हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग क्या है? तकनीकी विशेषताएं, अनुप्रयोग

August 23, 2024

हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग रिमोट सेंसिंग तकनीक की वर्तमान सीमा है, प्रासंगिक डेटा प्राप्त करने के लिए ब्याज की वस्तु से कई बहुत संकीर्ण विद्युत चुम्बकीय तरंग बैंड का उपयोग, स्थानिक, रेडियोमेट्रिक और वर्णक्रमीय ट्रिपल जानकारी का खजाना है, जिसका विकास एक क्रांति है रिमोट सेंसिंग में, लेकिन डेटा प्रोसेसिंग और सूचना विश्लेषण तकनीकों में एक मौलिक परिवर्तन भी हुआ, ताकि हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग में, अनिर्दिष्ट सामग्री में ब्रॉड-बैंड रिमोट सेंसिंग में मूल का पता लगाया जा सके। तो हाइपरस्पेक्ट्रल क्या है? यह सूर्य के दृश्य बैंड के साथ शुरू होता है।

दुनिया रंगीन क्यों है?

चाहे वह आकाश के दक्षिण में हो या मौसम का परिवर्तन, हमें क्यों लगता है कि दुनिया इतनी रंगीन है? बरसात के दिन के बाद जो इंद्रधनुष दूर हो जाता है, वह हमें उत्तर को हल करने में मदद कर सकता है। धूप वास्तव में मिश्रित-रंग की रोशनी होती है, हवा में पानी की बूंदों के बिखरने के माध्यम से रंगीन मोनोक्रोमैटिक प्रकाश में टूट जाता है, सभी रंगों का गठन होता है जो हमारी आंखें देख सकती हैं, प्रकाश के इस हिस्से को सूर्य की दृश्यमान तरंग दैर्ध्य के रूप में परिभाषित किया गया है।

इसके अलावा सूर्य की रोशनी में पराबैंगनी और अवरक्त तरंग दैर्ध्य में प्रकाश भी होता है। हालांकि, हमारी मानव आंखों के लिए प्रकाश का एक ही रंग भी हजारों बैंड वाले प्रकाश का एक जटिल रंग है, जो भेद करने के लिए मानव आंखों की सीमा से परे है। इसी समय, विभिन्न वस्तुएं विभिन्न तत्वों और उनके यौगिकों से बनी होती हैं, सामग्री की संरचना भी अलग होती है, जो वस्तु की सतह पर प्रतिबिंबित या बिखरे हुए प्रकाश की तरंग दैर्ध्य की ओर जाता है, यह भी विशिष्टता दिखाता है; प्रकाश प्रतिबिंब या बिखरने की क्षमता के विभिन्न तरंग दैर्ध्य के विभिन्न राज्यों में विभिन्न वस्तुएं अलग -अलग हैं, लेकिन यह भी बनाता है कि ऑब्जेक्ट में एक अलग रंग या वर्णक्रमीय विशेषताएं होती हैं, जैसे "फिंगरप्रिंट" "फिंगरप्रिंट" जानकारी, यह सुविधाओं और वायुमंडलीय रचना को अलग कर सकती है। एक अच्छा तरीका। पदार्थों की ऐसी अनूठी वर्णक्रमीय विशेषताएं रिमोट सेंसिंग साइंस में विभिन्न वस्तुओं की विशेषताओं की पहचान और विश्लेषण करने के लिए आधार बनाती हैं।

different bands of sunlight

विभिन्न तरंग दैर्ध्य बैंडों में हल्के जानकारी को सटीक रूप से प्राप्त करने के लिए, उपग्रहों के ऑप्टिकल रिमोट सेंसर ने क्रमिक रूप से मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग तकनीक और हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग तकनीक को अपनाया है, जिसमें वस्तुओं से प्रकाश परिलक्षित या बिखरे हुए प्रकाश के माध्यम से प्रकाश के विशिष्ट तरंग दैर्ध्य बैंड में विभाजित होते हैं, प्रिज्म, झंझरी और अन्य प्रकाश-विभाजन उपकरण, और लक्ष्यों की पहचान की जाती है और रिमोट सेंसिंग को जमीन से प्राप्त वर्णक्रमीय सुविधा जानकारी के आधार पर या वायुमंडलीय प्रतिबिंब या बिखरने से निर्धारित किया जाता है।

प्रारंभ में, जमीन के रिमोट सेंसिंग ने एक मल्टी-स्पेक्ट्रल इमेजिंग तकनीक प्रणाली का उपयोग किया, जो अक्सर केवल कुछ चैनल होता है, प्रत्येक चैनल में नैनोमीटर चौड़े तरंग दैर्ध्य के साथ ऑप्टिकल जानकारी होती है, और दोनों अवरक्त और पराबैंगनी दिशाओं में वर्णक्रमीय पहचान क्षमता का एहसास कर सकते हैं। हालांकि, अलग -अलग राज्यों में समान वस्तुओं या वस्तुओं के लिए, उनके परावर्तन स्पेक्ट्रा की विशेषता चोटियाँ आमतौर पर समान होती हैं, जैसा कि नीचे दिए गए आंकड़े में दिखाया गया है, पेड़ों की चार प्रजातियों की विशेषता चोटियाँ केवल 960 नैनोमीटर पर और क्रम में थोड़ी भिन्न होती हैं, और क्रम में विभिन्न पेड़ प्रजातियों की श्रेणियों के बीच अंतर, दस से कम नैनोमीटर से कम का वर्णक्रमीय संकल्प आवश्यक है; उदाहरण के लिए, चट्टानों के वर्गीकरण और पहचान के लिए, फसलों में कीटों और रोगों की घटना, मिट्टी को खेती के लिए पुनर्निर्मित किया गया है, और वनस्पतियों या साइनोबैक्टीरिया के प्रकोप, उदाहरण के लिए, चट्टानों, फसल कीटों के वर्गीकरण और पहचान के लिए और रोग, मिट्टी का नवीनीकरण और खेती, पानी के खिलने या सायनोबैक्टीरिया का प्रकोप, वायु प्रदूषण और अन्य समस्याएं, जो स्पेक्ट्रा में केवल कुछ नैनोमीटर में परिवर्तन के कुछ नैनोमीटर में परिलक्षित होती हैं, मल्टीस्पेक्ट्रल डिटेक्शन के पारंपरिक साधन ओवरस्ट्रैक्टेड हैं, और पहचान की सफलता दर उच्च नहीं है ।

1970 के दशक में हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग तकनीक के विकास की शुरुआत के साथ, ऑप्टिकल रिमोट सेंसिंग के क्षेत्र में क्रांतिकारी परिवर्तन हुए और धीरे -धीरे एक लोकप्रिय फ्रंटियर प्रौद्योगिकी क्षेत्र का गठन किया। हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग तकनीक बहुत से संकीर्ण-बैंड छवि डेटा पर आधारित एक तकनीक है, जो दो आयामी ज्यामितीय स्थान और लक्ष्य के एक-आयामी वर्णक्रमीय जानकारी का पता लगाने के लिए वर्णक्रमीय तकनीक के साथ इमेजिंग तकनीक को जोड़ती है, और निरंतर, संकीर्ण-बैंड प्राप्त करने के लिए उच्च वर्णक्रमीय रिज़ॉल्यूशन के साथ छवि डेटा। हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग तकनीक तेजी से विकसित हो रही है, और आम लोगों में झंझरी स्पेक्ट्रोस्कोपी, एक्यूस्टो-ऑप्टिक ट्यून करने योग्य फ़िल्टर स्पेक्ट्रोस्कोपी, प्रिज्म स्पेक्ट्रोस्कोपी और चिप कोटिंग शामिल हैं।

हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग की तकनीकी विशेषताएं क्या हैं?

हाइपरस्पेक्ट्रल ect हाइपरस्पेक्ट्रल कैमरा ） सिंगल-चैनल बैंड संकीर्ण है, इसका स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन परिमाण के नैनोमीटर (एनएम) ऑर्डर के रूप में अधिक है (आमतौर पर 10 एनएम से कम), दर्जनों या यहां तक कि सैकड़ों तक वर्णक्रमीय चैनलों की संख्या, प्राप्त करने के लिए, प्राप्त करने के लिए। निरंतर सामग्री प्रतिबिंब / निरंतर वर्णक्रमीय डेटा का बिखरना, जिसे दृश्यमान, निकट-अवरक्त, मध्य-अवरक्त और थर्मल इन्फ्रारेड वेवलेंथ बैंड और हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा अधिग्रहण की सीमा में महसूस किया जा सकता है।

रंग अंतर के आधार पर लक्ष्यों को अलग करने के लिए पारंपरिक मल्टीस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग तकनीक से अलग, हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग तकनीक वर्णक्रमीय स्थान में असतत नमूने को प्राप्त कर सकती है, और जो लक्ष्य प्रतिष्ठित हो सकते हैं वे आम तौर पर वे हैं जो स्पेक्ट्रल स्पेस में स्पष्ट अंतर हैं, जैसे कि जल निकायों में , वनस्पति, और नंगे जमीन। हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग एक बहुआयामी सूचना अधिग्रहण तकनीक है जो इमेजिंग तकनीक और वर्णक्रमीय तकनीक को जोड़ती है, जो एक साथ लक्ष्य की दो-आयामी स्थानिक जानकारी और तीसरे आयामी वर्णक्रमीय जानकारी का अधिग्रहण कर सकती है, और आकारिकी के माध्यम से सामग्री की संरचना की जानकारी का विश्लेषण कर सकती है। स्पेक्ट्रल लक्ष्य के साथ -साथ लक्ष्य सुविधाओं की पहचान करने के लिए घटता है, जो एक ही तरह की विशेषताओं की विभिन्न श्रेणियों को अलग कर सकता है। विभिन्न एप्लिकेशन परिदृश्यों के अनुसार, स्पेक्ट्रम की चयनात्मकता लचीली और विविध हो जाती है, जो विशेषताओं को अलग करने और पहचानने की क्षमता में सुधार करती है, प्रभावी रूप से एक ही तरह की विशेषताओं से संबंधित विभिन्न श्रेणियों को अलग करती है, "एक ही तरह की सुविधा के लिए अलग -अलग स्पेक्ट्रा" और महसूस करती है। "एक ही तरह के स्पेक्ट्रम के लिए अलग -अलग विशेषताएं", और विभिन्न पेड़ प्रजातियों की घटना जैसे सुविधाओं के वर्णक्रमीय स्थानिक भ्रम की घटना को कम करती है। यह सुविधाओं के वर्णक्रमीय स्थानिक भ्रम की घटना को कम कर सकता है, जैसे कि विभिन्न पेड़ प्रजातियों और विभिन्न खनिजों की पहचान; इसी समय, हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा का उपयोग जैव-भौतिक और रासायनिक मापदंडों के निष्कर्षण के लिए किया जा सकता है, और क्लोरोफिल ए, लिग्निन और वनस्पति के सेल्यूलोज के जैव रासायनिक विश्लेषण।

हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग तकनीक का विकास गुणात्मक विश्लेषण से लेकर मात्रात्मक या अर्ध-मात्रात्मक परिवर्तन तक दूरस्थ संवेदन बनाता है, पारंपरिक इमेजिंग रिमोट सेंसिंग तकनीक का मुख्य अनुप्रयोग गुणात्मक विश्लेषण पर आधारित है, परिणामों की सटीकता के मात्रात्मक विश्लेषण परिणामों का हिस्सा नहीं है। आदर्श, जो स्पष्ट रूप से इमेजिंग सेंसर के वर्णक्रमीय और स्थानिक रिज़ॉल्यूशन से संबंधित है, वायुमंडलीय और मिट्टी की पृष्ठभूमि और अन्य सीमाओं के हस्तक्षेप, हाइपरस्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग रिमोट सेंसिंग पहले एक सीमा उच्च वर्णक्रमीय रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग रिमोट सेंसिंग के स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन के माध्यम से पहले टूट जाता है। स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन की सीमा के माध्यम से टूटता है, जो मोटे तौर पर वर्णक्रमीय अंतरिक्ष में अन्य परेशान करने वाले कारकों के प्रभाव को दबाता है, जो मात्रात्मक विश्लेषण परिणामों की सटीकता में सुधार के लिए बहुत सहायक है।

हाइपरस्पेक्ट्रल एप्लिकेशन क्या हैं?

उच्च-रिज़ॉल्यूशन और मल्टी-स्पेक्ट्रल छवियों की तुलना में, हाइपरस्पेक्ट्रल छवियों में उच्च वर्णक्रमीय रिज़ॉल्यूशन और कई बैंड होते हैं, जो कि सुविधाओं के लगभग निरंतर वर्णक्रमीय फीचर घटता प्राप्त कर सकते हैं, और विशिष्ट बैंड को लक्ष्य सुविधाओं को उजागर करने की आवश्यकता के अनुसार चुना या निकाला जा सकता है; परिमाणित निरंतर वर्णक्रमीय वक्र डेटा सुविधाओं के वर्णक्रमीय तंत्र मॉडल में छवि वर्गीकरण की शुरूआत के लिए स्थितियां प्रदान करता है, जिसमें समृद्ध रेडियोमेट्रिक, स्थानिक और वर्णक्रमीय जानकारी शामिल है, और विभिन्न प्रकार की जानकारी का संश्लेषण है। इसमें समृद्ध रेडियोमेट्रिक, स्थानिक और वर्णक्रमीय जानकारी शामिल है, और विभिन्न जानकारी का एक व्यापक वाहक है। हाइपरस्पेक्ट्रल छवियों का उपयोग व्यापक रूप से जियोमोर्फोलॉजिकल मैपिंग, संसाधन अन्वेषण, कृषि रिमोट सेंसिंग, पर्यावरण रिमोट सेंसिंग, वानिकी निगरानी, मृदा रिमोट सेंसिंग, वॉटर कलर रिमोट सेंसिंग और वायुमंडलीय विज्ञान के क्षेत्र में किया जाता है।

1. फ़ीचर वर्गीकरण के लिए रिमोट सेंसिंग

यह आंकड़ा हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसर द्वारा अधिग्रहित दुबई तटीय क्षेत्र के हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा को दर्शाता है, जो कि फीचर वर्गीकरण के माध्यम से जल निकायों, इमारतों, सड़कों, नंगे मिट्टी, आदि जैसी विशेषताओं की प्रमुख श्रेणियों की जानकारी को सटीक रूप से पहचान सकता है, और हो सकता है। प्रत्येक प्रमुख श्रेणी में 3 ~ 5 प्रभावी उपश्रेणियों में विभाजित, और दूर के समुद्र में जहाजों की जानकारी को भी पहचान सकते हैं।

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2. अयस्क अन्वेषण

हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग तकनीक भूवैज्ञानिक अन्वेषण को बढ़ावा दे सकती है। प्राप्त चट्टानों के वर्णक्रमीय घटता के विश्लेषण के आधार पर, खनिज वितरण के प्रकार और स्थान के क्षेत्र को जाना जा सकता है। आंकड़ा दिखाता है कि हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग डेटा ने किंगहाई के दुलन क्षेत्र में सीरीकाइट और क्लोराइट की दो प्रकार की खनिज जानकारी को प्रभावी ढंग से निकाला, और एमएनएफ परिवर्तन के बाद, यह लिथोलॉजी और टेक्टोनिक भूविज्ञान जानकारी की मान्यता को बढ़ाता है।

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3. पानी के वातावरण का रिमोट सेंसिंग

पानी के पौधों और पानी के खिलने और वनस्पति के स्पेक्ट्रा के स्पेक्ट्रा के बीच कुछ समानता के कारण, आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले मल्टीस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग डेटा के लिए पानी के खिलने और पानी के पौधों की सटीक पहचान करने के लिए मुश्किल है, और केवल हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग डेटा पर कब्जा कर सकते हैं जटिल और चर पानी खिलने, पानी के पौधों और पानी के शरीर के बीच विस्तृत वर्णक्रमीय अंतर, ताकि पानी के खिलने और पानी के पौधों की सटीक पहचान हो सके। यह आंकड़ा उपग्रह-जनित हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसर द्वारा अधिग्रहित युन्नान डायनची क्षेत्रीय जल निकाय के पर्यावरणीय मानचित्र को दर्शाता है, जो स्पष्ट रूप से रंगीन विघटित कार्बनिक पदार्थ (CDOM), क्लोरोफिल ए (CHL-A), और निलंबित ठोस सांद्रता (TSM) की पहचान कर सकता है। पानी के शरीर में। इस बीच, डायनची के अलावा अन्य छोटी नदियों और झीलों के पानी की गुणवत्ता के पैरामीटर भी छवि में स्पष्ट रूप से पहचानने योग्य हैं।

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4. वायुमंडलीय रिमोट सेंसिंग

मीथेन प्वाइंट स्रोत उत्सर्जन की रिमोट सेंसिंग निगरानी लीबिया और संयुक्त राज्य अमेरिका में अनुकूलित मीथेन कॉलम एकाग्रता व्युत्क्रम एल्गोरिदम के साथ हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग डेटा का उपयोग करके किया गया था। चित्रा (ए) लीबिया में डोर मारडा तेल से मीथेन रिसाव की निगरानी के परिणामों को दर्शाता है, और फिगर (बी) संयुक्त राज्य अमेरिका के पर्मियन बेसिन में डीसीपी मिडस्ट्रीम तेल से मीथेन रिसाव की निगरानी के परिणामों को दर्शाता है, जो सटीक रूप से हो सकता है क्षेत्र में एक स्पष्ट मीथेन उत्सर्जन प्लम की निगरानी करें।