменимый инструмент для экологического мониторинга и управления ресурсами.
3. Выявление скрытых паттернов: Мультиспектральные данные позволяют обнаруживать невидимые для обычного наблюдения паттерны и сигналы. Например, можно выделить участки с поврежденными или заболевшими растениями, обнаружить ранние признаки стресса, предсказывать уровень урожайности или определить наличие различных химических веществ.
4. Полезность в разных отраслях: Мультиспектральная съемка имеет широкое применение в различных отраслях. Ее используют в сельском хозяйстве для оптимизации управления полями и культурными растениями, в экологии и геологии для изучения биологического разнообразия и ландшафтов, в гидрологии и охране окружающей среды для анализа качества и состояния водных ресурсов, а также в геодезии и картографии для создания высокоточных карт и планирования городского развития.
5. Сверхвысокое разрешение: Использование мультиспектральной съемки сверхвысокого разрешения позволяет получать более детализированные и точные данные. Это полезно для приложений, требующих высокой точности, например, в исследованиях растительного покрова и землепользовании, а также для устранения шума и артефактов при обработке и анализе полученных изображений.

Различие мультиспектральной съемки с космических аппаратов и БПЛА

 Различие между мультиспектральной съемкой с космических аппаратов (КА) и беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) можно наблюдать в нескольких аспектах.

• Расстояние и разрешение:
  • Космические аппараты находятся на значительной высоте над землей, что позволяет им осуществлять съемку глобального масштаба. Разрешение снимков КА обычно составляет от нескольких метров до нескольких десятков метров, в зависимости от типа и назначения аппарата.
  • БПЛА, наоборот, работают на низкой высоте над местностью, что обеспечивает более высокое разрешение. Разрешение снимков с БПЛА может достигать от нескольких сантиметров до нескольких метров, что позволяет получить более детальные и точные данные.
• Гибкость и доступность:
  • Космические аппараты требуют крупных финансовых вложений и времени на разработку, запуск и снятие с эксплуатации. Они ориентированы на проведение обширных мониторинговых программ и изучение глобальных изменений. Доступ к спутниковым данным часто ограничен ввиду их коммерческой или ограниченной научной доступности.
  • БПЛА достаточно гибкие и доступные инструменты для мультиспектральной съемки. Они могут быть запущены и проконтролированы локально, обеспечивая более узконаправленную и индивидуальную работу. БПЛА позволяют проводить съемку в нужное время и нужном месте, расширяя возможности исследователей и применение мультиспектральных данных в различных областях.
• Методика съемки на БПЛА:
Мультиспектральная съемка на БПЛА осуществляется с помощью специализированных камер, устанавливаемых на летательный аппарат, которые регистрируют энергию в различных спектральных диапазонах. Наиболее распространенными камерами для мультиспектральной съемки с БПЛА являются камеры среднего разрешения (от нескольких сантиметров до нескольких десятков сантиметров), такие как RedEdge или MicaSense. Камеры могут работать в видимом, инфракрасном и тепловом спектральных диапазонах, что позволяет получить информацию о различных свойствах и состоянии объектов и местности.Использование БПЛА для мультиспектральной съемки предоставляет новые возможности в области сельского хозяйства, экологии, геологии, геодезии и других областях, требующих детального анализа и мониторинга.

Заключение

Мультиспектральная съемка обладает множеством преимуществ по сравнению с съемкой в видимом диапазоне. Она позволяет получать дополнительные спектральные данные, которые не видит человеческий глаз, такие как инфракрасные или тепловые излучения. Это расширяет возможности анализа и позволяет выявлять информацию, недоступную с использованием только видимого спектра.

Мультиспектральная съемка открывает широкий спектр возможностей в различных областях. В сельском хозяйстве она может быть использована для мониторинга растительной зелени, определения заболеваний растений и потенциальных проблем с урожаем. В экологии и геологии она помогает исследователям изучать изменения в растительности, почвенном составе, ландшафтах и местности. В лесном хозяйстве мультиспектральное сканирование способствует выявлению лесных пожаров, оценке состояния древесной растительности и плотности леса.

Кроме того, мультиспектральная съемка играет важную роль в науке о климате и изучении атмосферы, позволяя наблюдать за состоянием атмосферы и её содержанием, влияющие на изменение климата и атмосферу. Она также полезна в гражданском и промышленном строительстве для контроля за состоянием зданий, работами на стройплощадке и планированием территорий.

Таким образом, мультиспектральная съемка предоставляет более полную и точную информацию о состоянии объектов, местности и окружающей среды. Ее возможности находят применение в различных сферах исследований, а также в индустрии, способствуя более эффективному мониторингу, планированию и принятию решений.