다중 스펙트럼 이미징: 스펙트럼 잠금 해제: 컴퓨터 비전의 발전

By Fouad Sabry

다중 스펙트럼 이미징이란 무엇입니까?

다중 스펙트럼 이미징은 전자기 스펙트럼 전체의 특정 파장 범위 내에서 이미지 데이터를 캡처합니다. 파장은 필터로 분리되거나 가시광선 범위를 넘어서는 주파수(예: 적외선 및 자외선)를 포함하여 특정 파장에 민감한 장비를 사용하여 감지될 수 있습니다. 이를 통해 인간의 눈이 빨간색, 녹색 및 파란색에 대한 눈에 보이는 수용체로 포착하지 못하는 추가 정보를 추출할 수 있습니다. 원래는 군사 표적 식별 및 정찰을 위해 개발되었습니다. 초기 우주 기반 이미징 플랫폼에는 해안 경계, 식생 및 지형과 관련된 지구의 세부 정보를 매핑하기 위해 다중 스펙트럼 이미징 기술이 통합되었습니다. 다중 스펙트럼 이미징은 문서 및 그림 분석에도 사용됩니다.

당신이 얻을 수 있는 혜택

(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:

1장: 다중 스펙트럼 이미징

2장: 적외선

3장: 원격 감지

4장: 열화상 카메라

5장: 위성 이미지

6장: 스펙트럼 서명

7장: 스펙트럼 이미징

8장: 초분광 이미징

9장: 화학적 이미징

10장: 정규화된 차이 식생 지수

(II) 다중 스펙트럼 이미징에 관한 대중의 주요 질문에 답합니다.

(III) 다양한 분야에서 다중 스펙트럼 이미징 사용에 대한 실제 사례.

이 책은 누구를 위한 책인가

전문가, 학부 및 대학원생, 매니아, 취미생활자 및 모든 종류의 다중 스펙트럼 이미징에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.

• Language: 한국어
• Publisher: 10 억 지식이 걸립니다 [Korean]
• Release date: May 13, 2024

Book preview

1장: 다중 스펙트럼 이미징

다중 스펙트럼 이미징은 다양한 파장에서 사진을 찍는 기술입니다. 적외선 및 자외선과 같이 가시광선 범위를 벗어난 주파수의 빛은 필터로 분리하거나 특정 파장에 민감한 장치를 사용하여 감지할 수 있습니다. 그것은 인간 눈의 적색, 녹색 및 청색 시각 수용체가 놓치는 추가 정보를 추출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 원래 목적은 군사 정찰 및 표적 식별이었습니다. 다중 스펙트럼 이미징은 초기 우주 기반 이미징 장치에서 처음 사용되었습니다.

빛은 다중 스펙트럼 이미징을 사용할 때 종종 3-15개의 서로 다른 스펙트럼 대역 범위에서 측정됩니다. 일반적으로 초분광 이미징에서와 같이 수백 개의 인접한 스펙트럼 대역에 액세스할 수 있는 경우 결과 이미지는 물체 간의 미묘한 차이를 나타낼 수 있습니다.

군대는 빛 방출을 측정하여 표적을 탐지하거나 추적하기 위해 다중 스펙트럼 사진을 자주 사용합니다. Federal Laboratory Collaborative Technology Alliance와 United States Army Research Laboratory는 2003년에 이중 대역 다중 스펙트럼 이미징 초점면 어레이를 보고했습니다. (FPA)입니다. 이 FPA를 통해 과학자들은 두 개의 적외선(IR) 평면을 동시에 검사할 수 있었습니다. 보조 광원 없이 열을 감지할 수 있는 열화상 카메라는 중파 및 장파 적외선(MWIR) 기술의 또 다른 이름입니다.

물체의 방사율과 온도는 열화상 카메라로 생성된 이미지가 얼마나 선명한지를 결정합니다.

열화상은 야간에 표적을 탐지하기 위해 단일 대역 다중 스펙트럼 이미징을 능가했습니다. MWIR만 사용할 때보다 듀얼 밴드 MWIR 및 LWIR 기술을 사용할 때 야간 가시성이 향상되었습니다. 인용 인용. 미 육군은 낮과 밤에 차량을 추적하는 듀얼 밴드 LWIR/MWIR FPA가 MWIR 단독보다 전술 차량을 더 잘 시각화한다고 주장합니다.

다중 스펙트럼 이미징은 지상에서 방사율을 측정하여 숨겨진 미사일을 찾을 수 있습니다. 스펙트럼 분석은 지표 토양과 지하 토양 간의 물리적, 화학적 차이를 밝힐 수 있습니다.

부스트 단계에서 ICBM을 성공적으로 요격하려면 미사일의 단단한 몸체와 로켓 기둥을 모두 이미지화해야 합니다. LWIR은 미사일의 본체 재질에서 방출되는 반면, MWIR은 로켓 기둥과 같이 고열된 물체에서 강력한 신호를 나타냅니다. 미 육군 연구소는 아틀라스 5 진화 소모성 발사체를 추적할 때 이중 대역 MWIR/LWIR 시스템이 미사일 몸체와 깃털을 모두 감지했다고 밝혔습니다. 이 로켓은 구조적으로 대륙간 탄도 미사일과 비슷합니다.

대부분의 원격 감지(RS) 복사계는 다중 스펙트럼 이미지를 캡처할 수 있습니다. 다중 스펙트럼 이미징은 스펙트럼을 여러 대역으로 나누어 각 픽셀에 부딪히는 방사선의 전체 강도를 단순히 캡처하는 팬크로매틱 이미징과 정반대입니다. 일반적으로 지구 관측 위성에는 3개 이상의 복사계가 있습니다. 각각은 좁은 파장 범위에서 단일 디지털 이미지(원격 감지 용어로 장면이라고 함)를 수집합니다. 연구자들의 목표와 빛의 근원에 따라 스펙트럼은 뚜렷한 파장 영역 또는 대역으로 나뉩니다.

오늘날의 기상 위성이 캡처한 이미지는 다양한 파장에서 찾을 수 있습니다.

다중 스펙트럼 이미징은 단일 광학 설정을 사용하여 여러 협대역 스펙트럼 이미징 대역에서 데이터를 캡처합니다.

다중 스펙트럼 시스템은 일반적으로 가시광선(0.4 - 0.7μm), NIR 또는 근적외선의 조합을 제공합니다. 0.7 내지 1 μm), SWIR, 또는 단파 적외선; 1 내지 1.7 μm), MWIR, 또는 중파 적외선; 3.5 - 5 μm) 또는 장파 적외선(LWIR; 8 - 12 μm) 대역을 단일 시스템으로 통합합니다.

저자, 발레리 C.

커피

Landsat 위성의 다중 스펙트럼 이미지에는 다양한 이름을 가진 최대 11개의 개별 대역이 포함될 수 있습니다. 초분광 및 초분광이라는 용어는 더 큰 방사 분해능(수백 또는 수천 개의 대역 포함) 또는 더 미세한 스펙트럼 분해능(더 작은 대역 포함) 또는 더 넓은 스펙트럼 범위를 갖는 스펙트럼 이미징 유형을 설명하는 데 사용됩니다.

회화 및 기타 예술 작품은 다중 스펙트럼 이미징으로 연구할 수 있습니다.

파장은 근사치일 뿐이며 실제 값은 사용된 특정 장비(예: 지구 관측을 위한 위성 센서의 특성 또는 문서 분석을 위한 조명 및 센서의 매개변수)에 따라 다릅니다.

청색 스펙트럼(450-515..520nm)은 대기와 심해를 이미징하는 데 유용합니다. 깨끗한 물에서는 150피트(50m) 깊이까지 침투할 수 있습니다.

녹색광(515..520-590..600 nm)은 맑은 물에서 최대 90피트(30m) 깊이까지 볼 수 있어 식물 및 심해 구조물을 이미징하는 데 유용합니다.

최대 9미터(30피트) 깊이의 인공 물체, 흙 및 식물의 이미지는 600..630-680..690nm의 빨간색 범위에서 캡처할 수 있습니다.

750-900nm NIR 범위는 주로 식물 이미징에 사용됩니다.

중적외선(MIR) 카메라는 1550나노미터에서 1750나노미터 사이의 파장에서 식생, 토양 수분 함량 및 일부 산불의 이미지를 캡처합니다.

토양, 수분, 지질 구조, 규산염, 점토 및 화재는 모두 2080-2350nm의 원적외선(FIR)을 사용하여 이미징할 수 있습니다.

지질학적 특징, 수류의 열 변화, 화재 및 야간 연구는 모두 반사 방사선이 아닌 방출 방사선에 의존하는 열적외선(10400-12500nm)을 사용하여 이미징할 수 있습니다.

레이더 및 관련 기술을 사용하여 지형 기능을 감지하고 매핑할 수 있습니다.

스펙트럼 대역의 다양한 혼합물은 다양한 이유로 사용될 수 있습니다. 빨강, 초록, 파랑은 그것들을 묘사하는 데 사용되는 표준 색상입니다. 이미지의 의도된 용도와 분석가의 선호도에 따라 밴드가 색상에 매핑되는 방식이 결정됩니다. 공간 분해능이 낮기 때문에 열적외선은 거의 고려되지 않습니다.

RGB 색상 채널(빨강, 녹색 및 파랑)만 트루 컬러에 사용됩니다. 이 간단한 컬러 스냅샷으로 인공 물체 분석이 간단해져서 초보 분석가도 액세스할 수 있습니다.

근적외선에서 반사율이 매우 높은 식물의 경우 녹색-적색-적외선 색 공간이 사용되며 청색 채널은 근적외선으로 대체됩니다. 이것은 숨겨진 개체와 초목을 찾는 일반적인 방법입니다.

Blue-NIR-MIR은 가시적인 파란색, 녹색 NIR(식물이 녹색을 유지함) 및 빨간색 MIR을 표시합니다. 이와 같은 이미지를 통해 화재, 수위, 식물 덮개 및 토양 수분을 한 번에 볼 수 있습니다.

다양한 다른 순열도 사용 중입니다. NIR은 일반적으로 빨간색으로 표시되기 때문에 식물이 있는 영역도 빨간색으로 보입니다.

이러한 다중 스펙트럼 이미지는 다른 항공 사진 및 위성 이미지 해석 노력과 달리 육안 검사를 통해 특징 유형을 직접 결정하는 것이 간단하지 않습니다. 따라서 사용자가 이미지에서 볼 수 있는 특징을 이해하는 데 도움이 되도록 다양한 데이터 향상 기술을 사용하여 처리하기 전에 먼저 원격 감지 데이터를 분류해야 합니다.

학습 샘플에 대한 포괄적인 검증은 선택한 분류 알고리즘에 따라 이러한 분류 작업에 필요할 수 있습니다. 메서드는 기본적으로 두 가지 범주로 나뉩니다.

감독 분류 기법

비지도 분류 기법

학습 샘플은 감독 분류에 사용됩니다. Ground truth 또는 학습 샘플은 실제 상황을 알 수 있는 위치입니다.