Using of multispectral and hyperspectral remote sensing data in thematic application Julia Zhuravel State Research and Production Space Centre «TsSKB-Progress», Samara, Russia Использование мультиспектральных и гиперспектральных данных дистанционного зондирования в решении тематических задач Ю.Н. Журавель ГНПРКЦ «ЦСКБ-Прогресс», г. Самара, Россия
14
Embed
Using of multispectral and hyperspectral remote sensing data in thematic application
Using of multispectral and hyperspectral remote sensing data in thematic application Julia Zhuravel State Research and Production Space Centre «TsSKB-Progress», Samara, Russia. Использование мультиспектральных и гиперспектральных данных дистанционного зондирования в решении тематических задач - PowerPoint PPT Presentation
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Using of multispectral and hyperspectralremote sensing data
in thematic application
Julia ZhuravelState Research and Production Space Centre «TsSKB-Progress»,
Samara, Russia
Использованиемультиспектральных и гиперспектральных данных
дистанционного зондирования в решениитематических задач
Ю.Н. ЖуравельГНПРКЦ «ЦСКБ-Прогресс», г. Самара, Россия
Multispectral and hyperspectral remote sensing dataМульти- и гиперспектральные данные ДЗЗ
Multispectral sensorМультиспектральный датчик
Hyperspectral sensor Гиперспектральный датчик
Spacecrafts with hyperspectral sensorКА с гиперспектральной аппаратурой
КАГод
запускаСпектральныйдиапазон, мкм
Число каналов
Захват, км
Разрешение, м
EO-1 (США) 2000 0,4 – 2,5 220 7,5 30
PROBA-1 (ЕКА) 2001 0,4 – 1,05 19 - 62 13 17/34
Ресурс-П (Россия)
2013 0,4 – 1,1 192 30 30
ALOS-3 (Япония) 2014 0,4 –2,5 185 30 30
PRISMA (Италия) 2014 0,4 –2,5 237 30 30
EnMAP (Германия)
2015 0,42 –2,45 232 30 30
HyspIRI (США) 20200,38 – 2,5
4 – 12210
8150 60
Data cube formation Формирование куба данных
Направление полетаНаправление полета
МаршрутМаршрутсъемкисъемки
YY
ХХ
YY
ХХ
Разложение Разложение изображения строкиизображения строки по по
спектруспектру
ДисперсионноеДисперсионноеустройствоустройство
Проекция строки на Проекция строки на местностиместности
λλминмин λλмаксмакс
λλ
Atmospheric correction Атмосферная коррекция
1 – почва первого типа 2 – растительность 3 – почва второго типа1 – почва первого типа 2 – растительность 3 – почва второго типа
Main directions of data using Направления использования данных
classification for applied problems solution in the area of environment monitoring, objects extraction from a set of similar objects or detection of objects with the
size less than the nominal size of pixel (target detection). проведение классификации для решения прикладных задач в интересах
мониторинга природной среды (состояние посевов, экологический контроль предприятий промышленности и городского хозяйства, ресурсно-сырьевое картографирование, т.е. составление карт материалов с указанием географических зон их распространения),
выделение объектов, в том числе искусственного происхождения, из множества подобных или обнаружение объектов, размер которых меньше номинального размера пиксела.
Automatic processing methodsМетоды автоматизированной обработки