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 พฤหัสบดี 10 พ.ค. 07@ 14:00:42 ICT เน‚เธ”เธข admin
Hyperspectral Remote Sensing #4
การสำรวจระยะไกล


พ.อ.ศุภฤกษ์ ชัยชนะ

การที่จะได้ภาพ Hyperspectral ที่เป็นการสะท้อนแสงจากวัตถุล้วนๆ ปราศจากผลจากลักษณะภูมิประเทศ ภูมิอากาศ นั้นอาศัยหลักการที่ว่า ค่าการสะท้อนแสง หรือพลังงานที่ตัว sensor รับ(Radiance)ได้มีค่าเท่ากับ พลังงานที่สะท้อนแสงจากผิวโลก(Reflectance)คูณด้วยผลจากลักษณะภูมิประเทศ ภูมิอากาศ ฉะนั้นถ้าเราได้ค่าการสะท้อนแสงที่มีผลจากลักษณะภูมิประเทศ ภูมิอากาศ แล้วนำไปหารค่าการสะท้อนแสง หรือพลังงานที่ตัว sensor รับ เราจะได้ พลังงานที่สะท้อนแสงจากผิวโลกที่แท้จริง



ในแนวความคิด การขจัดค่าการสะท้อนแสงที่มีผลจากลักษณะภูมิประเทศ ภูมิอากาศ เป็นเรื่องง่าย แต่การที่จะหา ค่าการสะท้อนแสงที่มีผลจากลักษณะภูมิประเทศ ภูมิอากาศ เป็นเรื่องยาก ฉะนั้นในหัวข้อต่อไปนี้เป็นตัวอย่าง วิธีการที่เปลี่ยนค่า(Conversion) เพื่อให้ได้ภาพ Hyperspectral ที่มีแต่การสะท้อนแสงจากวัตถุล้วนๆ ปราศจากผลจากลักษณะภูมิประเทศ ภูมิอากาศ

1.วิธีการ Flat Field Conversion วิธีการนี้จะใช้ค่าเฉลี่ยการสะท้อนแสงบริเวณที่ราบของภาพให้เป็นตัวแทนค่าการสะท้อนแสงที่มีผลจากลักษณะภูมิประเทศ ภูมิอากาศ  บริเวณที่ราบที่เลือกนี้ควรจะสว่างกว่าพื้นที่ข้างเคียง เพราะเป็นที่ราบ เมื่อนำค่าเฉลี่ยการสะท้อนแสงบริเวณที่ราบของภาพไปหาร ทั้งภาพ เราจะได้ ภาพHyperspectral ที่เป็นการสะท้อนแสงจากวัตถุล้วนๆ

2.วิธีการ Average Relative Reflectance Conversion วิธีการนี้คล้ายกับวิธีการแรกแต่แทนที่จะใช้แค่บริเวณพื้นที่ราบมาหาค่าเฉลี่ยการสะท้อนแสง กลับใช้ค่าการสะท้อนแสงทั้งภาพมาหาจึงเรียกว่าเป็นการ Average Relative Reflectance

ทั้งสองวิธีมีข้อด้อยหลายประการ และส่วนมากจะใช้แต่ในภาพที่มีพลังงานต่ำ(2-2.5 μm)ซึ่งไม่ค่อยมีผลข้างเคียงจากสภาพสิ่งแวดล้อมภูมิอากาศ(เช่น ฝน ฯลฯ)มากนัก ฉะนั้นจึงได้มีการคิดค้นวิธีการที่ซับซ้อนไปอีกนั่นคือ

3.วิธีการ Empirical Line Method วิธีการนี้จะใช้ในภาพช่วงคลื่น พลังงานสูงคือในช่วง Infrared และ Near Infrared หลักการก็คือ ใช้การประมาณค่าจากสมการเส้นตรง(linear regression) นั่นคือ ถ้าเรามีข้อมูลจากพื้นที่ตัวอย่างที่ทราบค่า การสะท้อนของวัตถุบนผิวโลก(Reflectance)และค่าการสะท้อนแสง หรือพลังงานที่ตัว sensor รับ(Radiance) ดังรูป

 

reflectance = gain(slope) * Radiance + offset,_______1

ภาพจากส่วนหนึ่งของหนังสือ Hyperspectral Imaging with TNTmips

จะทำให้เราใช้สมการประมาณค่า reflectance ของภาพทั้งหมดได้ทั้งภาพ(จาก radiance หรือค่าการสะท้อนแสง หรือพลังงานที่ตัว sensor รับ(Radiance)ไปสู่าพ Hyperspectral ที่เป็นการสะท้อนแสงจากวัตถุล้วนๆ ปราศจากผลจากลักษณะภูมิอากาศ)

ฉะนั้น ถ้าเราได้ภาพ Hyperspectral ที่เป็นการสะท้อนแสงจากวัตถุล้วนๆ ปราศจากผลจากลักษณะภูมิประเทศ ภูมิอากาศ แล้ว ขั้นตอนต่อไปก็จะเป็นการง่ายที่จะจำแนกรายละเอียด ซึ่งอาจจะใช้วิธีการเปรียบเทียบหรือ Spectral Matching  กับ spectral library มาตรฐานที่ได้จัดทำขึ้น ซึ่งได้กล่าวไปแล้วใน บทความ Hyperspectral remotesensing#2 ซึ่งในการทำงานจริงๆ จะต้องมีการหักล้างค่าดูดซับของวัตถุ( Continuum)ที่สนใจในแต่ละช่วงคลื่นเสียก่อน เพื่อให้ได้ค่า การสะท้อนแสงของวัตถุ(Reflectance)ที่เป็นจริง แล้วค่อยนำไปเปรียบเทียบกับค่า spectral library มาตรฐานดังรูป

 

ภาพจาก http://www.cstars.ucdavis.edu/classes/mexusenvi/tut10.htm

ยังมีวิธีการในการที่จะจำแนกรายละเอียดแบบ Spectral Matching  อีกมาก แต่แบบหนึ่งที่น่าจะกล่าวถึงก็คือการทำ Unmixing นั่นคือการแยกรายละเอียดออกไป ซึ่งรายละเอียดคงต้องยกไปในคราวหน้า



 
_RELATED
· _MOREABOUT การสำรวจระยะไกล
· _NEWSBY admin


_MOSTREAD การสำรวจระยะไกล:
การทำแผนที่มาตราส่วนใหญ่

_RATEARTICLE
_AVERAGESCORE: 5
เธˆเธณเธ™เธงเธ™เธœเธนเน‰เธฅเธ‡เธ„เธฐเนเธ™เธ™: 2


_RATETHISARTICLE

_EXCELLENT
_VERYGOOD
_GOOD
_REGULAR
_BAD

_OPTIONS

 _PRINTER _PRINTER

 _FRIEND _FRIEND

"Hyperspectral Remote Sensing #4" | _LOGINCREATE | 0 เธ‚เน‰เธญเธ„เธดเธ”เน€เธซเน‡เธ™เธ•เนˆเธฒเธ‡เน†
_COMMENTSWARNING

_NOANONCOMMENTS