Home Forum Download Account
สมาคมสำรวจระยะไกลและสารสนเทศภูมิศาสตร์แห่งประเทศไทย
เมนูหลัก
· เธซเธ™เน‰เธฒเนเธฃเธ
· กระดานข่าว
· ข้อมูลของสมาคมฯ
· ข่าวสารส่วนตัว
· ค้นหา
· ดาวน์โหลด
· แบบสำรวจ
· ปฏิทินกิจกรรมของสมาคมฯ
· เผยแพร่ข่าวสาร
· ยอดฮิตติดอันดับ
· เรื่องทั้งหมด
· เรื่องทั้งหมดสำหรับพิมพ์
· วารสาร
· สถิติการเข้าชม
· สมุดเยี่ยม
· หัวข้อเรื่อง
เลือกภาษา
เน€เธฅเธทเธญเธเธฃเธนเธ›เนเธšเธšเธ เธฒเธฉเธฒ:


เธ•เธดเธ”เธ›เธฃเธฐเธเธฒเธจ จันทร์ 07 พ.ค. 07@ 13:20:23 ICT เน‚เธ”เธข admin
Hyperspectral Remote Sensing #3
การสำรวจระยะไกล


พ.อ.ศุภฤกษ์ ชัยชนะ

การนำค่าสะท้อนแสงของภาพ Hyperspectral มาเขียนในรูปลักษณะของรูปโค้งหรือ profile curve หรือ spectral plot แล้วเปรียบเทียบกับค่ามาตรฐานที่มีการสำรวจไว้แล้วของวัตถุที่สะท้อนแสงบนโลก ดังที่อธิบายไว้แล้วใน Hyperspectral Remote Sensing#2 อาจจะง่ายแต่ก็สามารถใช้ได้กับบริเวณที่มีวัตถุไม่กี่ชนิด เมื่อเปรียบเทียบกับภาพถ่ายดาวเทียม Hyperspectral ซึ่งครอบคลุมที่ในบริเวณที่กว้างไกล และมีสสารหรือวัตถุจำนวนมากอยู่ในพื้นที่ที่สนใจ

เทคนิคประการหนึ่งที่ใช้กันเพื่อจำแนกรายละเอียดสำหรับภาพ Hyperspectral ที่มีวัตถุหรือสสารหลายชนิดอยู่ในบริเวณพื้นที่ที่สนใจ ก็คือ เทคนิค N-dimension spectral space ที่นำค่า band หรือ spectral channel มาเขียนเป็นรูปโค้งร่วมกัน โดยแต่ละแกนหลักจะหมายถึงแต่ละ band หรือ Channel แต่เนื่องจากภาพ hyperspectral มีหลาย band หรือ channel  ทำให้การเขียนรูปโค้งมีลักษณะเป็นหลายแกนหรือ N-dimension นั่นเอง

เพื่อความเข้าใจลองมาดูภาพ 2-dimension spectral space ที่ใช้ 2 band ในการเขียนรูปโค้งดู

 

ภาพจากส่วนหนึ่งของหนังสือ Hyperspectral Imaging with TNTmips

จะเห็นได้ว่า วัตถุชนิดเดียวกันจะมีการสะท้อนแสงที่ต่างกันกล่าวคือ ใน band 1 วัตถุนั้นมีการสะท้อนแสงที่ 0.8 ขณะที่ใน band 2 วัตถุเดียวกันมีการสะท้อนแสงที่ 0.7 นั่นคือที่ band 1 วัตถุจะมีการสะท้อนแสงหรือภาพที่ออกมาจะสว่างมากกว่าการสะท้อนแสงของวัตถุเดียวกันที่ band 2 (นั่นคือยิ่งใกล้จุดกำเนิดหรือ origin ยิ่งมีการสะท้อนแสงน้อยหรือสว่างน้อย และมีการสะท้อนแสงมากหรือสว่างมากเมื่อไกลจากจุด origin)

ในความเป็นจริงในการมองเห็น เราจะไม่สามารถเขียนรูปโค้งการสะท้อนแสงได้เกิน 3 แกน แต่ในทางคณิตศาสตร์เราสามารถเขียนรูปโค้งสะท้อนแสงได้มากกว่า 3 แกนทำให้สามารถจำแนกวัตถุได้ดีกว่า

ปัญหาอีกประการหนึ่งก็คือ ถ้าในบริเวณที่สนใจมีวัตถุมากกว่า 1 ชนิด ฉะนั้นการสะท้อนแสงที่ออกมาจะเป็นลักษณะที่ผสมผสานกันระหว่างวัตถุ การสะท้อนแสงที่มีการสะท้อนแสงของวัตถุมากกว่า 1 ชนิดนี้เราเรียกว่า endmember spectral อธิบายได้ตามภาพข้างล่างนี้

 

ภาพจากส่วนหนึ่งของหนังสือ Hyperspectral Imaging with TNTmips

เส้นประสีดำเราเรียกว่า Mixing Line เป็นเส้นเชื่อมโยงระหว่างวัตถุ 2 ชนิด บริเวณพื้นที่สีเหลืองเราเรียกว่า Mixing space เป็นพื้นที่ที่แสงการสะท้อนแสงของวัตถุที่ผสานกันมากกว่า 2 ชนิด (ในภาพคือวัตถุ 3 ชนิด)

หัวมุมของรูปเหลี่ยม(จุด A,B,C)หรือ endmember เป็นการสะท้อนแสงของวัตถุเดียว ฉะนั้นจึงเป็นการง่ายในการจำแนกว่า บริเวณที่สนใจมี แร่ธาตุหรือวัตถุที่สนใจอะไรรวมอยู่บ้าง(ในรูปแสดงว่า ในบริเวณที่สนใจมีวัตถุ 3 ชนิดคือ A,B,C รวมอยู่ด้วยกัน)

พอจะมองเห็นแนวทางที่จะใช้ภาพ Hyperspectral ในการจำแนกรายละเอียดหรือแร่ธาตุต่างๆ บ้างหรือยังครับ ซึ่งในทางทฤษฏีเป็นสิ่งที่น่าสนใจมาก ซึ่งอาจจะน่าสนใจและแม่นยำมากกว่าการใช้ภาพสีเท็จในการจำแนกในภาพ Multispectral

ยังมีแนวทางการวิจัยต่อไปก็คือ เนื่องจากการสะท้อนแสงในภาพ Hyperspectral มีปัจจัยมากกว่า การสะท้อนของวัตถุแต่เพียงอย่างเดียว เนื่องจากแสงที่มาจากพระอาทิตย์ ผ่านกระบวนการดูดซับจากบรรยากาศ และมุมกระทบของพระอาทิตย์และลักษณะภูมิประเทศก็มีผลต่อการสะท้อนแสงของวัตถุ ลองดูภาพข้างล่างนี้ครับ

 

ภาพจากส่วนหนึ่งของหนังสือ Hyperspectral Imaging with TNTmips

จะเห็นได้ว่า ถ้าเป็นพื้นที่ราบ (ภาพ A)มุม Ө มีผลต่อพลังงานทีกระทบต่อวัตถุ กล่าวคือ ยิ่งมุม Ө ยิ่งน้อย(พระอาทิตย์อยู่ตรงหัวเรา)ยิ่งมีพลังงานมาก

ถ้าเป็นพื้นที่ที่ไม่ราบ(ภาพ B) มีผลต่อมุม Ө

และบางที่ภูมิประเทศบางชนิด(ภาพ C) ก็มีผลทำให้เกิดเงา

ฉะนั้นเพื่อจะได้ภาพ Hyperspectral ที่เป็นการสะท้อนแสงจากวัตถุล้วนๆ ทำให้ต้องมีการแปรรูป(Conversion) ภาพ Hyperspectral ให้ปราศจากผลจากลักษณะภูมิประเทศ ภูมิอากาศ เพื่อให้ได้ภาพ Hyperspectral ที่มีแต่คุณลักษณะการสะท้อนแสงของวัตถุแต่เพียงอย่างเดียว ซึ่ง ขออนุญาตที่จะพูดในรายละเอียดในบทความคราวหน้า



 
_RELATED
· _MOREABOUT การสำรวจระยะไกล
· _NEWSBY admin


_MOSTREAD การสำรวจระยะไกล:
การทำแผนที่มาตราส่วนใหญ่

_RATEARTICLE
_AVERAGESCORE: 4.12
เธˆเธณเธ™เธงเธ™เธœเธนเน‰เธฅเธ‡เธ„เธฐเนเธ™เธ™: 8


_RATETHISARTICLE

_EXCELLENT
_VERYGOOD
_GOOD
_REGULAR
_BAD

_OPTIONS

 _PRINTER _PRINTER

 _FRIEND _FRIEND

"Hyperspectral Remote Sensing #3" | _LOGINCREATE | 0 เธ‚เน‰เธญเธ„เธดเธ”เน€เธซเน‡เธ™เธ•เนˆเธฒเธ‡เน†
_COMMENTSWARNING

_NOANONCOMMENTS