• হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং

    হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং

    Two-dimensional projection of a hyperspectral cube

    হাইপারস্পেকট্রাল কিউবের দ্বি-মাত্রিক প্রক্ষেপণ
    হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং, অন্যান্য বর্ণালী চিত্রের মতো, বৈদ্যুতিন চৌম্বকীয় বর্ণালী থেকে তথ্য সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করে। হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিংয়ের লক্ষ্য হ'ল বস্তুর সন্ধান, উপকরণ সনাক্তকরণ বা প্রক্রিয়াগুলি সনাক্তকরণের উদ্দেশ্যে দৃশ্যের প্রতি চিত্রের প্রতিটি পিক্সেলের জন্য বর্ণালী প্রাপ্ত করা [[1] [২] বর্ণালী ইমেজারগুলির তিনটি সাধারণ শাখা রয়েছে। রয়েছে ব্রাশ স্ক্যানার এবং সম্পর্কিত হুইস্ক ব্রুম স্ক্যানার (স্পেসিয়াল স্ক্যানিং), যা সময়ের সাথে সাথে চিত্রগুলি পড়ে, ব্যান্ড সিক্যুয়াল স্ক্যানারগুলি (বর্ণালী স্ক্যানিং), যা বিভিন্ন তরঙ্গদৈর্ঘ্যে কোনও অঞ্চলের চিত্র অর্জন করে এবং স্ন্যাপশট হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং যা স্টারিং অ্যারে ব্যবহার করে তাত্ক্ষণিকভাবে একটি চিত্র তৈরি করতে।
    Photos illustrating individual sensor outputs for the four hyperspectral imaging techniques. From left to right: Slit spectrum; monochromatic spatial map; 'perspective projection' of hyperspectral cube; wavelength-coded spatial map.
    চারটি হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং কৌশলগুলির জন্য পৃথক সেন্সর আউটপুট চিত্রিত ফটোগুলি। বাম থেকে ডানে: স্লিট বর্ণালী; একরঙা স্থানিক মানচিত্র; হাইপারস্পেকট্রাল কিউবটির 'দৃষ্টিভঙ্গি প্রজেকশন'; তরঙ্গদৈর্ঘ্য কোডেড স্থানিক মানচিত্র।


    Acquisition techniques for hyperspectral imaging, visualized as sections of the hyperspectral datacube with its two spatial dimensions (x,y) and one spectral dimension (lambda).হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিংয়ের অধিগ্রহণের কৌশলগুলি, হাইপারস্পেকট্রাল ডেটাউউবের বিভাগ হিসাবে দুটি স্থানিক মাত্রা (x, y) এবং একটি বর্ণালী মাত্রা (ল্যাম্বডা) হিসাবে ভিজ্যুয়ালাইজ করা হয়েছে।



    যেখানে মানুষের চোখ বেশিরভাগ তিনটি ব্যান্ডে দৃশ্যমান আলোর রঙ দেখায় (দীর্ঘ তরঙ্গদৈর্ঘ্য - লাল, মাঝারি তরঙ্গদৈর্ঘ্য হিসাবে বিবেচিত - সবুজ হিসাবে স্বীকৃত এবং শর্ট তরঙ্গদৈর্ঘ্য - নীল হিসাবে অনুভূত), বর্ণালী ইমেজিং বর্ণালীটিকে আরও অনেকগুলি ব্যান্ডে বিভক্ত করে। চিত্রগুলিকে ব্যান্ডগুলিতে ভাগ করার এই কৌশলটি দৃশ্যমানের বাইরেও বাড়ানো যেতে পারে। হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিংয়ে, রেকর্ড করা বর্ণালীটির সূক্ষ্ম তরঙ্গদৈর্ঘ্য রেজোলিউশন থাকে এবং তরঙ্গদৈর্ঘ্যের বিস্তৃত পরিসীমা coverেকে দেয়। হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং মাল্টিসেপট্রাল ইমেজিংয়ের বিপরীতে ক্রমাগত বর্ণালী ব্যান্ডগুলি পরিমাপ করে যা ব্যবধানযুক্ত বর্ণালী ব্যান্ডগুলি পরিমাপ করে [[3]

    ইঞ্জিনিয়াররা জ্যোতির্বিজ্ঞান, কৃষি, মলিকুলার বায়োলজি, বায়োমেডিক্যাল ইমেজিং, জিওসিয়েন্সেস, ফিজিক্স এবং নজরদারি প্রয়োগের জন্য হাইপারস্পেকট্রাল সেন্সর এবং প্রসেসিং সিস্টেম তৈরি করে। হাইপারস্পেকট্রাল সেন্সরগুলি বৈদ্যুতিন চৌম্বকীয় বর্ণালীটির বিস্তৃত অংশ ব্যবহার করে অবজেক্টগুলিকে দেখে। কিছু নির্দিষ্ট বস্তু বৈদ্যুতিন চৌম্বকীয় বর্ণালীতে অনন্য 'আঙুলের ছাপ' রেখে দেয়। বর্ণালী স্বাক্ষর হিসাবে পরিচিত, এই 'আঙুলের ছাপগুলি' স্ক্যান করা কোনও বস্তু তৈরি করে এমন উপকরণগুলির সনাক্তকরণ সক্ষম করে। উদাহরণস্বরূপ, তেলের জন্য বর্ণালী স্বাক্ষর ভূতাত্ত্বিকদের নতুন তেল ক্ষেত্রগুলি খুঁজে পেতে সহায়তা করে [[৪]

    হাইপারস্পেক্ট্রাল ইমেজ সেন্সর
    রূপকভাবে বলতে গেলে, হাইপারস্পেকট্রাল সেন্সরগুলি 'চিত্রগুলির' সেট হিসাবে তথ্য সংগ্রহ করে। প্রতিটি চিত্র বৈদ্যুতিন চৌম্বকীয় বর্ণালীর সংকীর্ণ তরঙ্গদৈর্ঘ্যের পরিসীমা উপস্থাপন করে যা বর্ণালী ব্যান্ড হিসাবেও পরিচিত। এই 'চিত্রগুলি' একত্রিত হয়ে প্রসেসিং এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি ত্রি-মাত্রিক (x, y, λ) হাইপারস্পেকট্রাল ডেটা কিউব গঠন করে, যেখানে x এবং y দৃশ্যের দুটি স্থানিক মাত্রা উপস্থাপন করে এবং spect বর্ণালী মাত্রা উপস্থাপন করে (একটি পরিসীমা নিয়ে গঠিত) তরঙ্গদৈর্ঘ্যের)। [5]

    প্রযুক্তিগতভাবে বলতে গেলে, সেন্সরগুলির হাইপারস্পেকট্রাল কিউব নমুনার জন্য চারটি উপায় রয়েছে: স্পেসিয়াল স্ক্যানিং, বর্ণালী স্ক্যানিং, স্ন্যাপশট চিত্র, [৪] []] এবং স্প্যাটিও-বর্ণালী স্ক্যানিং [

    হাইপারস্পেকট্রাল কিউবগুলি নাসার এয়ারবর্ন ভিজিবল / ইনফ্রারেড ইমেজিং স্পেকট্রোমিটার (এভিআইআরআইএস) এর মতো বায়ুবাহিত সেন্সরগুলি থেকে তৈরি করা হয়েছে, বা নাসার ইও -১ এর মতো উপগ্রহ থেকে এর হাইপারস্পেকট্রাল যন্ত্র হাইপারিয়ন দিয়ে তৈরি করা হয়েছে। [৮] তবে, অনেকগুলি বিকাশ এবং বৈধতা অধ্যয়নের জন্য, হ্যান্ডহেল্ড সেন্সর ব্যবহার করা হয় [[9]

    এই সেন্সরগুলির যথার্থতা সাধারণত বর্ণালী রেজোলিউশনে পরিমাপ করা হয়, যা ধরায় হওয়া বর্ণালীটির প্রতিটি ব্যান্ডের প্রস্থ। যদি স্ক্যানারটি প্রচুর সংকীর্ণ ফ্রিকোয়েন্সি ব্যান্ডগুলি সনাক্ত করে তবে বস্তুগুলি কেবলমাত্র কয়েক পিক্সেলের মধ্যেই বন্দী থাকলেও সনাক্ত করা সম্ভব। তবে স্থানিক রেজোলিউশন বর্ণালী রেজোলিউশনের পাশাপাশি একটি উপাদান। যদি পিক্সেলগুলি খুব বেশি হয়, তবে একই পিক্সেলটিতে একাধিক বস্তু ক্যাপচার হয়ে যায় এবং সনাক্ত করা শক্ত হয়ে যায়। যদি পিক্সেলগুলি খুব ছোট হয়, তবে প্রতিটি সেন্সর সেল দ্বারা ক্যাপচার করা শক্তি কম, এবং সংকেত-থেকে-শব্দ অনুপাত কমে যাওয়া বৈশিষ্ট্যগুলির নির্ভরযোগ্যতা হ্রাস করে।

    হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজগুলির অধিগ্রহণ এবং প্রক্রিয়াজাতকরণকে ইমেজিং বর্ণালী হিসাবে বা হাইপারস্পেকট্রাল কিউবকে 3 ডি বর্ণালী হিসাবে চিহ্নিত করা হয়।

    হাইপারস্পেকট্রাল ডেটা অধিগ্রহণের জন্য প্রযুক্তি

    চারটি হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং কৌশলগুলির জন্য পৃথক সেন্সর আউটপুট চিত্রিত ফটোগুলি। বাম থেকে ডানে: স্লিট বর্ণালী; একরঙা স্থানিক মানচিত্র; হাইপারস্পেকট্রাল কিউবটির 'দৃষ্টিভঙ্গি প্রজেকশন'; তরঙ্গদৈর্ঘ্য কোডেড স্থানিক মানচিত্র।
    হাইপারস্পেকট্রাল কিউবের ত্রি-মাত্রিক (x, y, λ) ডেটাসেট অর্জনের জন্য চারটি মূল কৌশল রয়েছে। প্রযুক্তির পছন্দ নির্দিষ্ট প্রয়োগের উপর নির্ভর করে, প্রতিটি কৌশলটিতে প্রাসঙ্গিক নির্ভর সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে তা দেখে।

    স্থানিক স্ক্যানিং

    হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিংয়ের অধিগ্রহণের কৌশলগুলি, হাইপারস্পেকট্রাল ডেটাউউবের বিভাগ হিসাবে দুটি স্থানিক মাত্রা (x, y) এবং একটি বর্ণালী মাত্রা (ল্যাম্বডা) হিসাবে ভিজ্যুয়ালাইজ করা হয়েছে।
    স্থানিক স্ক্যানিংয়ে, প্রতিটি দ্বি-মাত্রিক (২-ডি) সেন্সর আউটপুট একটি সম্পূর্ণ স্লিট বর্ণালী (x, λ) উপস্থাপন করে। স্থানিক স্ক্যানিংয়ের হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং (এইচএসআই) ডিভাইসগুলি একটি চেরা অংশে দৃশ্যের একটি স্ট্রিপ প্রজেক্ট করে এবং প্রিজম বা গ্রাটিংয়ের সাথে চেরা চিত্র ছড়িয়ে দিয়ে স্লিট স্পেকট্রা অর্জন করে। এই সিস্টেমগুলিতে প্রতি লাইনের প্রতিচ্ছবি (পুশ ঝাড়ু স্ক্যানার সহ) বিশ্লেষণ করার এবং অপটিকাল ট্রেনের সাথে কিছু যান্ত্রিক অংশ সংহত করার অপূর্ণতা রয়েছে। এই লাইন-স্ক্যান সিস্টেমগুলির সাথে, স্থানিক মাত্রা প্ল্যাটফর্ম আন্দোলন বা স্ক্যানিংয়ের মাধ্যমে সংগ্রহ করা হয়। চিত্রটির পুনর্গঠন করতে এটির জন্য স্থিতিশীল মাউন্টগুলি বা সঠিক নির্দেশক তথ্য প্রয়োজন। তবুও, লাইন-স্ক্যান সিস্টেমগুলি দূরবর্তী সংবেদনে বিশেষত সাধারণ, যেখানে মোবাইল প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবহার করা বুদ্ধিমান। লাইন-স্ক্যান সিস্টেমগুলি কনভেয়র বেল্টে চলমান উপকরণগুলি স্ক্যান করতেও ব্যবহৃত হয়। লাইন স্ক্যানিংয়ের একটি বিশেষ ক্ষেত্রটি হল পয়েন্ট স্ক্যানিং (একটি ঝাঁকুনি ঝাড়ু স্ক্যানার সহ), যেখানে স্লিটের পরিবর্তে পয়েন্টের মতো অ্যাপারচার ব্যবহার করা হয়, এবং সেন্সরটি মূলত 2-ডি-এর পরিবর্তে এক-মাত্রিক হয়

    অ স্ক্যানিং
    মূল নিবন্ধ: স্ন্যাপশট হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং
    স্ক্যান না করাতে, একটি একক 2-ডি সেন্সর আউটপুটে সমস্ত স্থানিক (x, y) এবং বর্ণাল (λ) ডেটা থাকে। স্ক্যান নন-এর জন্য এইচএসআই ডিভাইসগুলি কোনও স্ক্যান ছাড়াই একবারে সম্পূর্ণ ডেটাচিউব দেয়। রূপকভাবে বলতে গেলে, একটি একক স্ন্যাপশট ডাতাকুবের একটি দৃষ্টিভঙ্গি প্রজেকশন উপস্থাপন করে, যা থেকে এর ত্রি-মাত্রিক কাঠামো পুনর্গঠন করা যায়  এই স্ন্যাপশট হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং সিস্টেমগুলির সর্বাধিক বিশিষ্ট সুবিধাগুলি হ'ল স্ন্যাপশট সুবিধা (উচ্চতর হালকা থ্রুপুট) এবং স্বল্প অধিগ্রহণের সময়  গণিত টমোগ্রাফিক ইমেজিং স্পেকট্রোম্যাট্রি (সিটিআইএস), ফাইবার-রিফর্মেটিং ইমেজিং স্পেকট্রোম্যাট্রি (এফআরআইএস), লেন্সলেট অ্যারে (আইএফএস-এল), মাল্টি-অ্যাপারচার ইন্টিগ্রাল ফিল্ড স্পেকট্রোমিটার (হাইপারপিক্সেল অ্যারে) সহ একাধিক সিস্টেম ডিজাইন করা হয়েছে including ইমেজ স্লাইসিং মিরর (আইএফএস-এস), চিত্র-প্রতিলিপি চিত্রায়ন স্পেকট্রোম্যাট্রি (আইআরআইএস), ফিল্টার স্ট্যাক বর্ণালী পচন (এফএসএসডি), কোডড অ্যাপারচার স্ন্যাপশট বর্ণালী ইমেজিং (সিএসএসআই), চিত্র ম্যাপিং স্পেকট্রোম্যাট্রি (আইএমএস), এবং মাল্টিসেপেক্ট্রাল স্যাগনাক ইন্টারফেরোমেট্রি এমএসআই)। [12] তবে গণনার প্রচেষ্টা এবং উত্পাদন ব্যয় বেশি are গণ্য চাহিদা এবং সম্ভাব্য উচ্চ স্ক্যান নন-স্ক্যানিং হাইপারস্পেকট্রাল উপকরণের উচ্চমূল্য হ্রাস করার প্রয়াসে, মাল্টিভারিয়েট অপটিক্যাল কম্পিউটিং ভিত্তিক প্রোটোটাইপ ডিভাইসগুলি প্রদর্শিত হয়েছে। এই ডিভাইসগুলি মাল্টিভারিয়েট অপটিক্যাল এলিমেন্ট [১৩] [১৪] বর্ণালী গণনা ইঞ্জিন বা স্পেসিয়াল লাইট মডিউলেটরের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে [১৫] বর্ণাল গণনা ইঞ্জিন। এই প্ল্যাটফর্মগুলিতে, রাসায়নিক তথ্য ইমেজ করার আগে অপটিক্যাল ডোমেনে গণনা করা হয় যে রাসায়নিক চিত্রটি আরও কোনও কম্পিউটিং ছাড়াই প্রচলিত ক্যামেরা সিস্টেমে নির্ভর করে। এই সিস্টেমগুলির অসুবিধা হিসাবে, কোনও বর্ণালী তথ্য কখনও অর্জিত হয় না, যেমন কেবল রাসায়নিক তথ্য, যেমন পোস্ট প্রসেসিং বা পুনরায় বিশ্লেষণ সম্ভব নয় 

    স্প্যাটোস্পেক্ট্রাল স্ক্যানিং
    মূল নিবন্ধ: স্প্যাটোস্পেক্ট্রাল স্ক্যানিং
    স্প্যাটোস্পেক্ট্রাল স্ক্যানিংয়ে, প্রতিটি 2-ডি সেন্সর আউটপুট একটি তরঙ্গদৈর্ঘ্য কোডেড ('রংধনু বর্ণযুক্ত', λ = λ (y)), স্থানের (x, y) মানচিত্র উপস্থাপন করে। ২০১৪ সালে প্রবর্তিত এই কৌশলটির একটি প্রোটোটাইপ একটি বেসিক স্লিট বর্ণালী (স্লিট + বিচ্ছুরক উপাদান) এর পিছনে কিছু অ-শূন্য দূরত্বে একটি ক্যামেরা ধারণ করে [[]] [১]] একটি স্পেসিয়াল স্ক্যানিং সিস্টেমের আগে একটি বিচ্ছুরিত উপাদান রাখার মাধ্যমে উন্নত স্প্যাটোস্পেক্ট্রাল স্ক্যানিং সিস্টেমগুলি পাওয়া যেতে পারে। পুরো সিস্টেমটিকে দৃশ্যের সাথে তুলনা করে, ক্যামেরাটি একা একা চালিত করার মাধ্যমে, বা একা একা চেরা দিয়ে স্ক্যান করা যায়। স্প্যাটোস্পেকট্রাল স্ক্যানিং স্থানিক এবং বর্ণালী স্ক্যানের কিছু সুবিধা এক করে, যার ফলে তাদের কিছু অসুবিধা হ্রাস পায় [[]]

    মাল্টিস্পেক্টারাল ইমেজিং থেকে হাইপারস্পেকট্রালকে আলাদা করা

    মাল্টিস্পেকট্রাল এবং হাইপারস্পেকট্রাল পার্থক্য
    হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং একটি শ্রেণীর কৌশলগুলির অংশ যা সাধারণত বর্ণালী চিত্র বা বর্ণালি বিশ্লেষণ হিসাবে পরিচিত। হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং মাল্টিস্পেক্টারাল ইমেজিং সম্পর্কিত to হাইপার- এবং একাধিক বর্ণালী মধ্যে পার্থক্য কখনও কখনও একটি নির্বিচারে "ব্যান্ড সংখ্যা" বা পরিমাপের ধরণের উপর ভিত্তি করে ভুল ভিত্তিতে তৈরি করা হয়। হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং (এইচএসআই) নির্বাচিত স্থানে লক্ষ্যযুক্ত তরঙ্গদৈর্ঘ্যের একটি উপসেট ব্যবহার করে (যেমন 400 - 1100 এনএম) 20 এনএম এর পদক্ষেপে তরঙ্গ দৈর্ঘ্যের (যেমন 400 - 1100 এনএম 1 এনএম এর ধাপে) অবিচ্ছিন্ন এবং সংক্ষিপ্ত পরিসীমা ব্যবহার করে (যেমন 400 - 1100 এনএম) )। [17]

    মাল্টিস্পেক্টরাল ইমেজিং বিভিন্ন চিত্র এবং কিছুটা সরু ব্যান্ডের সাথে ডিল করে। রঙিন ফটোগ্রাফি থেকে দৃশ্যমান তরঙ্গদৈর্ঘ্যের মধ্যে বহুবিশ্লেষীয় চিত্রকে "আলাদা এবং কিছুটা সংকীর্ণ" হওয়াই আলাদা করে। একটি মাল্টিস্পেকট্রাল সেন্সরে ল্যাংওয়েভ ইনফ্রারেড থেকে দৃশ্যমান থেকে বর্ণালী coveringাকাতে অনেকগুলি ব্যান্ড থাকতে পারে। মাল্টিসস্পেক্টাল চিত্রগুলি কোনও বস্তুর "বর্ণালী" তৈরি করে না। ল্যান্ডস্যাট মাল্টিস্পেক্টরাল ইমেজিংয়ের একটি দুর্দান্ত উদাহরণ।

    হাইপারস্পেকট্রাল ক্রমাগত বর্ণালী পরিসীমা জুড়ে সংকীর্ণ বর্ণালী ব্যান্ডগুলির সাথে ডিল করে, দৃশ্যের সমস্ত পিক্সেলের বর্ণালী তৈরি করে। মাত্র 20 ব্যান্ড সহ একটি সেন্সর হাইপারস্পেকট্রালও হতে পারে যখন এটি প্রতিটি 10 ​​এনএম প্রশস্ত 20 ব্যান্ডের সাথে 500 থেকে 700 এনএম পর্যন্ত পরিসীমা জুড়ে থাকে। (দৃশ্যমান, কাছাকাছি, সংক্ষিপ্ত তরঙ্গ, মাঝারি তরঙ্গ এবং দীর্ঘ তরঙ্গ ইনফ্রারেডকে coveringেকে রাখার জন্য 20 টি বিচ্ছিন্ন ব্যান্ড সহ একটি সেন্সর মাল্টিস্পেক্ট্রাল হিসাবে বিবেচিত হবে))

    আলট্রাস্পেক্ট্রাল খুব সূক্ষ্ম বর্ণালী রেজোলিউশন সহ ইন্টারফেরোমিটার টাইপ ইমেজিং সেন্সরের জন্য সংরক্ষণ করা যেতে পারে। এই সেন্সরগুলির প্রায়শই (তবে অগত্যা নয়) কেবলমাত্র কয়েকটি পিক্সেলের স্বল্প স্থানিক রেজোলিউশন থাকে, উচ্চ ডাটা হার দ্বারা আরোপিত একটি সীমাবদ্ধতা।

    Multispectral and hyperspectral differences

    অ্যাপ্লিকেশন
    হাইপারস্পেকট্রাল রিমোট সেন্সিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিস্তৃত অ্যারে ব্যবহৃত হয়। যদিও খনন এবং ভূতত্ত্বের জন্য প্রাথমিকভাবে বিকশিত হয়েছে (বিভিন্ন খনিজ চিহ্নিত করার হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিংয়ের ক্ষমতা এটি খনন এবং তেল শিল্পের জন্য আদর্শ করে তোলে, যেখানে এটি আকরিক এবং তেল সন্ধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে), []] [১৮] এটি এখন ছড়িয়ে পড়েছে বাস্তুশাস্ত্র এবং নজরদারি হিসাবে বিস্তৃত ক্ষেত্রগুলিতে পাশাপাশি historicalতিহাসিক পান্ডুলিপি গবেষণা যেমন আর্কিমিডিস পলিম্পেস্টের চিত্রকরণ। এই প্রযুক্তি ক্রমাগত জনসাধারণের জন্য সহজলভ্য হয়ে উঠছে। নাসা এবং ইউএসজিএস-এর মতো সংস্থাগুলিতে বিভিন্ন খনিজ এবং তাদের বর্ণালী স্বাক্ষরগুলির ক্যাটালগ রয়েছে এবং গবেষকদের সহজেই সহজলভ্য করার জন্য সেগুলি অনলাইনে পোস্ট করেছে। আরও কম মাত্রায়, এনআইআর হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং সর্বোত্তম ডোজ এবং সমজাতীয় কভারেজের গুণমান নিয়ন্ত্রণের জন্য পৃথক বীজে কীটনাশক প্রয়োগের দ্রুত নজরদারি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।


    কৃষি

    হাইপারস্পেকট্রাল ক্যামেরা অ্যান্টিস্টার থেকে অনিক্সটার এইচআইডিআরএ -12 ইউএভি এমবেড করা হয়েছে
    যদিও হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজগুলি অর্জনের ব্যয় সাধারণত সাধারণত বেশি হয় তবে নির্দিষ্ট ফসলের জন্য এবং নির্দিষ্ট আবহাওয়ায় হাইপারস্পেক্ট্রাল রিমোট সেন্সিং ব্যবহার ফসলের বিকাশ এবং স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণের জন্য বাড়ছে। অস্ট্রেলিয়ায়, আঙ্গুরের বিভিন্ন সনাক্তকরণ এবং রোগের প্রাদুর্ভাবের জন্য প্রাথমিক সতর্কতা ব্যবস্থা বিকাশের জন্য ইমেজিং স্পেকট্রোমিটার ব্যবহারের কাজ চলছে work [১৯] তদতিরিক্ত, উদ্ভিদের রাসায়নিক সংমিশ্রণ সনাক্তকরণের জন্য হাইপারস্পেকট্রাল ডেটা ব্যবহারের কাজ চলছে, [২০] যা সেচ ব্যবস্থায় গমের পুষ্টি এবং জলের অবস্থান সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। [২১] আরও কম মাত্রায়, এনআইআর হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং সর্বোত্তম ডোজ এবং সমজাতীয় কভারেজের গুণমান নিয়ন্ত্রণের জন্য পৃথক বীজে কীটনাশক প্রয়োগ দ্রুত পর্যবেক্ষণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। [২২]
    Hyperspectral camera embedded on OnyxStar HYDRA-12 UAV from AltiGator

    কৃষিতে আরেকটি প্রয়োগ হ'ল বোভাইন স্পঞ্জিফর্ম এনসেফালোপ্যাথি (বিএসই) এড়ানোর জন্য যৌগিক ফিডে প্রাণীর প্রোটিন সনাক্তকরণ, যা পাগল-গাভী রোগ হিসাবে পরিচিত। সনাক্তকরণের রেফারেন্স পদ্ধতিতে (ক্লাসিকাল মাইক্রোস্কোপি) বিকল্প সরঞ্জাম প্রস্তাব করার জন্য বিভিন্ন গবেষণা করা হয়েছে। প্রথম বিকল্পগুলির মধ্যে একটি হ'ল ইনফ্রারেড মাইক্রোস্কোপি (এনআইআর) এর কাছাকাছি, যা মাইক্রোস্কোপি এবং এনআইআর এর সুবিধার সমন্বয় করে। 2004 সালে, হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিংয়ের সাথে এই সমস্যা সম্পর্কিত প্রথম সমীক্ষা প্রকাশিত হয়েছিল। [23] হাইপারস্পেকট্রাল লাইব্রেরিগুলি যেগুলি সাধারণত যৌগিক ফিড তৈরিতে উপস্থিত উপাদানের বৈচিত্র্যের প্রতিনিধিত্ব করে সেগুলি নির্মিত হয়েছিল। এই লাইব্রেরিগুলি ফিডে প্রাণীর উপাদান সনাক্তকরণ এবং পরিমাপের জন্য এনআইআর হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং পদ্ধতির সনাক্তকরণের সীমাবদ্ধতা, সুনির্দিষ্টতা এবং পুনরুত্পাদনযোগ্যতার তদন্ত করতে কেমোমেট্রিক সরঞ্জামগুলির সাথে একসাথে ব্যবহার করা যেতে পারে।

    চোখের যত্ন
    ইউনিভার্সিটি ডি মন্ট্রিয়ালের গবেষকরা ফোটন ইত্যাদি এবং অপ্টিনা ডায়াগনস্টিকস [২৪] এর সাথে কাজ করছেন যাতে চোখের ক্ষতি হওয়ার আগে রেটিনোপ্যাথি এবং ম্যাকুলার এডিমিয়া নির্ণয়ে হাইপারস্পেকট্রাল ফটোগ্রাফির ব্যবহার পরীক্ষা করতে পারেন। বিপাকীয় হাইপারস্পেকট্রাল ক্যামেরাটি রেটিনার অক্সিজেন গ্রহণের একটি ড্রপ সনাক্ত করবে যা সম্ভাব্য রোগকে নির্দেশ করে। চক্ষু বিশেষজ্ঞ তার পরে কোনও সম্ভাব্য ক্ষতি রোধ করতে ইনজেকশন দিয়ে রেটিনার চিকিত্সা করতে সক্ষম হবেন। [25]

    খাদ্য প্রক্রিয়াকরণ

    চিজগুলি স্ক্যান করার জন্য একটি লাইন স্ক্যান পুশ-ব্রুম সিস্টেম ব্যবহার করা হয়েছিল এবং একটি এইচজি-সিডি-তে অ্যারে (386x288) সজ্জিত লাইনস্ক্যান ক্যামেরাটি বিকিরণের উত্স হিসাবে হ্যালোজেন আলো ব্যবহার করে চিত্রগুলি অর্জন করা হয়েছিল।
    খাদ্য প্রক্রিয়াকরণ শিল্পে, হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং, বুদ্ধিমান সফ্টওয়্যারগুলির সাথে একত্রিত হয়ে ডিজিটাল সোর্টারগুলিকে (অপটিক্যাল सॉোর্টারও বলা হয়) চিহ্নিত করতে এবং অপসারণযোগ্য বিদেশী উপাদান (এফএম) সরিয়ে দেয় যা traditionalতিহ্যবাহী ক্যামেরা এবং লেজার সর্টরের কাছে অদৃশ্য [[২]] ত্রুটি এবং এফএম অপসারণের নির্ভুলতার উন্নতি করে, খাদ্য প্রসেসরের উদ্দেশ্য হ'ল পণ্যের গুণমান বৃদ্ধি এবং ফলন বৃদ্ধি করা।

    ডিজিটাল সোর্টারগুলিতে হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং অবলম্বন অ-ধ্বংসাত্মক, সম্পূর্ণ উত্পাদন পরিমাণে 100 শতাংশ ইন-লাইন অর্জন করে। সর্টারের সফ্টওয়্যার ব্যবহারকারী সংজ্ঞায়িত গ্রাহক / প্রত্যাবর্তন থ্রেশহোল্ডগুলির সাথে সংগৃহীত হাইপারস্পেকট্রাল চিত্রগুলির সাথে তুলনা করে এবং ইজেকশন সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ত্রুটি এবং বিদেশী উপাদানগুলি সরিয়ে দেয়।
    Hyperspectral image of "sugar end" potato strips shows invisible defects


    "চিনির শেষ" আলুর স্ট্রিপের হাইপারস্পেকট্রাল চিত্র অদৃশ্য ত্রুটিগুলি দেখায়
    হাইপারস্পেকট্রাল সেন্সর-ভিত্তিক খাদ্য সরবরাহকারীদের সাম্প্রতিক বাণিজ্যিক গ্রহণ বাদাম শিল্পে সবচেয়ে উন্নত যেখানে ইনস্টলড সিস্টেমগুলি আখরোট, পেকান, বাদাম, পেস্তা থেকে পাথর, শাঁস এবং অন্যান্য বিদেশী উপাদান (এফএম) এবং বহির্মুখী উদ্ভিজ্জ পদার্থ (ইভিএম) অপসারণকে সর্বাধিক করে তোলে , চিনাবাদাম এবং অন্যান্য বাদাম এখানে উন্নত পণ্যের গুণমান, কম মিথ্যা প্রত্যাখ্যান হার এবং উচ্চ ইনকামিং ত্রুটিযুক্ত লোডগুলি হ্যান্ডেল করার ক্ষমতা প্রায়শই প্রযুক্তির ব্যয়কে ন্যায্যতা দেয়।
    A line scan push-broom system was used to scan the cheeses and images were acquired using a Hg-Cd-Te array (386x288) equipped linescan camera with halogen light as a radiation source.

    হাইপারস্পেকট্রাল सॉર્টারদের বাণিজ্যিকভাবে গ্রহণও আলু প্রক্রিয়াকরণ শিল্পে দ্রুত গতিতে এগিয়ে চলেছে যেখানে প্রযুক্তিটি বকেয়া পণ্যের গুণমানের কয়েকটি সমস্যা সমাধানের প্রতিশ্রুতি দেয়। আলু প্রসেসরগুলিকে জর্জরিত করে এমন পরিস্থিতিতে "চিনির শেষ", [২ 27] "ফাঁকা হৃদয়" [২৮] এবং "সাধারণ স্ক্যাব," [২৯] সনাক্ত করার জন্য হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং ব্যবহার করার কাজ চলছে।


    মণিকবিদ্যা

    পাথরের একটি সেট তাপ ইনফ্রারেড পরিসরে 7.7 μm থেকে 12.4 μm পর্যন্ত একটি স্পেসিম এলডাব্লুআইআর-সি ইমেজার দিয়ে স্ক্যান করা হয়। কোয়ার্টজ এবং ফেল্ডস্পার বর্ণালী স্পষ্টরূপে স্বীকৃত iz
    হাইপ স্পেকট্রাল ইমেজিং সহ বাণিজ্যিক আগ্রহের প্রায় সমস্ত খনিজগুলির জন্য ড্রিল কোরগুলির মতো ভূতাত্ত্বিক নমুনাগুলি দ্রুত ম্যাপ করা যেতে পারে। এসডব্লিউআইআর এবং এলডাব্লুআইআর বর্ণালী ইমেজিংয়ের ফিউশন ফিল্ডস্পার, সিলিকা, ক্যালসাইট, গারনেট এবং অলিভাইন গোষ্ঠীর খনিজগুলি সনাক্তকরণের জন্য আদর্শ, কারণ এই খনিজগুলির LWIR অঞ্চলে তাদের সর্বাধিক স্বতন্ত্র এবং শক্তিশালী বর্ণালী স্বাক্ষর রয়েছে। [৩০]
    A set of stones is scanned with a Specim LWIR-C imager in the thermal infrared range from 7.7 μm to 12.4 μm. The quartz and feldspar spectra are clearly recognizable.[30]


    খনিজগুলির হাইপারস্পেকট্রাল রিমোট সেন্সিং ভালভাবে বিকশিত। অনেক খনিজ বায়ুবাহিত চিত্রগুলি থেকে সনাক্ত করা যায় এবং স্বর্ণ এবং হিরে হিসাবে মূল্যবান খনিজগুলির উপস্থিতির সাথে তাদের সম্পর্কটি ভালভাবে বোঝা যায়। বর্তমানে, অগ্রগতি পাইপলাইন এবং প্রাকৃতিক কূপগুলি থেকে তেল এবং গ্যাস ফুটো হওয়া এবং গাছপালা এবং বর্ণালী স্বাক্ষরের উপর তার প্রভাব বোঝার দিকে is সাম্প্রতিক কাজের মধ্যে Werff [31] এবং নুমেনের পিএইচডি গবেষণাগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। [

    নজরদারী Surveillance

    হাইপারস্পেকট্রাল থার্মাল ইনফ্রারেড নির্গমন পরিমাপ, শীতের পরিস্থিতিতে একটি বহিরঙ্গন স্ক্যান, পরিবেষ্টিত তাপমাত্রা -15 ° C the চিত্রের বিভিন্ন লক্ষ্য থেকে আপেক্ষিক আলোকসজ্জা বর্ণালী তীরগুলি দিয়ে দেখানো হয়েছে। ঘড়ির কাচের মতো বিভিন্ন অবজেক্টের ইনফ্রারেড স্পেকট্রে স্পষ্টভাবে স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য রয়েছে। বিপরীতে স্তরটি বস্তুর তাপমাত্রা নির্দেশ করে। এই চিত্রটি একটি স্পেসিম এলডাব্লুআইআর হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজার দিয়ে তৈরি হয়েছিল [[30]
    হাইপারস্পেকট্রাল নজরদারি হ'ল নজরদারি করার উদ্দেশ্যে হাইপারস্পেকট্রাল স্ক্যানিং প্রযুক্তির প্রয়োগ। হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং সামরিক নজরদারিগুলিতে বিশেষত দরকারী কারণ প্রতিরোধের কারণে সামরিক সত্তা এখন বায়ুবাহিত নজরদারি এড়ানোর জন্য গ্রহণ করে। হাইপারস্পেকট্রাল নজরদারি চালনা করে এমন ধারণাটি হাইপারস্পেকট্রাল স্ক্যানিংয়ের ফলে আলোক বর্ণের এত বড় অংশ থেকে তথ্য আসে যে কোনও প্রদত্ত বস্তুর স্ক্যান হওয়া অনেকগুলি ব্যান্ডের কমপক্ষে কয়েকটিতে একটি অনন্য বর্ণালী স্বাক্ষর থাকতে হবে। ২০১১ সালের মে মাসে ওসামা বিন লাদেনকে হত্যা করা এনএসডাব্লুডিজির সিলগুলি পাকিস্তানের অ্যাবোটাবাদে ওসামা বিন লাদেনের চত্বরে অভিযান (অপারেশন নেপচুনের স্পিয়ার) পরিচালনা করার সময় এই প্রযুক্তি ব্যবহার করেছিল। [৮] [৩৩] হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং মুখের স্বীকৃতি উদ্দেশ্যে ব্যবহার করার সম্ভাবনাও দেখিয়েছে। হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং ব্যবহার করে মুখের স্বীকৃতি অ্যালগরিদমগুলি traditionalতিহ্যগত চিত্রগুলি ব্যবহার করে অ্যালগরিদমের চেয়ে আরও ভাল পারফর্মেন্স দেখানো হয়েছে। [৩৪]

    প্রথাগতভাবে,
    বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ থার্মাল ইনফ্রারেড হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং সিস্টেমে তরল নাইট্রোজেন বা হিলিয়াম কুলিংয়ের প্রয়োজন পড়েছে, যা বেশিরভাগ নজরদারি অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য এগুলিকে অযৌক্তিক করে তুলেছে। ২০১০ সালে স্পেসিম একটি তাপীয় ইনফ্রারেড হাইপারস্পেকট্রাল ক্যামেরা চালু করেছিলেন যা সূর্য বা চাঁদের মতো বাহ্যিক আলোক উত্স ছাড়াই বহিরঙ্গন নজরদারি এবং ইউএভি অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে [[৩৫] [৩ 36]


    Hyperspectral thermal infrared emission measurement, an outdoor scan in winter conditions, ambient temperature -15°C—relative radiance spectra from various targets in the image are shown with arrows. The infrared spectra of the different objects such as the watch glass have clearly distinctive characteristics. The contrast level indicates the temperature of the object. This image was produced with a Specim LWIR hyperspectral imager.[30]

    জ্যোতির্বিদ্যা Astronomy
    জ্যোতির্বিদ্যায়, হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং স্থানিকভাবে সমাধান হওয়া বর্ণালী চিত্র নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। যেহেতু স্পেকট্রাম একটি গুরুত্বপূর্ণ ডায়াগনস্টিক, তাই প্রতিটি পিক্সেলের স্পেকট্রাম থাকার ফলে আরও বিজ্ঞানের কেসগুলির সমাধান করা সম্ভব হয়। জ্যোতির্বিদ্যায়, এই কৌশলটিকে সাধারণত অবিচ্ছেদ্য ক্ষেত্র বর্ণালী হিসাবে চিহ্নিত করা হয়, এবং এই কৌশলটির উদাহরণগুলিতে খুব বড় দূরবীণে ফ্লাইমস [৩]] এবং সিনফোনি [৩৮] অন্তর্ভুক্ত রয়েছে,
    তবে চন্দ্র এক্স-রে অবজারভেটরিতে অ্যাডভান্সড সিসিডি ইমেজিং স্পেকট্রোমিটারও এই প্রযুক্তিটি ব্যবহার করে

    Remote chemical imaging of a simultaneous release of SF6 and NH3 at 1.5 km using the Telops Hyper-Cam imaging spectrometer[39]

    রাসায়নিক ইমেজিং
    মূল নিবন্ধ: রাসায়নিক ইমেজিং
    সৈন্যরা বিভিন্ন ধরণের রাসায়নিক বিপদের মুখোমুখি হতে পারে। এই হুমকিগুলি বেশিরভাগ অদৃশ্য তবে হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং প্রযুক্তির দ্বারা সনাক্তযোগ্য। ২০০৫ সালে প্রবর্তিত টেলপস হাইপার-ক্যাম, এটি 5 কিলোমিটার দূরে দূরে দেখিয়েছে [[৪০]

    পরিবেশ Environment

    শীর্ষ প্যানেল: একটি CO2 নির্গমন রেখার সাথে সামঞ্জস্য করে 2078 সেমি at 1 এর সময়-গড় বর্ণাল বর্ণের কন্টোর মানচিত্র। নীচের প্যানেল: প্লামের পার্টিকুলেটস থেকে ক্রমাগত নির্গমন অনুসারে 2580 সেন্টিমিটার − 1 এ বর্ণালী আলোকসজ্জার কনট্যুর মানচিত্র। স্বচ্ছ আয়তক্ষেত্রাকার স্ট্যাকের অবস্থান নির্দেশ করে। -1৪-১৮২ কলামগুলির মধ্যে সারি 12-এ অনুভূমিক রেখাটি পিক্সেলগুলি নির্দেশ করে যা ব্যাকগ্রাউন্ড বর্ণালী অনুমান করতে ব্যবহৃত হয়। টেলপস হাইপার ক্যামের সাহায্যে পরিমাপ করা হয় [[41]
    বেশিরভাগ দেশগুলিতে কয়লা এবং তেলচালিত বিদ্যুৎকেন্দ্রগুলি, পৌর ও বিপজ্জনক বর্জ্য পদার্থ, সিমেন্ট প্ল্যান্টগুলির পাশাপাশি অন্যান্য অনেক ধরণের শিল্প উত্স দ্বারা উত্পাদিত নির্গমনগুলির ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ প্রয়োজন require এই তদারকিটি সাধারণত ইনফ্রারেড স্পেকট্রোস্কোপি কৌশলগুলির সাথে মিলিয়ে এক্সট্রাক্ট স্যাম্পলিং সিস্টেমগুলি ব্যবহার করে করা হয়। কয়েকটি সাম্প্রতিক স্ট্যান্ডঅফ পরিমাপ বায়ু মানের মূল্যায়নের অনুমতি দেয় তবে অনেকগুলি দূরবর্তী স্বাধীন পদ্ধতি স্বল্প অনিশ্চয়তা পরিমাপের অনুমতি দেয় না।

    Top panel: Contour map of the time-averaged spectral radiance at 2078 cm−1 corresponding to a CO2 emission line. Bottom panel: Contour map of the spectral radiance at 2580 cm−1 corresponding to continuum emission from particulates in the plume. The translucent gray rectangle indicates the position of the stack. The horizontal line at row 12 between columns 64-128 indicate the pixels used to estimate the background spectrum. Measurements made with the Telops Hyper-Cam.[41]  
    শীর্ষ প্যানেল: একটি CO2 নির্গমন রেখার সাথে সামঞ্জস্য করে 2078 সেমি at 1 এর সময়-গড় বর্ণাল বর্ণের কন্টোর মানচিত্র। নীচের প্যানেল: প্লামের পার্টিকুলেটস থেকে ক্রমাগত নির্গমন অনুসারে 2580 সেন্টিমিটার − 1 এ বর্ণালী আলোকসজ্জার কনট্যুর মানচিত্র। স্বচ্ছ আয়তক্ষেত্রাকার স্ট্যাকের অবস্থান নির্দেশ করে। -1৪-১৮২ কলামগুলির মধ্যে সারি 12-এ অনুভূমিক রেখাটি পিক্সেলগুলি নির্দেশ করে যা ব্যাকগ্রাউন্ড বর্ণালী অনুমান করতে ব্যবহৃত হয়। টেলপস হাইপার ক্যামের সাহায্যে পরিমাপ করা হয় [[41]

    সুবিধাগুলি এবং অসুবিধাগুলি
    হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিংয়ের প্রাথমিক সুবিধাটি হ'ল, কারণ প্রতিটি পয়েন্টে একটি সম্পূর্ণ বর্ণালী অর্জন করা হয়, অপারেটরের নমুনার পূর্বের কোনও জ্ঞানের প্রয়োজন নেই, এবং পোস্টপ্রসেসিং ডেটাসেট থেকে সমস্ত উপলভ্য তথ্য খনন করার অনুমতি দেয়। হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং কোনও প্রতিবেশে বিভিন্ন বর্ণালীগুলির মধ্যে স্থানিক সম্পর্কের সুবিধাও নিতে পারে, চিত্রটির আরও বিভাজন এবং শ্রেণিবিন্যাসের জন্য আরও বিস্তৃত বর্ণালী-স্থানীয় মডেলগুলিকে মঞ্জুরি দেয় [[৪২] [৪৩]

    প্রাথমিক অসুবিধাগুলি হ'ল ব্যয় এবং জটিলতা। হাইপারস্পেকট্রাল ডেটা বিশ্লেষণের জন্য দ্রুত কম্পিউটার, সংবেদনশীল ডিটেক্টর এবং বড় ডেটা স্টোরেজ সক্ষমতা প্রয়োজন। হাইপারস্পেকট্রাল কিউবগুলি বৃহত, বহুমাত্রিক ডেটাসেটগুলি সম্ভাব্য কয়েকশ মেগাবাইটের বেশি হয়ে যাওয়ার কারণে গুরুত্বপূর্ণ ডেটা সঞ্চয় করার ক্ষমতা প্রয়োজনীয়। এই সমস্ত কারণ হাইপারস্পেকট্রাল ডেটা অর্জন এবং প্রক্রিয়াকরণের ব্যয়কে ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি করে। এছাড়াও, গবেষকরা যে বাধার মুখোমুখি হয়েছিল তার মধ্যে একটি হাইপারস্পেকট্রাল উপগ্রহগুলিকে তাদের নিজস্ব ডেটা বাছাই করার জন্য এবং শুধুমাত্র সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ চিত্রগুলি সঞ্চার করার জন্য উপায়গুলি সন্ধান করতে পারে, কারণ যে প্রচুর তথ্যের সংক্রমণ এবং সঞ্চয় উভয়ই কঠিন এবং ব্যয়বহুল প্রমাণিত হতে পারে [ ] অপেক্ষাকৃত নতুন বিশ্লষণী কৌশল হিসাবে হাইপারস্পেক্টারাল ইমেজিংয়ের সম্পূর্ণ সম্ভাবনা এখনও উপলব্ধি করা যায় নি।











  • 0 comments:

    Post a Comment

    New Research

    Attention Mechanism Based Multi Feature Fusion Forest for Hyperspectral Image Classification.

    CBS-GAN: A Band Selection Based Generative Adversarial Net for Hyperspectral Sample Generation.

    Multi-feature Fusion based Deep Forest for Hyperspectral Image Classification.

    ADDRESS

    388 Lumo Rd, Hongshan, Wuhan, Hubei, China

    EMAIL

    contact-m.zamanb@yahoo.com
    mostofa.zaman@cug.edu.cn

    TELEPHONE

    #
    #

    MOBILE

    +8615527370302,
    +8807171546477