Merhaba,
Bu hafta Hiperspektral Görüntü’nün kullanım alanları ve işlem akışına bakacağız. Geçen haftaki blog yazımızda HS ve MS görüntüleri karşılaştırmış ve ayrıntılı bilgilerini vermiştik.
Hiperspektral görüntüler, geniş bir elektromanyetik spektrumun belirli bantlarındaki bilgileri aynı anda elde edebilen görüntüleme sistemleri tarafından üretilen çoklu spektral bantlara sahip görüntülerdir. Bu özellikleri, çeşitli uygulama alanlarında kullanılmalarını sağlar. İşte hiperspektral görüntülerin bazı kullanım alanları:
- Tarım ve Bitki Sağlığı İzleme:
Bitkilerin sağlığını izlemek, hastalık tespiti ve su stressi gibi faktörleri belirlemek için hiperspektral görüntüler tarım alanında kullanılır.
- Orman Yönetimi:
Ormanların durumunu izlemek, ağaç türlerini ayırt etmek ve ormansızlaşma gibi sorunları tespit etmek için hiperspektral görüntüler kullanılır.
- Çevresel İzleme:
Su kalitesini değerlendirmek, çevresel kirliliği belirlemek ve doğal kaynakları izlemek için hiperspektral görüntüler kullanılır.
- Mineral Keşfi ve Madencilik:
Maden rezervlerini tespit etmek ve mineral kompozisyonunu analiz etmek için hiperspektral görüntüler kullanılır.
- Savunma ve Güvenlik:
Düşman hedeflerini tespit etmek, kimyasal sızıntıları izlemek ve askeri keşif amaçları için hiperspektral görüntüler kullanılabilir.
- Tıbbi Görüntüleme:
Cerrahi müdahalelerde kullanılmak üzere dokuların ve organların spektral özelliklerini incelemek için hiperspektral görüntüler kullanılabilir.
- Toprak Analizi:
Toprak özelliklerini belirlemek, toprak türlerini ayırt etmek ve tarım verimliliğini artırmak için hiperspektral görüntüler kullanılabilir.
- Su Kaynakları İzleme:
Su kalitesini belirlemek, su kirliliğini tespit etmek ve su kaynaklarını yönetmek için hiperspektral görüntüler kullanılır.
- Uzaktan Algılama ve Haritalama:
Yüzey özelliklerini ve değişiklikleri izlemek için hiperspektral görüntüler uzaktan algılama ve haritalama uygulamalarında kullanılabilir.
Hiperspektral görüntüler, çok sayıda uygulama alanında detaylı ve özelleştirilmiş bilgiler sağlayarak çeşitli endüstrilerde etkili bir şekilde kullanılabilmektedir.
Hiperspektral görüntülerin kullanılarak veri işleme, çeşitli adımlar içeren bir süreçtir. Aşağıda, hiperspektral görüntülerin kullanımı için genel işlem adımları verilmiştir:
- Veri Toplama:
- Hiperspektral görüntüler, uydu, hava aracı veya insansız hava aracı (İHA) gibi sensörler kullanılarak sistemlendirilir.
- Veri toplama sırasındaki sıcaklık etkilerini düzeltmek için sıcaklık iyileştirme işlemleri yapılır.
- Toplanan veriler, belirli bir bölge üzerindeki yüzey spektrumunu temsil eden spektral bantlara bölünmüştür.
- Bant Seçimi ve Ön İşleme:
- İzlenecek olan su değişimleri ile ilgili spektral bantlar seçilir.
- Radyometrik kalibrasyon ve spektral düzeltme gibi ön işleme adımları uygulanır.
- Spektral İndekslerin Hesaplanması:
Örneğin ,belirli su değişimleri ile ilişkilendirilebilecek spektral indeksler hesaplanır. Örneğin, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) gibi indeksler bitki örtüsünün ve su içeriğinin izlenmesine yardımcı olabilir.
- Spektral imzanın oluşturulması
Hiperspektral veriler kullanılarak Spektral imza belirlenir.
- Değişim Analizi:
Zaman içindeki hiperspektral görüntüler arasındaki farklar analiz edilir. Bu değişiklik analizi, yüzeyin değişimini belirlemek için kullanılır.
- Sınıflandırma ve Haritalama:
sınıflandırma ve haritalama teknikleri uygulanabilir. Bu adım, belirli bir bölgedeki değişimlerin harita üzerinde görselleştirmeyi sağlar.
- Sonuçların Değerlendirilmesi:
Elde edilen sonuçlar değerlendirilir ve yorumlanır. Bu, kaynaklarının yönetiminde ve değişiminde etkilerinin anlaşılmasında önemlidir.
Bu adımlar, genel bir çerçeve sunar, ancak spesifik uygulamalara ve projelere bağlı olarak işlem adımları değişebilir. Uygulama alanına bağlı olarak, daha karmaşık algoritmalar ve modelleme teknikleri de kullanılabilir.
En hızlı ve en uygun maliyetli görüntüleri sunan uydushop.com.tr ‘yi ziyaret etmeyi unutmayın.
Diğer blog yazılarımızı okumak için tıklayın.
Buğçe Gökçe Gültekin – Geomatik Mühendisi/Uzaktan Algılama Uzmanı
