Прогресс в исследовании гиперспектральных изображений: роль вычислительных наук

Прогресс в исследовании гиперспектральных изображений, часть 3: вычислительные науки

Введение

В предыдущих частях этой серии статей мы рассмотрели основы гиперспектральных изображений (HSI) и их потенциальные применения в различных областях. В этой статье мы сосредоточимся на вычислительных науках, лежащих в основе обработки и анализа гиперспектральных данных.

Обработка гиперспектральных данных

Обработка HSI сопряжена с рядом уникальных проблем из-за высокого разрешения этих изображений по спектральным и пространственным измерениям. Вот некоторые из основных шагов в обработке HSI:

• Предварительная обработка: Первым шагом является предварительная обработка данных для удаления шума, исправления геометрических искажений и калибровки спектральных характеристик.
• Сжатие: HSI-данные имеют большой объем, поэтому для уменьшения размера файла часто требуется сжатие.
• Извлечение признаков: Чтобы получить значимую информацию из HSI-данных, используются различные методы извлечения признаков.
• Классификация: Извлеченные признаки могут использоваться для классификации пикселей в изображениях на разные классы объектов.

Анализ гиперспектральных данных

После обработки HSI-данных выполняется их анализ для извлечения интересующей информации. Вот несколько распространенных методов анализа HSI:

• Спектральный анализ: Изучение спектральных профилей отдельных пикселей или областей для идентификации и характеризации различных материалов.
• Пространственный анализ: Изучение пространственного распределения спектральных признаков для обнаружения закономерностей и структур.
• Многоспектральный анализ: Объединение данных из нескольких спектральных диапазонов для получения более полной картины объекта.
• Химический анализ: Использование HSI-данных для идентификации химического состава материалов путем сопоставления с известными спектральными библиотеками.

Инструменты и библиотеки для вычислительных наук в области HSI

Несколько инструментов и библиотек доступны для обработки и анализа HSI-данных, в том числе:

• ENVI: Коммерческое программное обеспечение, специализирующееся на обработке геопространственных данных, включая HSI.
• Spectral Python: Библиотека с открытым исходным кодом для обработки и анализа HSI-данных на языке Python.
• HSI-Toolbox: Набор инструментов с открытым исходным кодом для предварительной обработки, извлечения признаков и классификации HSI-данных в среде MATLAB.

Применение вычислительных наук в области HSI

Вычислительные науки играют решающую роль в различных приложениях HSI, в том числе:

• Дистанционное зондирование: Анализ HSI-данных, собранных с помощью спутников и самолетов, для изучения и мониторинга окружающей среды.
• Медицинская диагностика: Использование HSI для обнаружения и диагностики заболеваний путем анализа химического состава тканей.
• Сельскохозяйственное управление: Использование HSI для оценки здоровья растений, обнаружения вредителей и управления водными ресурсами.
• Промышленная инспекция: Использование HSI для обнаружения дефектов, классификации материалов и проверки качества продукции.

Вывод

Вычислительные науки являются основой успешной обработки и анализа гиперспектральных изображений. Доступные инструменты и библиотеки упрощают эти задачи, позволяя исследователям извлекать значимую информацию из данных HSI для широкого спектра применений в различных областях.