Hiperespectral
La formación de imágenes hiperespectrales consiste en recopilar y procesar información a lo largo de todo el espectro electromagnético. La formación de imágenes espectrales divide el espectro en muchas bandas. Esta técnica de dividir las imágenes en bandas puede extenderse más allá de lo visible. De aquí surge la técnica de formación de imágenes hiperespectrales.
Los Ingenieros construyen sensores y sistemas de procesamiento para la aplicación de este método de visión en la agricultura, la mineralogía, la física, y la vigilancia. Los sensores hiperespectrales miran a los objetos usando una vasta porción del espectro electromagnético. Ciertos objetos dejan unas huellas únicas a lo largo de todo el espectro electromagnético catalogándolos como si de huellas dactilares se tratara. Estas 'huellas dactilares' que se conocen como firmas espectrales permiten la identificación de los materiales que componen un objeto analizado. Por ejemplo, una firma espectral para el petróleo ayuda a mineralogistas a encontrar nuevos campos de petróleo.
Adquisición y análisis
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Los sensores hiperespectrales recopilan información como un conjunto de imágenes. Cada imagen representa un rango del espectro electromagnético también conocido como banda espectral. Estas imágenes se combinan y forman una imagen tridimensional hiperespectral, un cubo de datos, para el procesamiento y análisis.
Los cubos hiperespectrales son generados a partir de sensores aerotransportados, tales como el Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) de la NASA, o a partir de satélites como Hyperion de la NASA.[1] Sin embargo, para muchos estudios de desarrollo y validación, son usados sensores de mano.[2]
Proyectos novedosos
editarEn los últimos años, hemos visto como centros tecnológicos como ANFACO-CECOPESCA han desarrollado proyectos de i+D con esta tecnología enfocados a la predicción de parámetros físico-químicos y la clasificación de parámetros categóricos en matrices alimentarias, hasta el punto de desarrollar equipos para su implementación en industria.
Véase también
editarReferencias
editar- ↑ Schurmer, J.H., (Dec 2003), Air Force Research Laboratories Technology Horizons
- ↑ Ellis, J., (Jan 2001) Searching for oil seeps and oil-impacted soil with hyperspectral imagery Archivado el 5 de marzo de 2008 en Wayback Machine., Earth Observation Magazine.
Datos: Q959005
Multimedia: Hyperspectral imaging / Q959005
