| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
Pencitraan hiperspektral atau hyperspectra … Pencitraan hiperspektral atau hyperspectral imaging, seperti pencitraan spektral lainnya, mengumpulkan dan memproses informasi dari seluruh spektrum elektromagnetik. Tujuan dari Hyperspectral imaging adalah untuk mendapatkan spektrum untuk setiap pixel dalam gambar, dengan tujuan menemukan objek, mengidentifikasi bahan, atau mendeteksi proses. Hyperspectral imaging merupakan teknik pencitraan multispektral yang mencatat banyak band citra pada bandwidth yang sempit. Sedangkan mata manusia melihat warna cahaya terlihat di sebagian besar tiga band (merah, hijau, dan biru), pencitraan spektral membagi spektrum menjadi lebih banyak band. Teknik ini membagi gambar ke dalam band yang dapat diperpanjang di luar yang terlihat. Dalam Hyperspectral imaging, spektrum tercatat memiliki resolusi panjang gelombang halus dan mencakup berbagai panjang gelombang. Para ahli membangun sensor hyperspectral dan sistem pengolahan untuk aplikasi dalam astronomi, pertanian, pencitraan biomedis, geosains, fisika, dan pengawasan. sensor hyperspectral melihat benda dengan menggunakan sebagian besar spektrum elektromagnetik.n sebagian besar spektrum elektromagnetik.
, 高光譜影像(hyperspectral imaging)是收集及處理整個跨電磁波譜的 … 高光譜影像(hyperspectral imaging)是收集及處理整個跨電磁波譜的資訊。不像是人類的眼睛，只能接觸到可見光。而高光譜的接觸機制、比如蝦蛄的眼睛它的光譜能夠接觸到紅外線延伸到紫外線的范圍。高光譜的能力能夠使蝦蛄分辨出不同的珊瑚、獵物，或則獵食者，而這些正是人類所缺少的. 工程师们已经制造出可用于农业、矿业、物理以及监控领域的传感器及处理系统。高光谱传感器通过大量的不同波段的电磁频谱来探测物体。实际物体会在电磁频谱中留下具有唯一的“指纹”。这些“指纹”被称为光谱特性并可用来确认被识别物体的组成成分。比如说，石油的光谱特性便可以用来帮助矿质学家们找到油田。来确认被识别物体的组成成分。比如说，石油的光谱特性便可以用来帮助矿质学家们找到油田。
, L'imagerie hyperspectrale ou spectro-image … L'imagerie hyperspectrale ou spectro-imagerie est une technologie permettant d'obtenir l'image d'une scène dans un grand nombre (généralement plus d'une centaine) de bandes spectrales à la fois étroites et contigües. Elle permet en premier lieu de déterminer la composition chimique d'une surface photographiée et en fournit des indications sur la concentration de ceux-ci et les propriétés physiques. Elle est également utilisée dans différents processus industriels principalement pour la détermination de la qualité des produits. L'imagerie hyperspectrale est utilisée dans les prises d'images réalisées à bord d'avion depuis les années 1990 et à bord de satellites d'observation depuis la fin des années 2000.observation depuis la fin des années 2000.
, Obrazowanie wielospektralne (wielowidmowe) … Obrazowanie wielospektralne (wielowidmowe) (multispektralne), superspektralne i hiperspektralne – techniki rejestracji obrazu będące uogólnieniem fotografii barwnej na pełną przestrzeń barw w zakresie światła widzialnego, a także mikrofal, dalekiej i bliskiej podczerwieni oraz ultrafioletu. Obraz wielospektralny składa się z wielu kanałów będących uogólnieniem kanałów barw podstawowych: R (red), G (green) i B (blue) na dowolne zakresy spektralne. i B (blue) na dowolne zakresy spektralne.
, Гиперспектральная съёмка — раздел прикладн … Гиперспектральная съёмка — раздел прикладной оптики, который изучает растровые изображения, каждый пиксел которых связан не с отдельным значением интенсивности света, а с полным спектральным разложением оптической энергии в границах какого-либо частотного диапазона. Эти значения обычно не ограничиваются видимым светом и нередко включают в себя также другие длины волн, например — ИК-диапазон. Собранная таким образом информация, как правило, представляется для анализа в виде гиперкуба, оси которого соответствуют распределению зарегистрированных спектроскопических характеристик (отражаемости, флюоресценции, рамановского спектра и т. п.), пространственным координатам и, нередко, времени. В настоящее время гиперспектральные методы активно используются в самых разнообразных приложениях, среди которых можно выделить медицину, контроль качества материалов, диагностику заболеваний, детекцию движущихся транспортных средств, мониторинг окружающей среды, дистанционное зондирование и т. д. Гиперспектральную съёмку не следует путать с многоспектральными методиками, которые оперируют массивами узкополосных данных. В отличие от них, гиперспектральные изображения содержат сотни каналов, внутри которых осуществляется независимый сбор и регистрация информации высокого разрешения. Характерной особенностью задач, связанных с гиперспектральными методами, является то, что искомая информация оказывается распределена по большим объёмам данных, а искомые объекты не могут быть обнаружены посредством визуального наблюдения. Как правило, их детекция осуществляется или на субпиксельном уровне или посредством совмещения данных. уровне или посредством совмещения данных.
, التصوير فوق الطيفي، مثل أنواع التصوير الطي … التصوير فوق الطيفي، مثل أنواع التصوير الطيفي الأخرى، يجمع المعلومات من مختلف أنحاء الطيف الكهرومغناطيسي ويعالجها. الهدف من التصوير فوق الطيفي هو الحصول على طيف كل بكسل في صورة مشهد، بهدف العثور على الأشياء أو تحديد المواد أو الكشف عن العمليات. هناك ثلاثة فروع عامة من التصوير الطيفي: هناك ماسحات مكنسة الدفع الضوئية وتشبهها ماسحات مكنسة الخفق الضوئية (المسح المكاني)، وهذه الماسحات تقرأ الصور بمرور الوقت، والماسحات الضوئية متسلسلة العصابة (المسح الطيفي)، والتي تحصل على صور للمنطقة بأطوال موجية مختلفة، وتصوير اللقطة فوق الطيفي، والذي يستخدم جهاز مصفوفة تحديق لتوليد صورة في لحظة. في حين أن العين البشرية ترى ألوان الضوء المرئي في ثلاثة نطاقات بشكل غالب (الأطوال الموجية الطويلة - التي تُرَى باللون الأحمر، والأطوال الموجية متوسطة الطول – التي تُرَى باللون الأخضر، والأطوال الموجية القصيرة – التي تُرَى باللون الأزرق)، فإن التصوير الطيفي يقسم الطيف إلى عدد أكبر من النطاقات. ويمكن لهذه التقنية في تقسيم الصور إلى نطاقات أن تُمَدَّد إلى ما يتجاوز الرؤية المرئية. في التصوير فوق الطيفي، يكون للأطياف المُسجلة دقة أطوال موجيّة جيدة وتغطي مجموعة واسعة من الأطوال الموجية. يقيس التصوير فائق الطيف النطاقات الطيفية المستمرة، على عكس التصوير متعدد الأطياف الذي يقيس النطاقات الطيفية المتباعدة. يبني المهندسون مستشعرات فائقة الطيف وأنظمة معالجة للتطبيقات في علم الفلك والزراعة والبيولوجيا الجزيئية والتصوير الطبي الحيوي وعلوم الأرض والفيزياء والمراقبة. تنظر المستشعرات فائقة الطيف إلى الأجسام باستخدام قسم كبير من الطيف الكهرومغناطيسي. تترك بعض الأجسام «بصمات أصابع» فريدة من نوعها في الطيف الكهرومغناطيسي، وتتيح هذه «البصمات» المعروفة باسم التوقيعات الطيفية التعرف على المواد التي تشكّل الجسم الممسوح ضوئيًا. على سبيل المثال، يستفاد الجيولوجيون من التوقيع الطيفي للنفط في العثور على حقول نفط جديدة.الطيفي للنفط في العثور على حقول نفط جديدة.
, Hyperspectral imaging collects and process … Hyperspectral imaging collects and processes information from across the electromagnetic spectrum. The goal of hyperspectral imaging is to obtain the spectrum for each pixel in the image of a scene, with the purpose of finding objects, identifying materials, or detecting processes. There are three general branches of spectral imagers. There are push broom scanners and the related whisk broom scanners (spatial scanning), which read images over time, band sequential scanners (spectral scanning), which acquire images of an area at different wavelengths, and snapshot hyperspectral imaging, which uses a staring array to generate an image in an instant. Whereas the human eye sees color of visible light in mostly three bands (long wavelengths - perceived as red, medium wavelengths - perceived as green, and short wavelengths - perceived as blue), spectral imaging divides the spectrum into many more bands. This technique of dividing images into bands can be extended beyond the visible. In hyperspectral imaging, the recorded spectra have fine wavelength resolution and cover a wide range of wavelengths. Hyperspectral imaging measures continuous spectral bands, as opposed to multiband imaging which measures spaced spectral bands. Engineers build hyperspectral sensors and processing systems for applications in astronomy, agriculture, molecular biology, biomedical imaging, geosciences, physics, and surveillance. Hyperspectral sensors look at objects using a vast portion of the electromagnetic spectrum. Certain objects leave unique 'fingerprints' in the electromagnetic spectrum. Known as spectral signatures, these 'fingerprints' enable identification of the materials that make up a scanned object. For example, a spectral signature for oil helps geologists find new oil fields. oil helps geologists find new oil fields.
, La formación de imágenes hiperespectrales … La formación de imágenes hiperespectrales consiste en recopilar y procesar información a lo largo de todo el espectro electromagnético. La 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.tas a encontrar nuevos campos de petróleo.
, Гіперспектральне зображення, як і інші мет … Гіперспектральне зображення, як і інші методи спектрального зображення, збирає і обробляє інформацію про електромагнітний спектр. Задачею гіперспектрального зображення є отримати спектр для кожного пікселя зображення сцени, з метою знаходження об'єктів, визначення матеріалів, або здійснення процесів розпізнавання. Є два основні види спектральних зображень. Є спосіб отримання зображення за типом лінійного сканера, які зчитують зображення за деякий час, і такі, що дозволяють отримати моментальний знімок з використанням масивів, що генерують зображення в одну мить. В той час як око людини сприймає кольори видимого світла в основному трьох смуг спектру (довгі хвилі — сприймаються як червоний, середні хвилі — сприймаються зеленими, а короткі хвилі — синіми), спектральне зображення поділяє спектр на багато більшу кількість смуг. Ця методика поділу зображення на смуги може використовувати спектри за межами видимого. В гіперспектральному зображенні, записані спектри мають чітку роздільну здатність відповідно до довжин хвиль і охоплюють широкий діапазон довжин хвиль. Гіперспектральне зображення вимірює неперервні спектральні смуги, на відміну від мультиспектрального зображення яке вимірює розділені спектральні смуги. Гіперспектральні сенсори і системи обробки їх даних будують для застосувань в астрономії, сільському господарстві, біомедичній інженерії, геології, фізиці і спостереженні. Гіперспектральні сенсори дивляться на об'єкт у широкій смузі електромагнітного спектру. Конкретні об'єкти залишають унікальні 'відбитки' в електромагнітному спектрі, відомі як спектральні підписи. Ці 'відбитки' дозволяють ідентифікувати матеріали з яких складається сканований об'єкт. Наприклад, нафти дозволяють геологам знайти нові родовища нафти.ляють геологам знайти нові родовища нафти.
, Unter hyperspektraler Spektroradiometrie v … Unter hyperspektraler Spektroradiometrie versteht man in der Fernerkundung ein Sensorsystem, das elektromagnetische Signale von sehr vielen, eng beieinanderliegenden Wellenlängen aufzeichnen kann. Abhängig vom eingesetzten Sensor werden Wellenlängen von 350 nm bis 2500 nm mit spektralen Auflösungen von 3 nm bis 10 nm aufgezeichnet. Das menschliche Auge sieht die Umwelt multispektral in den Wellenlängen der Grundfarben Rot, Grün und Blau, was etwa Wellenlängen von 350 nm bis 730 nm entspricht. Hyperspektralsensoren können als aktive oder passive Sensoren benutzt werden. Sie können fest installiert in einem Produktionsprozess, als Handgerät, auf unbemannten Flugsystemen, von Flugzeugen oder Satelliten aus eingesetzt werden. Aus den Reflexionseigenschaften von Vegetation und Bodenformationen lassen sich z. B. über Vegetationsindizes Aussagen über den Gesundheitsstatus der Pflanzen ableiten. Im Gegensatz zu einer panchromatischen Aufnahme erhält man eine geringere räumliche Auflösung.lt man eine geringere räumliche Auflösung.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/HyperspectralCube.jpg?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
https://web.archive.org/web/20130108123921/http:/compression.jpl.nasa.gov/hyperspectral/ +
, https://www.esa.int/Enabling_Support/Space_Engineering_Technology/Microelectronics/SHyLoC_IP_Core +
, https://www.metaspectral.com/ +
, https://public.ccsds.org/Pubs/123x0b2c1.pdf +
, https://speclib.jpl.nasa.gov/ +
, https://public.ccsds.org/ +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
3928494
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
46406
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1100703290
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Acousto-optic_tunable_filter +
, http://dbpedia.org/resource/File:MultispectralComparedToHyperspectral.jpg +
, http://dbpedia.org/resource/Photon_etc. +
, http://dbpedia.org/resource/File:Onyxstar_HYDRA-12_UAV_with_embedded_hyperspectral_camera_for_agricultural_research.jpg +
, http://dbpedia.org/resource/File:HyperspectralCube.jpg +
, http://dbpedia.org/resource/File:Hyperspectral_Imaging_Techniques.jpg +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Surveillance +
, http://dbpedia.org/resource/Osama_bin_Laden +
, http://dbpedia.org/resource/Full_spectral_imaging +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Materials_science +
, http://dbpedia.org/resource/Packaging +
, http://dbpedia.org/resource/HyMap +
, http://dbpedia.org/resource/NSWDG +
, http://dbpedia.org/resource/Death_of_Osama_bin_Laden +
, http://dbpedia.org/resource/Osama_bin_Laden%27s_compound_in_Abbottabad +
, http://dbpedia.org/resource/Imaging_spectroscopy +
, http://dbpedia.org/resource/Multivariate_optical_computing +
, http://dbpedia.org/resource/NASA +
, http://dbpedia.org/resource/JPEG_2000 +
, http://dbpedia.org/resource/Bovine_spongiform_encephalopathy +
, http://dbpedia.org/resource/Earth_Observing-1 +
, http://dbpedia.org/resource/Pixel +
, http://dbpedia.org/resource/Airborne_real-time_cueing_hyperspectral_enhanced_reconnaissance +
, http://dbpedia.org/resource/Data_cube +
, http://dbpedia.org/resource/Computed_tomography_imaging_spectrometer +
, http://dbpedia.org/resource/Feldspar +
, http://dbpedia.org/resource/Surveillance +
, http://dbpedia.org/resource/Misnomer +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Remote_sensing +
, http://dbpedia.org/resource/Macular_edema +
, http://dbpedia.org/resource/Universit%C3%A9_de_Montr%C3%A9al +
, http://dbpedia.org/resource/Food_processing +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_vision +
, http://dbpedia.org/resource/Recycling +
, http://dbpedia.org/resource/Very_Large_Telescope +
, http://dbpedia.org/resource/Cathodoluminescence_microscope +
, http://dbpedia.org/resource/Liquid_nitrogen +
, http://dbpedia.org/resource/Calcite +
, http://dbpedia.org/resource/Facial_recognition_system +
, http://dbpedia.org/resource/Staring_array +
, http://dbpedia.org/resource/Line-scan_camera +
, http://dbpedia.org/resource/Snapshot_hyperspectral_imaging +
, http://dbpedia.org/resource/UAV +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Military_electronics +
, http://dbpedia.org/resource/Telops +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Imaging +
, http://dbpedia.org/resource/Helium +
, http://dbpedia.org/resource/Multivariate_optical_element +
, http://dbpedia.org/resource/Ophthalmologist +
, http://dbpedia.org/resource/Infrared_microscopy +
, http://dbpedia.org/resource/File:Specim_aisaowl_outdoor.png +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Infrared_spectroscopy +
, http://dbpedia.org/resource/Retinopathy +
, http://dbpedia.org/resource/Core_sample +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Satellite_imaging_sensors +
, http://dbpedia.org/resource/Garnet +
, http://dbpedia.org/resource/Pavement_%28architecture%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Archimedes_Palimpsest +
, http://dbpedia.org/resource/Signal-to-noise_ratio +
, http://dbpedia.org/resource/Specim +
, http://dbpedia.org/resource/Countermeasure +
, http://dbpedia.org/resource/Video_spectroscopy +
, http://dbpedia.org/resource/Metamerism_%28color%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Olivine +
, http://dbpedia.org/resource/Image_segmentation +
, http://dbpedia.org/resource/Sensor_fusion +
, http://dbpedia.org/resource/Jet_Propulsion_Laboratory +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Infrared_imaging +
, http://dbpedia.org/resource/Remote_sensing +
, http://dbpedia.org/resource/Liquid_crystal_tunable_filter +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Satellite_meteorology +
, http://dbpedia.org/resource/Push_broom_scanner +
, http://dbpedia.org/resource/Megabytes +
, http://dbpedia.org/resource/Spatial_resolution +
, http://dbpedia.org/resource/Spectral_signature +
, http://dbpedia.org/resource/Spectral_imaging +
, http://dbpedia.org/resource/Multispectral_image +
, http://dbpedia.org/resource/Landsat +
, http://dbpedia.org/resource/Multispectral_imaging +
, http://dbpedia.org/resource/Integral_field_spectrograph +
, http://dbpedia.org/resource/Oil_field +
, http://dbpedia.org/resource/Spatial_light_modulator +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Australia +
, http://dbpedia.org/resource/Visible_light +
, http://dbpedia.org/resource/Electromagnetic_spectrum +
, http://dbpedia.org/resource/European_Space_Agency +
, http://dbpedia.org/resource/Color_photography +
, http://dbpedia.org/resource/Optical_sorting +
, http://dbpedia.org/resource/Advanced_CCD_Imaging_Spectrometer +
, http://dbpedia.org/resource/USGS +
, http://dbpedia.org/resource/Human_eye +
, http://dbpedia.org/resource/File:Hyperspectral_image_of_%22sugar_end%22_potato_strips.jpg +
, http://dbpedia.org/resource/Prefix +
, http://dbpedia.org/resource/Microscopy +
, http://dbpedia.org/resource/Whisk_broom_scanner +
, http://dbpedia.org/resource/Waste_sorting +
, http://dbpedia.org/resource/Spectroscopy +
, http://dbpedia.org/resource/Silicon_dioxide +
, http://dbpedia.org/resource/Imaging_spectrometer +
, http://dbpedia.org/resource/Pakistan +
, http://dbpedia.org/resource/United_States_Navy_SEALs +
, http://dbpedia.org/resource/Standardization +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Spectroscopy +
, http://dbpedia.org/resource/Interferometer +
, http://dbpedia.org/resource/Trichromatism +
, http://dbpedia.org/resource/File:FIRST_measurement_of_SF6_and_NH3.jpg +
, http://dbpedia.org/resource/Airborne_Visible/Infrared_Imaging_Spectrometer +
, http://dbpedia.org/resource/File:Hi_camera.jpg +
, http://dbpedia.org/resource/File:Hyper-Cam_smokestack.png +
, http://dbpedia.org/resource/Chandra_X-ray_Observatory +
, http://dbpedia.org/resource/File:HSI_LWIR_stones.png +
, http://dbpedia.org/resource/File:AcquisitionTechniques.jpg +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Clear +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Better_source_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Div_col +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Div_col_end +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Main +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Commons_category +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Branches_of_Spectroscopy +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Broader +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Additional_citation_needed +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Surveillance +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Imaging +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Spectroscopy +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Infrared_spectroscopy +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Infrared_imaging +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Military_electronics +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Satellite_meteorology +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Satellite_imaging_sensors +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Materials_science +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Remote_sensing +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging?oldid=1100703290&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/AcquisitionTechniques.jpg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Specim_aisaowl_outdoor.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Onyxstar_HYDRA-12_UAV_with_embedded_hyperspectral_camera_for_agricultural_research.jpg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/HyperspectralCube.jpg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Hyper-Cam_smokestack.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Hyperspectral_Imaging_Techniques.jpg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Hyperspectral_image_of_%22sugar_end%22_potato_strips.jpg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Hi_camera.jpg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/FIRST_measurement_of_SF6_and_NH3.jpg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/MultispectralComparedToHyperspectral.jpg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/HSI_LWIR_stones.png +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral_imaging +
|
| owl:sameAs |
http://de.dbpedia.org/resource/Hyperspektral +
, http://yago-knowledge.org/resource/Hyperspectral_imaging +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%93%D1%96%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B5_%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F +
, http://ja.dbpedia.org/resource/%E3%83%8F%E3%82%A4%E3%83%91%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%83%9A%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AB%E3%82%A4%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%B3%E3%82%B0 +
, http://sr.dbpedia.org/resource/%D0%A5%D0%B8%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BB%D0%BD%D0%BE_%D1%81%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D1%9A%D0%B5 +
, http://es.dbpedia.org/resource/Hiperespectral +
, http://id.dbpedia.org/resource/Pencitraan_hiperspektral +
, http://tr.dbpedia.org/resource/Hiperspektral_g%C3%B6r%C3%BCnt%C3%BCleme +
, http://zh.dbpedia.org/resource/%E9%AB%98%E5%85%89%E8%AD%9C%E5%BD%B1%E5%83%8F +
, http://ar.dbpedia.org/resource/%D8%A7%D9%84%D8%AA%D8%B5%D9%88%D9%8A%D8%B1_%D9%81%D9%88%D9%82_%D8%A7%D9%84%D8%B7%D9%8A%D9%81%D9%8A +
, http://dbpedia.org/resource/Hyperspectral_imaging +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.0b75x9 +
, http://pl.dbpedia.org/resource/Obrazowanie_wielospektralne +
, http://fa.dbpedia.org/resource/%D8%AA%D8%B5%D9%88%DB%8C%D8%B1%D8%A8%D8%B1%D8%AF%D8%A7%D8%B1%DB%8C_%D9%81%D8%B1%D8%A7%D8%B7%DB%8C%D9%81%DB%8C +
, http://fr.dbpedia.org/resource/Imagerie_hyperspectrale +
, https://global.dbpedia.org/id/576RF +
, http://www.wikidata.org/entity/Q959005 +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%93%D0%B8%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%8A%D1%91%D0%BC%D0%BA%D0%B0 +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/System104377057 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Whole100003553 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Object100002684 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Instrumentality103575240 +
, http://dbpedia.org/class/yago/PhysicalEntity100001930 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Artifact100021939 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatGeographicInformationSystems +
, http://dbpedia.org/class/yago/DataSystem103164344 +
|
| rdfs:comment |
La formación de imágenes hiperespectrales … La formación de imágenes hiperespectrales consiste en recopilar y procesar información a lo largo de todo el espectro electromagnético. La 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.de formación de imágenes hiperespectrales.
, L'imagerie hyperspectrale ou spectro-image … L'imagerie hyperspectrale ou spectro-imagerie est une technologie permettant d'obtenir l'image d'une scène dans un grand nombre (généralement plus d'une centaine) de bandes spectrales à la fois étroites et contigües. Elle permet en premier lieu de déterminer la composition chimique d'une surface photographiée et en fournit des indications sur la concentration de ceux-ci et les propriétés physiques. Elle est également utilisée dans différents processus industriels principalement pour la détermination de la qualité des produits. L'imagerie hyperspectrale est utilisée dans les prises d'images réalisées à bord d'avion depuis les années 1990 et à bord de satellites d'observation depuis la fin des années 2000.observation depuis la fin des années 2000.
, Гіперспектральне зображення, як і інші мет … Гіперспектральне зображення, як і інші методи спектрального зображення, збирає і обробляє інформацію про електромагнітний спектр. Задачею гіперспектрального зображення є отримати спектр для кожного пікселя зображення сцени, з метою знаходження об'єктів, визначення матеріалів, або здійснення процесів розпізнавання. Є два основні види спектральних зображень. Є спосіб отримання зображення за типом лінійного сканера, які зчитують зображення за деякий час, і такі, що дозволяють отримати моментальний знімок з використанням масивів, що генерують зображення в одну мить.ивів, що генерують зображення в одну мить.
, Hyperspectral imaging collects and process … Hyperspectral imaging collects and processes information from across the electromagnetic spectrum. The goal of hyperspectral imaging is to obtain the spectrum for each pixel in the image of a scene, with the purpose of finding objects, identifying materials, or detecting processes. There are three general branches of spectral imagers. There are push broom scanners and the related whisk broom scanners (spatial scanning), which read images over time, band sequential scanners (spectral scanning), which acquire images of an area at different wavelengths, and snapshot hyperspectral imaging, which uses a staring array to generate an image in an instant. array to generate an image in an instant.
, Pencitraan hiperspektral atau hyperspectra … Pencitraan hiperspektral atau hyperspectral imaging, seperti pencitraan spektral lainnya, mengumpulkan dan memproses informasi dari seluruh spektrum elektromagnetik. Tujuan dari Hyperspectral imaging adalah untuk mendapatkan spektrum untuk setiap pixel dalam gambar, dengan tujuan menemukan objek, mengidentifikasi bahan, atau mendeteksi proses. Hyperspectral imaging merupakan teknik pencitraan multispektral yang mencatat banyak band citra pada bandwidth yang sempit.yak band citra pada bandwidth yang sempit.
, Гиперспектральная съёмка — раздел прикладн … Гиперспектральная съёмка — раздел прикладной оптики, который изучает растровые изображения, каждый пиксел которых связан не с отдельным значением интенсивности света, а с полным спектральным разложением оптической энергии в границах какого-либо частотного диапазона. Эти значения обычно не ограничиваются видимым светом и нередко включают в себя также другие длины волн, например — ИК-диапазон.другие длины волн, например — ИК-диапазон.
, 高光譜影像(hyperspectral imaging)是收集及處理整個跨電磁波譜的 … 高光譜影像(hyperspectral imaging)是收集及處理整個跨電磁波譜的資訊。不像是人類的眼睛，只能接觸到可見光。而高光譜的接觸機制、比如蝦蛄的眼睛它的光譜能夠接觸到紅外線延伸到紫外線的范圍。高光譜的能力能夠使蝦蛄分辨出不同的珊瑚、獵物，或則獵食者，而這些正是人類所缺少的. 工程师们已经制造出可用于农业、矿业、物理以及监控领域的传感器及处理系统。高光谱传感器通过大量的不同波段的电磁频谱来探测物体。实际物体会在电磁频谱中留下具有唯一的“指纹”。这些“指纹”被称为光谱特性并可用来确认被识别物体的组成成分。比如说，石油的光谱特性便可以用来帮助矿质学家们找到油田。来确认被识别物体的组成成分。比如说，石油的光谱特性便可以用来帮助矿质学家们找到油田。
, Unter hyperspektraler Spektroradiometrie v … Unter hyperspektraler Spektroradiometrie versteht man in der Fernerkundung ein Sensorsystem, das elektromagnetische Signale von sehr vielen, eng beieinanderliegenden Wellenlängen aufzeichnen kann. Abhängig vom eingesetzten Sensor werden Wellenlängen von 350 nm bis 2500 nm mit spektralen Auflösungen von 3 nm bis 10 nm aufgezeichnet. Das menschliche Auge sieht die Umwelt multispektral in den Wellenlängen der Grundfarben Rot, Grün und Blau, was etwa Wellenlängen von 350 nm bis 730 nm entspricht. Hyperspektralsensoren können als aktive oder passive Sensoren benutzt werden. Sie können fest installiert in einem Produktionsprozess, als Handgerät, auf unbemannten Flugsystemen, von Flugzeugen oder Satelliten aus eingesetzt werden. Aus den Reflexionseigenschaften von Vegetation und Bodenformationen aften von Vegetation und Bodenformationen
, Obrazowanie wielospektralne (wielowidmowe) … Obrazowanie wielospektralne (wielowidmowe) (multispektralne), superspektralne i hiperspektralne – techniki rejestracji obrazu będące uogólnieniem fotografii barwnej na pełną przestrzeń barw w zakresie światła widzialnego, a także mikrofal, dalekiej i bliskiej podczerwieni oraz ultrafioletu. Obraz wielospektralny składa się z wielu kanałów będących uogólnieniem kanałów barw podstawowych: R (red), G (green) i B (blue) na dowolne zakresy spektralne. i B (blue) na dowolne zakresy spektralne.
, التصوير فوق الطيفي، مثل أنواع التصوير الطي … التصوير فوق الطيفي، مثل أنواع التصوير الطيفي الأخرى، يجمع المعلومات من مختلف أنحاء الطيف الكهرومغناطيسي ويعالجها. الهدف من التصوير فوق الطيفي هو الحصول على طيف كل بكسل في صورة مشهد، بهدف العثور على الأشياء أو تحديد المواد أو الكشف عن العمليات. هناك ثلاثة فروع عامة من التصوير الطيفي: هناك ماسحات مكنسة الدفع الضوئية وتشبهها ماسحات مكنسة الخفق الضوئية (المسح المكاني)، وهذه الماسحات تقرأ الصور بمرور الوقت، والماسحات الضوئية متسلسلة العصابة (المسح الطيفي)، والتي تحصل على صور للمنطقة بأطوال موجية مختلفة، وتصوير اللقطة فوق الطيفي، والذي يستخدم جهاز مصفوفة تحديق لتوليد صورة في لحظة.خدم جهاز مصفوفة تحديق لتوليد صورة في لحظة.
|
| rdfs:label |
ハイパースペクトルイメージング
, Pencitraan hiperspektral
, Obrazowanie wielospektralne
, Гиперспектральная съёмка
, Imagerie hyperspectrale
, التصوير فوق الطيفي
, Hiperespectral
, Hyperspectral imaging
, 高光譜影像
, Гіперспектральне зображення
, Hyperspektral
|
