today we will discuss on hyperspectral remote sensing basically in the lecture we will talk about what is the basis behind hyperspectral remote sensing the fundamental behind it and what are the sensors available in the image acquisition mechanism sensors available in this and the potential application from hyperspectral data sets so as you all know from your fundamental lectures in basics of remote sensing that when the light interacts with the Earth's surface these five mechanisms can happen either the light get scattered it is reflected absorbed and emitted what is there it can be scattered means the light when the energy falls on the Earth's surface features it get scattered in many directions not only in the return back but in all other directions away from the object so it can be scattered the other is the light can be reflected that the energy strikes the object it can reflect away in a single direction when it reflects away in a single direction then we call it as a reflected energy when it gets scattered or reflected in many directions then they are scattered they don't and the other is it gets absorbed as the energy strikes the earth surface feature it gets absorbs and stored within it which is usually considered as heat and this energy or what we say as thermal energy always flow from warmer to cooler areas and these this thermal energy can be transmitted or transferred a sorry transferred in three ways conduction convection and radiation and it can emit or radiate itself later on so as the energy strikes this absorbed energy which is absorbed can be emitted or released at a later time and this energy can be measured during both daytime and nighttime and lastly the energy which falling on the Earth's surface can be transmitted or it passes through the object and we can be changed or refracted so this is what is there so in summarize if I say the energy from the Sun reaches the Earth's surface it's either absorbed which is later on emitted reflected or transmitted right the reflection of this energy if we will consider only the reflected component then the reflection of the sun's energy by any material creates a unique footprint that you already know from the basic lecture which is known as the spectral signature of the material so it's a unique footprint which enables us so the location and shape of these unique footprints the this reflection absorption enables us to identify different types of the land surface features right so if I look at it you've all seen these are the different kinds of satellite images which you have already seen or interpreted in the previous exercises a panchromatic image a true color image and a false color so panchromatic image is what it has a single band one band data sets black and white whereas this is a normal color photograph which you can click from your normal camera's RGB images so true color images this also falls in the category of multi spectral because it has more than one band data sense then we talk about the false color that is we are using the wavelength region which is invisible to human eye we are moving on to the infrared region which we call as the and we can use the infrared along with the visible region to create a false color image now what we look at this example why we need hyperspectral or what is the significance of hyper spectral now if I look at the Landsat eight bands now in this 8 there are a Landsat 8 data sets there are 9 bands now if you look at these ones which is highlighted in the pink color here if you there is a coastal aerosol bands each of the bear band there is a wavelength region which it is associated for example Coastal Arizona is from point four three two point five band blue which is 0.45 to 0.5 fun now each of them have a variable spatial resolution panchromatic with the high spatial with 15 meters the others are with 30 meters now look at the bandwidth bandwidth is what the difference between the range this is the range bandwidth is nothing but difference between 0.45 - 0.53 what is the band range now this range is point zero two in case of band one others it is point zero six and if I go to the shortwave infrared - it is 0.18 0.18 and point zero two again so these are if I convert it into nanometers this will be 180 nanometers 0.18 would be 180 nanometers that means my bandwidth is large it's a coarser bandwidth panchromatic bandwidth is 180 meter whereas here my bandwidth is around 0.02 would coincide to be 20 nanometers very small bandwidth which comes out in the sum of the wavelength parts here it is 60 nanometers so you you all are aware about what is spectral resolution spectral resolution is basically the number of bands but it is not only the number of bands it is associated with the band range spectral range band width smaller the band width better is the spectral resolution larger the bandwidth Corsair is the spectral resolution now what is this advantage for example in this case of Landsat 8 they introduce the band for cirrus cloud detection which is band 9 which has a very very narrow bandwidth now why did they introduce this now if you look at this image I hope it is visible to you this is the visible image and this is the band 9 image now here if you see this band was created primarily for detection of high-altitude clouds the reason being that and the wavelength region which you see is what it is one point three six to one point three eight now this small bandwidth in this region around one point three eight this spectral band is designed to detect high-altitude clouds as this band the small region the region centering around point three six two point three eight corresponds to and strong water absorption band it has a very very strong water absorption region and it is so strong that any photon which is emitted by the Sun cannot reach the Earth's surface and even if it is emitted it will be again absorbed it can never reach the sensor so in this wavelength region what will happen is earth features cannot be visualized because the energy I in any case cannot reach the Earth's surface because of a strong water absorption zone there is a water vapour present in the lower strata of the atmosphere so it will absorb the energy and whatever is reflected also gets absorbed so nothing reaches the sensor so the Earth's surface will appear dark now what happens in high altitude clouds high altitude clouds at such an altitude that the reflection from this will never get absorbed to that extent and it will reach the satellite sensor so what is happening is in this region in the visible or the infrared region what you observe is the low altitude clouds observe seen but the differentiation between this high altitude cloud is not visible here these are the cirrus clouds even this area which is not visualized in the other bands whereas in the cirrus cloud because it is observe in a very narrow region which corresponds to a very strong water absorption surface you will see that these clouds become distinct so detection of cirrus clouds it's possible so the region reason for hyperspectral is to go towards narrower and narrower spectral region so as to able to identify certain objects on the earth's surface to enable us to strengthen to identify features if the same data instead of 0.3 a one point three six two point one point three eight it would have been 1 1.2 to 1.4 then what you get the energy which is measured in the broad region is an average reflected energy average energy from the entire region of the spectrum so this minut absorption band will not make much impact you will not be able to detect the features so in order to have use the property of the water absorption band which occurs in a very small region I need to design sensors or features which are bands have observation in regions which are narrower in nature so that is the reason why hyperspectral came into being so hyper spectral this is another one example where you have the RGB image between the band six five four of the Landsat and this is the cirrus cloud image so you can clearly see the other land surface areas are totally dark whereas the cirrus cloud region appears totally white because of high reflection from them the other areas due to the water absorption energy gets absorbed nothing reaches the sensor so this is the significance again if you look at here this is the difference between multispectral and hyperspectral that means spectral resolution is higher in terms of hyper spectral that is narrower band observations so if I look at this observation from a hyper spectral sensor I can reconstruct my feature the reflectance curve is something very similar to your the one which you read in your literature whereas with hype multi spectral since I have observed in three bands I have three observations another example with Lancet which has more bands also this is the complete profile of vegetation which I can reconstruct by making observation in narrow spectral bands which gets lost out with thee the coarser or the multi spectral observations right now ultimately what we can say hyper spectral image imaging belongs to a class of technique which is referred to as spectral imaging or spectral analysis because we deal it's basically a part of image spectroscopy it is collecting and the and processing of your information from across the electromagnetic spectrum and from three to three bands to larger number of Japan's more number of bands in hundreds of bands is what is hyperspectral imager sensing three broad bands to hundreds of narrow bands right so it's a continuous it will give you a complete reflectance spectra can be obtained by the hyper spectral observation so in a way it is a combination of two technologies imaging technology and spectroscopy in a single system where it it is used to create a I mean acquire large datasets and requires hence when you have larger observations larger datasets then it requires new processing methods and if you look at it hyper spectral is a sign I mean basically requires narrow bands and contiguous bands if there are gaps in bands the continuity of observation is lost I may have 20 bands here but then on one band here twenty one here one here one here one here I'm missing out the critical regions so contiguity between the observations is also necessary so not only the narrowness of the observations but controversy so this is in a way it summarizes what is broadband remote multispectral remote-sensing hyperspectral and ultra spectral so if I say this is my panchromatic the entire visible region falls into one we make one observation which is my panchromatic region this is broadband multi spectral the same visible region is broken down into three broad spectral channels which is 0.45 2.5 - it can be different depending on different sensors it will be variable but more or less it is dividing into three regions then the same visible region is divided into 100 spectral bands and later on with ultra spectral which is one step ahead of the hyper spectral is thousands of band bit within the visible region so if I look at only one part of the spectrum that is a visible one two three two hundred to thousands so here multi spectral is separated spectral bands no spectral gap this is what I meant by contiguity there is no spectral gap between the observations this is broadband where my bandwidth may vary from 60 to hundred nanometers this is a narrow bandwidth where my bandwidth is of the order of 10 - nanometers or even less than 10 nanometers right course our representation of spectral it provides multi spectral provides a course our spectral is a representation of spectral signature what we saw we had only few observations whereas hyper spectral provides a complete representation of the spectral signature and if I talk about the levels of spectral information what it will lead why do we need where it is can correlated now let us talk about panchromatic all of you have seen a panchromatic image what you can do you can detect the presence of material which determines the presence of an object activities or event but two objects may have a similar kind of a appearance so how to distinguish or classify or separate then you need multi spectral and so on you move towards the hyper spectral so as the spectral capability increases your power of analysis also increases over what kind of information you can extract from this also increases for example in primary case if I talk about panchromatic multispectral it is just detection the presence of materials objects activities can be done then next is when you have more information you can classify them into spectrally similar groups then you can discriminate between two type of features this is dense forest this is sparse forest or whatever is vegetation you can discriminate between different categories as the spectral capability increases then identification of the material is possible then once even with the more number of bands you can determine the variability of the identified material that is between wet feet wet and dry sand soil particle size no grain effect size and then finally you can quantify in terms of the abundance of these materials so as the power of spectral information increases your analysis of kind of information which you can extract also enhances so this is what is there finally what do you get you have an image where for each pixel you can have large number of observations depending on the number of bands you have and using this information you can reconstruct the scan Tague spectral signature which you can correlate to the ground feature and identify the material present in the pixel so this is another perspective of a three-dimensional hyperspectral cube which is nothing but this is the spatial pixel x and y which you have in a multi spectral and in this case the Z dimension is the number of bands or the wavelength the wavelength is your Z dimension x and y is your position and Z is the wavelength and this is another way of perspective of the hyper this is single wavelength datasets then hyperspectral and this is the complete spectra of the pixel now another comparison between multispectral and hyperspectral now this is from the hyper spectral lab sensor this is a Modi's data which has larger 16 around 20 bands in one kilometer resolution this is a Landsat image so as a number of observation increases in hyperspectral the finest of the spectral signature you can observe and from this it enables you to identify what that feature is on ground now if you look in this spectral profile in this vegetation spectra there is reflection and there are also zones where there is absorption now in this curve which is more generalized with Landsat lesser number of wavelength bands all models these peculiar absorption zones they are missing they are not captured now the main principle or the science behind hyper spectral is we identify or these absorption zones which are there they are typical of each and every feature on the ground these zones where it occur the moment the composition of the material changes the position of these absorption zones whether it will occur where it'll occur changes and the absorption region is so narrow that it is missed out in the broadband remote sensing so you can see it's a very very narrow region and there is an observation here but because of the broad observation this small dip has been missed out and this absorption is typical of that land surface feature so when I make large number of observations I am able to capture the region where this absorption occurs and from ground reference I also know that this absorption occurs for the X object so I can directly say this pixel corresponds to that object so another IR this hyperspectral sensors we say it measure hundreds of bands and most worthy of the multi spectrum sensors measures only in few number of bands so it's not the number of measured wavelength that defines a multi spectral or hyper spectral it is what the narrowness and the contiguous nature I may not have hundred bands but if I have twenty narrow and contiguous band also then also I can say it's a hyper spectrum so the main chi criteria to call it as a hyper spectral is narrowness of the band and contiguous nature of the band so even twenty bands which are 10 nano meter wide and contiguous in nature can also be quantified or called as hyper spectral senses right now why hyper spectral that's the reason which I just told you that to detect the absorption features now these absorption features are known as diagnostic features and are typically very very narrow in region and the surface material on the Earth's surface can be identified by you by the use of these diagnostic absorption features they occur in a I mean absorption occurs in an object because of the material present in it like when I said in the region of one point three six two one point three eight micrometers the water vapor present in the atmosphere absorbs the radiation similarly the material present in the object absorbs the radiation so where this absorption each object if I talk about minerals is composed of either hydroxyl ion carbonate sulfates so when they interact with the electromagnetic radiation there is reflection and absorption and the absorption points are very very narrow in region and where they occur depends on the type of composition of the object now if you look at this there are two spectral profiles specifically in the regions being zoomed out in the region of two to 2.4 microns now if you look here there that the kaolinite and the alanine have an absorption feature at 2.1 and 2.3 right but the feature has a different shape in position it's a different shape and the position of these absorptions are also separated out if I talk about broadband remote sensing multispectral my observation would be in a with a 60 nanometer bandwidth everything will fall into one and this difference in the dip region would be missed out so here the bandwidth is how much 20 nanometers difference between 2.1 and 2.3 is 0.2 so it will be around 20 nanometers here and it will be easily detected so here if you look this is if I can measure the amount of the dip and the width of the dip because in the previous case also you saw the amount of the dip the shape and the position of this dip is totally different so and they are characteristic of each of the mineral kaolinite and ln8 it is characteristic of them that the dip would be in this case to 0.1 microns width will be this much depth will be this much and using this information measuring this information I can characterize from the data what mineral it is there at that location some of the absorption zones like if you see in iron oxides they are broader in nature compared to the previous one they are narrow absorption zones whereas in iron oxide materials these absorption zones are broad bands and hence they can be easily identified by the multispectral data also the absorption bands which are very narrow in nature require finer observations now this is one the observe a the absorption is due to high HOH bond that is hydroxyl bond here present and this because of these absorptions are there they are also at certain locations very very narrow in nature and to capture it you require fine observations that is an hyperspectral later this is for a vegetation species of pine and fir as you look they are very close to each other the depth is different but the position is very close to each other if I make a broadband observations this location would be missed out and both the profiles would appear similar it will be hard to identify whether what is which is pine and which is four so get in a way in order to identify these two features I need finer observations now what is the wavelength region this anyway some of it you had in the remote sensing lectures where in case of which wavelength is you is suitable for what kind of applications in terms of hyperspectral remote sensing because of the material composition 0.4 to 1.4 wavelength in case of minerals which is the feature which you are able to capture that is iron-bearing minerals if it is their carbonates and sulfate composition is there then this is a crucial wavelength to look for if the mineral contains carbonates hydroxyl or clay etcetera then 1.5 21.85 2 to 2.5 so the shortwave infrared region is crucial in terms of carbonates hydroxyl groups whereas sulfates iron-bearing minerals as we saw in the previous example that for iron oxide they are broader in nature and specifically the red region is very very important for iron-bearing minerals if I talk about vegetation features then in terms of chlorophyll differentiation plant water content cellulose protein starts lignin 0.43 to 0.65 the visible region the near infrared and the shortwave infrared are significant shortwave infrared in terms of the water content in the plant then inter for the snow ni studies you have this for understanding the snow grain size its impacts affects snow depth contaminants contaminants snow gray liquid water content the visible region and the near infrared region is useful now what should be the optimum requirement for the spectral bandwidth in terms of different applications so if you look at it from this for different applications of vegetation water or in terms of geological applications like iron minerals or any other minerals what is coming in all the wavelength region whether we are talking about visible near infrared an optimum resolution you coming out is 10 nanometers because here in the visible region 20 nanometers but as we go ahead it says 5 to 10 nanometers in the near infrared region so an optimum wavelength if I can say 10 nanometer would be appropriate for all kinds of vegetation soil and geological investigations in this shortwave infrared region again for different applications of soil moisture for mineral identification for different mineral carbonate sulfates all these features an optimum 10 nanometers is the one which is required for proper utilization of hyperspectral data sets for identification of these features so in a nutshell we can say multispectral instruments can discriminate materials whereas hyperspectral enables us to identify animal the features on the Earth's surface so the most significant advantage of multi SPECT but however multispectral advantage is that that many multi spectral images are available hyper spectral there are still very few number of spaceborne multi hyper spectral sensors mostly they are airborne and now what is the limitations of hyper spectral data if we talk about since we have large volume of data in as we saw in the visible itself you have large number of pans so there will be redundancy it is also very very sensitive to noise and the main issue is most of the hyper spectral sensors which are spaced pon they are of a moderate spatial resolution so in those cases what do you have you will get a mixed pixel effect mixed pixel is one that when we have a coarse to moderate spatial resolution for example let us consider as 30 meter spatial resolution within a 30 meter pixel you will have many land cover features and the reflectance which is measured or the reflected energy which is measured is the weighted average of the energy reflected by different objects within that 30 meter pixel so how do I interpret to which glass on what is the material on the surface because the spectra which I get is not from one material the spectra is a combination of the reflectance from different material present in that large pixel that of 30 meter by 30 meter so how do I identify which is the land-cover class so this is one of the major problems with the hyperspectral data sets then hyperspectral data sets needs to be calibrated you have atmosphere in between atmosphere interacts with the electromagnetic radiation it attenuates the signal so those kind of connections need to be done with hyperspectral before it can be used for further analysis so this is what I mentioned was a fixed mix pixel problem where if you look this is one big pixel within one pixel you have lot of variability and that the output pixel is a combination of the different objects present within it so data volume is redundancy is there in hyperspectral data sets and however it has its strengths that if you have done all these Corrections on to the data sets which we will discuss subsequently then it will give you information on the Earth's surface now as in case of multi spectral hyperspectral remote sensing can also be acquired using this plume push broom and frame camming system so the entire will a whole principle is similar to the multi spectral except that that instead once the light comes the electromagnetic energy gets separated into distinct angles and the spectra of the single ground pixel will be dispersed this energy from here we be dispersed and focused dispersed using a prism or a grating instrument like a prism if I if a white light passes through a prism the light gets reflected into its various colors its various spectra so similarly here we have a grating instrument or a spectra which diode disperses the light into his respective wavelength and then corresponding to each of these wavelength there are detectors which will record this as energy measure this energy and convert it into a image so this is how is their energy from the ground gets can falls on a dispersing element which disperses the light into its different wavelength there are detectors corresponding to each wavelength they measure the radiations and the images composed so these are the three acquisition mechanism for hyperspectral sensors point scan mode line scan mode and the plane scan similar to a multi spectra we can say this is wisp loop push group answer area scanner so a line-by-line the pixel is observed falls on the optics there you have the dispersing element which disperses the energy into different wavelength and they are measured this is a push broom scanner so instead of one pixel at a time this is a line which is scanned one by one to create this image and in this case chunks of blocks an array area array is scanned and converted into the image blocks of images are scanned and the whole image is reconstructed this is another perspective of it what you see it's a pixel by pixel scanning and line is constituted this is an line scanning area scanning and how you get the final hyperspectral images is acquired now what are the different as we mentioned hyperspectral sensors are more in specifically airborne cases we have large number of aragon hyperspectral sensors whereas less number of space porn so we will just see what are the different and we have ground-based instruments which are necessary in case of hyper spectral analysis which are known as spectral radiometers now this is a VRS is one of the well-known oldest airborne visible infrared imaging spectrometer which has 224 spectral bands in the wavelength region from 0.38 to 2.5 micrometers with a bandwidth of 10 nanometers and a 30 degree field of view with a pixel size of 20 meters and a swath width of around 11 kilometers and this is flown on an aircraft and hence can be flown under clouds and depending these pixel size can be varied depending on the flying altitude you have another high airborne hyperspectral sensor which is high map hyper spectral vapor which is having around variable 100 to 200 bands with a variable bandwidth of 10 to 20 nanometers and a variable spatial resolution again depending on the flying height then from calgary this compact airborne spectra graphic image you having 288 bands in the spectral region from 390 to 900 nanometers so it's up till only the near infrared region again with a variable spatial resolution of 1 to 10 nanometers these are a few more airborne sensors hiders for the developed by the US Navy digital airborne imaging spectrometer which is an european airborne sensor having variable bandwidth at variable spectral resolution so if I talk about satellite sensors these are some of the satellite sensors which are available hyper on which is from us NASA is the organization which launched the satellite with a spatial resolution of 30 meters swath of very short a small swath of 7.6 km/h Peter's wavelength covering the entire visible and the infrared region up till 2.5 micrometers 242 bands with a spectral bandwidth of 10 nanometers Chris compact high resolution imaging spectroradiometer which is from the United States launched by the European Space Agency this has a variable spatial resolution at 18 meters and 36 meters with a swath of around 13 to 14 kilometers at neither with a wavelength of 400 2015 a no meters and they provide data in variable bands so you they'll give you 19 bands with other at at 18 meter resolution 63 bands at 36 meter resolution again with a variable spectral resolution then on board a India launched on were the on board it's Indian mini-satellite IMS a hyperspectral imager which has a spatial resolution of 506 meters swath of 129 kilometers approximately in the visible near infrared region with 64 bands and 10 nanometer spectral bandwidth China also has launched one hyperspectral imager with hundred meter spatial resolution swath width equivalent to 50 nanometers or more variable from nada to of neither then 400 to 950 again in the visible near infrared region with variable bands of 110 to 128 and the spectral resolution is 5 nanometers band width is 5 nanometers US has launched another one Heiko with has a 90 meter spatial resolution 42 kilometers watt again in the visible near infrared region up 2081 128 bands and 5.7 is the bandwidth so this is the email specs for the specs or image from the hyper on sensor this is the high Padron sensor this is crisp roba image which gives you at a variable spatial resolution at 18 and 36 another airborne sensor which spaceborne sensor which is medium resolution imaging spectrometer which has a the variable bandwidth from ten seven and a half to 2.5 at Piron variable wavelength regions and a spatial resolution which varies from 300 to 1200 nanometers again operating in the spectral range from three ninety to one zero four zero and a sampling interval of one point two five to thirty nanometers this is for the hi-c sensor of India which I just mentioned onboard Chandrayaan also India launched its hyper spectral imaging instrument which has nearly similar characteristics with the IMS except for the better spatial resolution of eighty meters there the spatial resolution was 500 here it is eighty meters now these are some of the forthcoming or future satellite sensors in hyper spectral areas they are from different countries from Germany Italy South Africa US Japan France and India with a variable spatial resolution from 15 to 30 meters to 60 meters and a coarser one which India is planning from a geostationary platform so this will be one of a unique mission where India will place a geostationary satellite with a hyper spectral center providing you 320 meter spatial resolution in the near infrared and 192 in the shortwave infrared and mostly and this will cover the entire spectral range from 400 to 2500 nanometers and this is the Japanese satellite they are also planning one hyperspectral satellite suit which will be launched in future with 30 meter spatial resolution and with a 185 bands and a bandwidth of 10 to 12 nanometers and the near future this is plan n map from Germany which is 30 meters what width of 30 kilometers again and in the region from 420 to 24 50 nanometers with 218 bands and 5 to 10 nanometers the spectral resolutions now we will talk about the applications the potential applications of hyper spectral reservist the multispectral data sets now if we talk about the major applications mining geology forestry agriculture environment what you can get from multi spectral and what added information you get from hyperspectral so if you talk about mining geology mineral from MSS multi spectral sensor you will get you can do a land cover classification Paris with hyperspectral you can go for mineral mapping identification of different minerals on the Earth's surface feature in for vegetation application forestry again land cover feature major odd may be to some extent a more distinct classification to forest types but with hyperspectral it leads to species identification vegetation stress studies detailed stand mapping folio chemistry can be analyzed with the hyperspectral data sets in terms of africa agriculture with multi spectral land cover classification to some limited extent crop mapping varies with hyper spectral soil mapping crop differentiation and crop stress trees so these are some of the few which has been mentioned but more detailed analysis can also be done soil salinity so in in in this case then environmental management in turbid multispectral you can have land-use monitoring whereas with hyperspectral chemical mineral mapping and analysis can be carried out so this is the strength of hyperspectral data sets so here what is there that with terms of imaging spectrometry the applications for mineral targeting the spectral region you have to use from around 300 nanometers or 3.3 micrometers to 2.5 micrometer with 10 nanometer bandwidth will enable you to help in Mendel targeting for soils high resolution imaging spectrometer helps in genetic and fertility classification of soils for vegetation as we said we have the ground potential you can see for example here this is the spectral profile or you can say a spectral signature for a general vegetation features and these are water absorption regions but if you look at the region where if the obligation is green in color what will happen it will absorb blue wavelength red wavelength and reflect in green so this is blue green red now after the dip in red suddenly there is a rise in the infrared this sudden rise is known as red edge of the spectra so here is the suddenly you in this sudden rise so this is a position which falls around 670 to 740 nanometers this red edge location which will enable you to detect the around 670 to 740 nanometers this red edge position is there so depending on this position you can identify whether the vegetation is stressed stressed due to what or it's a healthy vegetation so this is known as this is the red edge point that is where the sudden rise in due to the infrared position dip to rise now if this shift this reddit shift towards the lower wavelength then we say the vegetation is stressed if the red edge shifts towards the longer wavelength then it's a healthy vegetation now this shift in wavelength if you look at it in this point this shift in this wavelength towards the lower edge is not too broad it's very very narrow if I can measure this or if I can identify this shift I can lead to an analysis of the stress in the vegetation what kind of stress whether it is Neutron stress or for what reason that can be correlated so to measure this stress which is very very narrow in nature hyperspectral satellited and hyperspectral sensor datasets help and with this we can calculate the red edge position and depending on the red edge position one can say it's an healthy vegetation order stressed vegetation so you can see there is a drastic rise in the reflectivity from around 10% in the a red to more than 60% in the infrared so this sudden rise is known as the radius locations and it helps in determining the stress or the healthiness of a vegetation and this can only be captured when you make my new two finer observations that is the in case of hyperspectral sensor which is done so this is another example which highlights a healthy plant there a dead trees towards a longer wavelength and if it is shifting towards the lower wavelength that is called as blue shift which is telling you this is a senescence plant that means dried-out Blount so there is a stress so this is how it can be you more used for monitoring the stress in the vegetation and that reason of the stress can also be identifying another application to vegetation is it can be utilized for mapping the burnt star when fire occurs those cards which are left can be mapped using the hyperspectral data sets urban applications of course there is a limitation with the urban applications because most of the satellite sensors are having a core spatial resolution for urban applications what you need is very high spatial along with spectral information and which at the moment is a limitation because most of the sensors are with more than 30 meter spatial resolutions in case of airborne these are some of the studies which has been done using the airborne visible infrared imaging spectrometer from the US where you can say that the different types of road surfaces can be classified so whether it's a pavement parking area concrete all these variations you can see there are slight variations on to their respective profile and the point where the absorption is occurring is differing if if this is captured then the kind of the urban surfaces materials can be mapped in atmospheric studies atmospheric parameters can be measured using hyperspectral data set oceanographic applications for example this is one of the application for oil spill now if you look at the general profile a reflectance pattern for the oil and the ocean water you will see hardly there is a difference very minor differences there which cannot be captured with your observations from the blue wavelength onwards blue to some extent but still due to scattering lot of problems are there but when we talk about hyperspectral there again with finer observations you will get these small observer these small absorption zones due to the oil material and these are due to the carbon hydrogen bond at three distinct region at one point seven three two point three and one point two so if I can measure this I can find how much is the thickness of the oil and the concentration whether it is in large amount or lesser amount right so this also enables is to find differentiate between the water surface which is difficult with the a multispectral whereas with hyperspectral oil spill can be identified so this is one comparison of the classification done using different multispectral and hyperspectral sensor how it enables us to strengthen my classification the number of classes which can be identified with the hyperspectral is much larger than the multispectral but there are certain issues with hyperspectral that in hyperspectral basically pre-processing is one aspect which is required because hyperspectral sensors the lot of datasets their small small observations are done you have noise present in it they are other errors which needs to be corrected their signal-to-noise ratio in the shortwave infrared is also lower so some kind of pre-processing is done then atmospheric correction is required because I am correlating it to the ground spectra so you need to correct for the atmospheric disturbances atmospheric attenuation to get the exact ground spectra and of course geometry correction to correlate to the spatial location on the ground so these are with the Hyperion images you see there are certain stripes available which needs to be corrected that is radiometric and this is a raw data without doing the atmospheric correction the profile is different this is a raw data without any the radium atmospheric correction this is after atmospheric aeration the profile appears very closer to the one which is the ground spectra profile so these are some of the atmospheric correction methods which are image based and radiative transfer model based these are relative in nature these are absolute correction methods for atmospheric effects so relative approximate values when you want to quantify something from the satellite data sets then the absolute correction methods are now in case of hyperspectral sensors as we said the spectra which is generated from the image is compared with the ground spectra now the collection of ground spectra is known as spectral libraries they are basically references using which you are comparing the image spectra and trying to correlate the two of them and say this is this feature on ground so they are nothing but the collection of spectra of different surfaces met generated from lab and ground measurements and they contain spectra of individual species acquired at test sites which are representative of different terrain and climatic conditions so some of the spectra are also available on the website from the JPL NASA USGS from astra library many spectra available or you can collect it from your own ground instruments your spectral radiometer and generate a spectral library of different land cover features in that area so this database enables in identification of materials by matching their spectra with the spectra of grain from the earth observation satellites for identification of features on the ground so these are some of the publicly available spectral libraries which I included in NV software aster spectra library on the Internet is available you can create your own the mapping techniques the classification techniques in terms of hyper spectral also varies because the conventional multi spectral data techniques doesn't work like a hyper supervised classification because the number of bands increases there is a phenomena called huge phenomena which happens because of the large number of bands those methods are unable to classify such large volume of datasets because of which new approaches are identified for classification of hyper spectral data sets so these are some of the results using spectral angle mapper it creates separate images for Grad I mean into the number of classes or the features you want to identify so for example this is a grassland so all white which you see a grassland areas urban and accordingly all features are identified urban areas are white here forest areas are brighter this is the unmixing when you have mixed pixels 30 meters then in that case you can see that unmixing algorithms to what we mentioned that for a mixed pixel it is difficult to correlate to a particular class particular of type of feature on the earth so that pixel has to be unmixed in two different classes present in it so this is one of the method unmixing unmix is a pixel into its different constituents and for each it gives you a separate image this is a soil soil fraction image this is a water fraction image and this is a vegetation fraction image these are some of the software's which are available which can be utilized to process the hyperspectral data sets the NVE geomatica elders hyper spectral processing matlab is their multi spec is their tnt maps are their these are some of them available so with this we conclude the lecture English (auto-generated) Up next

আজ আমরা হাইপারস্পেকট্রাল নিয়ে আলোচনা করব মূলত বক্তৃতায় রিমোট সেন্সিং আমরা কি ভিত্তি সম্পর্কে কথা বলতে হবে হাইপারস্পেকট্রাল রিমোট সেন্সিং এর পিছনে এর পিছনে মৌলিক এবং কি আছে সেন্সর ইমেজ উপলব্ধ অধিগ্রহণ প্রক্রিয়া সেন্সর উপলব্ধ এটি এবং সম্ভাব্য প্রয়োগ হাইপারস্পেকট্রাল ডেটা সেট থেকে আপনি যেমন আপনার মৌলিক বক্তৃতা থেকে সবাই জানেন রিমোট সেন্সিং এর বেসিকগুলিতে যে কখন আলো পৃথিবীর সাথে যোগাযোগ করে পৃষ্ঠ এই পাঁচটি প্রক্রিয়া ঘটতে পারে হয় আলো ছড়িয়ে ছিটিয়ে যায় প্রতিফলিত শোষণ এবং যা নির্গমন সেখানে এটি ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা মানে হালকা যখন শক্তি উপর পড়ে পৃথিবীর পৃষ্ঠতল বৈশিষ্ট্য এটি পেতে না শুধুমাত্র অনেক দিক থেকে বিক্ষিপ্ত ফিরে আসা কিন্তু অন্য সব বস্তু থেকে দূরে দিক তাই এটি ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকতে পারে অন্যটি হল আলো প্রতিফলিত হতে পারে যে শক্তি আঘাত করে এটি একটিতে দূরে প্রতিফলিত করতে পারে একক দিক যখন এটি প্রতিফলিত করে একটি একক দিকের তারপর আমরা এটি হিসাবে কল একটি প্রতিফলিত শক্তি যখন এটি পায় বিচ্ছুরিত বা অনেকের মধ্যে প্রতিফলিত দিকগুলি তখন তারা ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকে না এবং অন্যটি এটি শোষিত হয় শক্তি পৃথিবী পৃষ্ঠে আঘাত হিসাবে বৈশিষ্ট্য এটি শোষণ এবং সংরক্ষণ করা হয় এটির মধ্যে যা সাধারণত হিসাবে বিবেচিত হয় তাপ এবং এই শক্তি বা আমরা হিসাবে কি বলে তাপীয় শক্তি সর্বদা উষ্ণ থেকে প্রবাহিত হয় শীতল অঞ্চলে এবং এই এই তাপ শক্তি প্রেরণ বা স্থানান্তর করা যেতে পারে একটি দুঃখিত তিনভাবে স্থানান্তরিত চালনা পরিবাহ এবং বিকিরণ এবং এটি পরবর্তীতে নির্গত বা বিকিরণ করতে পারে শক্তি হিসাবে এই শোষিত আঘাত শোষিত হয় যা শক্তি নির্গত হতে পারে বা পরে প্রকাশিত হয়েছে এবং এটি উভয় সময় শক্তি পরিমাপ করা যেতে পারে দিন এবং রাত এবং শেষ অবধি শক্তি যা পৃথিবীর উপরিভাগে পড়তে পারে স্থানান্তরিত বা এটি মাধ্যমে পাস বস্তু এবং আমরা পরিবর্তন হতে পারে বা প্রত্যাখাত তাই এই তাই সেখানে যা আছে সংক্ষিপ্ত বিবরণ যদি আমি থেকে শক্তি বলতে সূর্য পৃথিবীর পৃষ্ঠে পৌঁছেছে এটি হয় শোষণ যা পরে হয় নির্গত প্রতিফলিত বা ডান প্রেরণ আমরা যদি এই শক্তির প্রতিচ্ছবি শুধুমাত্র প্রতিফলিত উপাদান বিবেচনা করুন তারপরে সূর্যের শক্তির প্রতিচ্ছবি যে কোনও উপাদান দ্বারা একটি অনন্য সৃষ্টি পায়ের ছাপ যা আপনি ইতিমধ্যে জেনে গেছেন হিসাবে পরিচিত যে মৌলিক বক্তৃতা উপাদান বর্ণালী স্বাক্ষর তাই এটি একটি অনন্য পদচিহ্ন যা আমাদের সক্ষম করে সুতরাং এর অবস্থান এবং আকার এই প্রতিবিম্ব অনন্য পদচিহ্নগুলি শোষণ আমাদের সনাক্ত করতে সক্ষম করে স্থল পৃষ্ঠের বিভিন্ন ধরণের বৈশিষ্ট্যগুলি ঠিক আছে তাই যদি আমি এটির দিকে তাকাই তবে আপনি এগুলি সমস্তই বিভিন্ন ধরণের seen আপনার কাছে থাকা স্যাটেলাইট চিত্রগুলির ইতিমধ্যে দেখা বা ব্যাখ্যা করা পূর্ববর্তী একটি প্যানক্রোমেটিক ইমেজ অনুশীলন একটি সত্য রঙের চিত্র এবং একটি মিথ্যা রঙ প্যানক্রোমেটিক চিত্রটি এটির একটি একক ব্যান্ড এক ব্যান্ডের ডেটা কালো সেট করে সাদা যদিও এটি একটি সাধারণ রঙ আপনি যা ক্লিক করতে পারেন ফটোগ্রাফ আপনার সাধারণ ক্যামেরার আরজিবি চিত্রগুলি এত সত্য রঙ ইমেজ এটি বিভাগে পড়ে মাল্টি বর্ণালী কারণ এটি আরও আছে এক ব্যান্ডের ডেটা সেন্সের চেয়ে আমরা তখন কথা বলি আমরা যে মিথ্যা রঙ তা সম্পর্কে তরঙ্গদৈর্ঘ্য অঞ্চল যা ব্যবহার করে মানুষের চোখের কাছে আমরা অদৃশ্য ইনফ্রারেড অঞ্চলে যা আমরা ডাকি এবং আমরা পাশাপাশি ইনফ্রারেড ব্যবহার করতে পারি দৃশ্যমান অঞ্চলে একটি তৈরি করতে মিথ্যা রঙের চিত্র এখন আমরা যা দেখছি এই উদাহরণটি কেন আমাদের হাইপারস্পেকট্রাল দরকার বা হাইপারের তাত্পর্য কী আমি এখন ল্যান্ডসেটের দিকে নজর দিলে বর্ণালি আটটি ব্যান্ড এখন এই 8 এ আছে ল্যান্ডস্যাট 8 ডেটা সেটগুলিতে 9 টি ব্যান্ড রয়েছে এখন আপনি যদি এইগুলি দেখুন যদি এখানে গোলাপী রঙে হাইলাইট করা হয় আপনি এখানে প্রতিটি উপকূলীয় অ্যারোসোল ব্যান্ড রয়েছে ভালুক ব্যান্ড একটি তরঙ্গদৈর্ঘ্য আছে অঞ্চলটি এটির সাথে সম্পর্কিত উদাহরণ উপকূলীয় অ্যারিজোনা বিন্দু থেকে চার তিনটি দুই পয়েন্ট পাঁচ ব্যান্ড নীল যা এখন প্রতিটি 0.45 থেকে 0.5 মজাদার তাদের একটি পরিবর্তনীয় স্থানিক রেজোলিউশন আছে সঙ্গে প্যানক্রোমেটিক উচ্চ স্থান সহ 15 মিটার অন্যরা 30 মিটারের সাথে থাকে এখন দেখুন ব্যান্ডউইথ ব্যান্ডউইথ হয় পরিসীমা মধ্যে পার্থক্য কি এটি ব্যাপ্তি ব্যান্ডউইথ কিছুই নয় তবে 0.45 - 0.53 এর মধ্যে পার্থক্য ব্যান্ড পরিসীমা এখন এই পরিসীমা হয় ব্যান্ড একের ক্ষেত্রে পয়েন্ট শূন্য দুই অন্যদের এটি পয়েন্ট শূন্য ছয় এবং আমি যদি যান শর্টওয়েভ ইনফ্রারেড - এটি 0.18 0.18 এবং আবার দুটি শূন্য পয়েন্ট তাই এই আমি যদি এটি ন্যানোমিটারে রূপান্তর করি 180 ন্যানোমিটার হতে হবে 0.18 হবে 180 ন্যানোমিটারের অর্থ আমার ব্যান্ডউইথটি বড় এটি একটি মোটা ব্যান্ডউইথ প্যানক্রোমেটিক ব্যান্ডউইদথ 180 মিটার এখানে আমার ব্যান্ডউইথ প্রায় 0.02 এর সাথে মিলে যায় 20 ন্যানোমিটার খুব ছোট ব্যান্ডউইথ হতে হবে যা যোগফল আসে তরঙ্গ দৈর্ঘ্যের অংশ এখানে 60 is ন্যানোমিটার যাতে আপনারা সবাই সচেতন হন বর্ণালী রেজোলিউশন কি সম্পর্কে বর্ণালী রেজোলিউশন মূলত হয় ব্যান্ড সংখ্যা কিন্তু এটি না শুধুমাত্র এর সাথে জড়িত ব্যান্ডের সংখ্যা ব্যান্ড পরিসীমা বর্ণালী পরিসীমা ব্যান্ড প্রস্থ ব্যান্ড প্রস্থ ছোট বর্ণালী রেজোলিউশন আরও ভাল ব্যান্ডউইথ কর্সের বর্ণালী সমাধান এখন এই সুবিধা কি উদাহরণস্বরূপ ল্যান্ডস্যাট 8 এর ক্ষেত্রে তারা সিরাস মেঘের জন্য ব্যান্ড উপস্থাপন ব্যান্ড 9 যা সনাক্ত আছে খুব খুব সরু ব্যান্ডউইথ এখন কেন আপনি এখন তাকান তারা তারা এই এখন পরিচয় করিয়ে দেয় এই চিত্রটি আমি আশা করি এটি আপনার কাছে দৃশ্যমান এটি দৃশ্যমান চিত্র এবং এটি ব্যান্ড 9 ইমেজ এখন আপনি যদি এই ব্যান্ডটি দেখতে পান প্রাথমিকভাবে সনাক্তকরণের জন্য তৈরি করা হয়েছে উচ্চ-উচ্চতার মেঘ কারণ যে এবং তরঙ্গদৈর্ঘ্য অঞ্চল আপনি দেখুন এটি কি এক পয়েন্ট তিনটি ছয় এক পয়েন্ট তিন আট এখন এই ছোট প্রায় এক অঞ্চলে ব্যান্ডউইথ তিনটি পয়েন্ট এই বর্ণালী ব্যান্ড হয় উচ্চ-উচ্চতার মেঘ সনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা এই ব্যান্ড হিসাবে ছোট অঞ্চল অঞ্চল তিনটি ছয় দুই পয়েন্ট কেন্দ্রিক তিনটি পয়েন্টের সাথে মিল রয়েছে শক্ত জল শোষণ ব্যান্ড এটি আছে খুব শক্তিশালী জল শোষণ অঞ্চল এবং এটি এত শক্তিশালী যে কোনও ফোটন যা সূর্যের দ্বারা নির্গত হয় তা পৌঁছতে পারে না পৃথিবীর পৃষ্ঠ এবং এমনকি যদি এটি নির্গত এটি আবার এটি শোষিত হতে পারে সেন্সর পৌঁছে না তাই এই তরঙ্গদৈর্ঘ্য অঞ্চল যা ঘটবে তা হ'ল পৃথিবীর বৈশিষ্ট্যগুলি ভিজ্যুয়ালাইজ করা যায় না কারণ আমি যে কোনও ক্ষেত্রে শক্তি দিতে পারি না কারণ একটি পৃথিবীর পৃষ্ঠে পৌঁছে শক্তিশালী জল শোষণ অঞ্চল আছে একটি নিম্ন স্তরে উপস্থিত জলীয় বাষ্প বায়ুমণ্ডল যাতে এটি শোষণ করবে শক্তি এবং যা প্রতিফলিত হয় শোষিত হয় তাই কিছুই পৌঁছায় সেন্সর তাই পৃথিবীর পৃষ্ঠতল হবে উচ্চে কি ঘটে এখন অন্ধকার প্রদর্শিত উচ্চতা মেঘ উচ্চ উচ্চতা মেঘ এ যেমন উচ্চতা যে প্রতিবিম্ব এ থেকে কখনই শোষিত হবে না যে সীমা এবং এটি পৌঁছে যাবে স্যাটেলাইট সেন্সর তাই যা ঘটছে তা হচ্ছে দৃশ্যমান বা এই অঞ্চলে ইনফ্রারেড অঞ্চল আপনি যা পর্যবেক্ষণ করেন তা হ'ল কম উচ্চতার মেঘ দেখা কিন্তু পালন করা এই উচ্চ মধ্যে পার্থক্য এখানে উচ্চতার মেঘ দৃশ্যমান নয় এই অঞ্চলে এমনকি সিরিরাস মেঘ হয় যা অন্যটিতে ভিজ্যুয়ালাইজড হয় না ব্যান্ডগুলি যেখানে সিরাস মেঘে রয়েছে কারণ এটি পর্যবেক্ষণ করা হয় খুব সরু অঞ্চলে যা একটি খুব শক্ত জলের সাথে সম্পর্কিত শোষণ পৃষ্ঠ আপনি এটি দেখতে পাবেন এই মেঘগুলি তাই স্বতন্ত্র হয়ে ওঠে সিরাস মেঘ সনাক্তকরণ এটি সম্ভব হাইপারস্পেকট্রাল জন্য অঞ্চল কারণ সংকীর্ণ এবং সংকীর্ণ দিকে যেতে হয় বর্ণালী অঞ্চল যাতে করতে সক্ষম পৃথিবীর নির্দিষ্ট কিছু বিষয় চিহ্নিত কর আমাদের শক্তিশালী করতে সক্ষম করার জন্য পৃষ্ঠ একই ডেটা হলে বৈশিষ্ট্যগুলি চিহ্নিত করুন 0.3 এর পরিবর্তে একটি পয়েন্ট তিনটি ছয় দুই এক পয়েন্ট তিন আট এটি হবে 1 1.2 থেকে 1.4 হয়েছে তারপরে আপনি যা পাবেন শক্তি যা পরিমাপ করা হয় বিস্তৃত অঞ্চল একটি গড় প্রতিফলিত হয় পুরো শক্তি থেকে শক্তি গড় শক্তি বর্ণালী অঞ্চল সুতরাং এই মিনিট শোষণ ব্যান্ডটি করবে না আপনি করতে পারবেন না অনেক প্রভাব ফেলুন বৈশিষ্ট্যগুলি যাতে সনাক্ত করতে পারে তা সনাক্ত করুন জল শোষণ সম্পত্তি ব্যবহার করুন ব্যান্ড যা খুব ছোট অঞ্চলে ঘটে আমি সেন্সর বা বৈশিষ্ট্য ডিজাইন করা প্রয়োজন যা ব্যান্ড পর্যবেক্ষণ আছে অঞ্চলগুলি যা প্রকৃতিতে সংকীর্ণ হয় হাইপারস্পেকট্রাল এর কারণ এটি এত হাইপার বর্ণালি হয়ে ওঠে আপনি যেখানে অন্য একটি উদাহরণ আরজিবি চিত্রটি ব্যান্ড ছয় পাঁচের মধ্যে চারটি ল্যান্ডস্যাট এবং এটি সিরাস মেঘের চিত্র যাতে আপনি পরিষ্কারভাবে বলতে পারেন অন্যান্য স্থলভাগের অঞ্চলগুলি দেখুন সম্পূর্ণ অন্ধকার যেখানে সিরাস মেঘ অঞ্চল কারণ পুরোপুরি সাদা প্রদর্শিত হয় অন্য তাদের থেকে উচ্চ প্রতিবিম্ব জল শোষণ শক্তি কারণে অঞ্চল শোষিত কিছুই সেন্সর পৌঁছায় সুতরাং এটি আবার তাত্পর্য যদি আপনি এখানে দেখুন এই পার্থক্য মাল্টিস্পেকট্রাল এবং হাইপারস্পেকট্রালের মধ্যে এর মানে বর্ণালী রেজোলিউশন পদে উচ্চতর সংকীর্ণ ব্যান্ড যে হাইপার বর্ণালী পর্যবেক্ষণ তাই আমি যদি এই তাকান একটি হাইপার বর্ণালী সেন্সর থেকে পর্যবেক্ষণ আমি আমার বৈশিষ্ট্যটি পুনর্গঠন করতে পারি প্রতিফলন বক্ররেখা খুব কিছু আপনি যা পড়েন তার মতোই আপনার সাহিত্যে হাইপ মাল্টি বর্ণালী সহ যেহেতু আমি তিনটি ব্যান্ডে পর্যবেক্ষণ করেছি I তিনটি পর্যবেক্ষণ অন্য উদাহরণ আছে ল্যানসেটের সাথে আরও বেশি ব্যান্ড রয়েছে এটি সম্পূর্ণ প্রোফাইল উদ্ভিদ যা আমি পুনর্গঠন করতে পারি সংকীর্ণ বর্ণালী পর্যবেক্ষণ করা আপনার সাথে হারিয়ে যাওয়া ব্যান্ডগুলি মোটা বা বহু বর্ণালী পর্যবেক্ষণ এখনই শেষ পর্যন্ত কি আমরা হাইপার বর্ণালী চিত্র ইমেজিং বলতে পারি প্রযুক্তি যা একটি শ্রেণীর অন্তর্গত বর্ণালী ইমেজিং বা হিসাবে উল্লেখ করা হয় বর্ণালী বিশ্লেষণ কারণ আমরা এটি ডিল মূলত চিত্র বর্ণালী এর একটি অংশ part এটি সংগ্রহ করছে এবং প্রক্রিয়াজাতকরণ হচ্ছে জুড়ে আপনার তথ্য তড়িৎ চৌম্বকীয় বর্ণালী এবং তিনটি থেকে বৃহত্তর সংখ্যায় তিনটি ব্যান্ড জাপানের শত শততে বেশি ব্যান্ড ব্যান্ডগুলি হ'ল হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজার তিনটি ব্রড ব্যান্ড শত শততে সংবেদনশীল সরু ব্যান্ড ঠিক তাই এটি একটি অবিচ্ছিন্ন এটি আপনাকে সম্পূর্ণ প্রতিচ্ছবি দেবে হাইপার দ্বারা বর্ণালী প্রাপ্ত করা যেতে পারে বর্ণালী পর্যবেক্ষণ তাই এক উপায় এটি দুটি প্রযুক্তি ইমেজিং সমন্বয় প্রযুক্তি এবং একক মধ্যে বর্ণালী সিস্টেম এটি যেখানে এটি তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় মানে বড় ডেটাসেট অর্জন এবং প্রয়োজনীয় অতএব যখন আপনার বড় পর্যবেক্ষণ থাকে বৃহত্তর ডেটাসেটগুলি তখন নতুন প্রয়োজন requires প্রক্রিয়াজাতকরণ পদ্ধতি এবং যদি আপনি এটি তাকান হাইপার বর্ণালী একটি চিহ্ন যা আমি বোঝাতে চাইছি মূলত সরু ব্যান্ড এবং প্রয়োজন ফাঁক থাকলে সংক্ষিপ্ত ব্যান্ড ব্যান্ড পর্যবেক্ষণের ধারাবাহিকতা হয় হারিয়ে গেছে আমার এখানে 20 টি ব্যান্ড থাকতে পারে then এখানে একটি ব্যান্ড এখানে বিশ এক এখানে এখানে একটি এখানে এখানে আমি মিস করছি সমালোচনামূলক অঞ্চল তাই সংযুক্তি পর্যবেক্ষণগুলির মধ্যেও রয়েছে প্রয়োজনীয় তাই না শুধুমাত্র সংকীর্ণতা পর্যবেক্ষণ কিন্তু বিতর্ক তাই এই এটি একটি উপায়ে যা সংক্ষিপ্তসার করে তা ব্রডব্যান্ড রিমোট মাল্টিসেপট্রাল রিমোট সেন্সিং হাইপারস্পেকট্রাল এবং অতি বর্ণালী তাই যদি আমি বলুন এটি পুরো আমার প্যাঙ্ক্রোমেটিক দৃশ্যমান অঞ্চলটি আমাদের তৈরির মধ্যে পড়ে একটি পর্যবেক্ষণ যা আমার প্যানক্রোমেটিক অঞ্চল এটি ব্রডব্যান্ড মাল্টি বর্ণালী একই দৃশ্যমান অঞ্চলটি ভেঙে গেছে তিনটি বিস্তৃত বর্ণালী চ্যানেল যা 0.45 2.5 - এটি আলাদা হতে পারে বিভিন্ন সেন্সর উপর নির্ভর করে এটি করবে পরিবর্তনশীল হতে হবে তবে কমবেশি এটি হয় তারপর তিনটি অঞ্চলে বিভক্ত একই দৃশ্যমান অঞ্চলটি 100 এ বিভক্ত বর্ণালী ব্যান্ড এবং পরে আল্ট্রা সঙ্গে বর্ণালী যা এক ধাপ এগিয়ে হাইপার বর্ণালী হাজার হাজার ব্যান্ড বিট দৃশ্যমান অঞ্চলের মধ্যে তাই আমি যদি তাকান স্পেকট্রামের কেবলমাত্র একটি অংশে একটি দৃশ্যমান এক দুই তিন দুই থেকে হাজার হাজার তাই এখানে বহু বর্ণালী পৃথক বর্ণালী ব্যান্ড কোন বর্ণালী ফাঁক এটিই আমি সেখানে সংকোচনের দ্বারা বোঝাতে চাইছি এর মধ্যে কোনও বর্ণালী ফাঁক নেই পর্যবেক্ষণ এটি আমার ব্রডব্যান্ড যেখানে ব্যান্ডউইদথ 60 থেকে একশ থেকে পৃথক হতে পারে ন্যানোমিটার এটি একটি সরু ব্যান্ডউইথ যেখানে আমার ব্যান্ডউইথটি 10 ​​এর ক্রম - ন্যানোমিটার বা 10 এরও কম ন্যানোমিটার সঠিক কোর্স আমাদের বর্ণালী এর প্রতিনিধিত্ব করে মাল্টি বর্ণালী আমাদের একটি কোর্স সরবরাহ করে বর্ণালী বর্ণালীর উপস্থাপনা স্বাক্ষর যা আমরা দেখেছি আমাদের খুব কম ছিল হাইপার বর্ণালী যদিও পর্যবেক্ষণ এর সম্পূর্ণ উপস্থাপনা সরবরাহ করে বর্ণালী স্বাক্ষর এবং যদি আমি কথা বলি বর্ণালী তথ্যের স্তর সম্পর্কে এটি আমাদের নেতৃত্ব দেবে কেন আমাদের কোথায় দরকার এটি এখন সংযুক্ত হতে পারে আমাদের কথা বলা যাক Panchromatic সম্পর্কে আপনারা সবাই দেখেছেন আপনি কী করতে পারেন একটি পঞ্চরোগিক চিত্র image উপাদান উপস্থিতি সনাক্ত করতে পারেন যা কোনটির উপস্থিতি নির্ধারণ করে বস্তু কার্যকলাপ বা ইভেন্ট কিন্তু দুটি অবজেক্টস এ একই ধরণের হতে পারে চেহারা যাতে পার্থক্য বা শ্রেণিবদ্ধ বা পৃথক তারপর আপনার বহু প্রয়োজন বর্ণালী এবং তাই আপনি এগিয়ে যান হাইপার বর্ণালী তাই বর্ণালী ক্ষমতা বৃদ্ধি হিসাবে আপনার বিশ্লেষণ ক্ষমতা বৃদ্ধি পায় আপনি কি ধরনের তথ্য করতে পারেন তার উপর এটি থেকে এক্সট্রাক্ট এছাড়াও জন্য বৃদ্ধি উদাহরণস্বরূপ প্রাথমিক ক্ষেত্রে আমি যদি কথা বলি প্যানক্রোমেটিক মাল্টিস্পেক্ট্রাল এটি ঠিক is উপকরণ উপস্থিতি সনাক্ত অবজেক্টের ক্রিয়াকলাপগুলি পরবর্তী সময়ে করা যেতে পারে আপনি আরও তথ্য আছে যখন হয় এগুলি বর্ণনামূলকভাবে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে can একই গ্রুপ আপনি বৈষম্য করতে পারেন বৈশিষ্ট্য দুটি ধরণের মধ্যে এটি হয় ঘন বন এটি বিরল বন বা উদ্ভিদ যাই হোক না কেন আপনি পারেন বিভিন্ন মধ্যে বৈষম্য বর্ণালী ক্ষমতা হিসাবে বিভাগ এরপরে সনাক্তকরণ বৃদ্ধি করে উপাদান একবার সঙ্গে এমনকি তারপর সম্ভব আপনি করতে পারেন আরও বেশি পরিমাণে ব্যান্ড এর পরিবর্তনশীলতা নির্ধারণ করুন ভিজা মধ্যে যে সনাক্ত উপাদান ফুট ভেজা এবং শুকনো বালির মাটির কণার আকার কোন শস্য প্রভাব আকার এবং তারপরে অবশেষে আপনি শর্তাবলী পরিমাণ নির্ধারণ করতে পারেন হিসাবে এই উপকরণ প্রাচুর্য বর্ণালী তথ্যের শক্তি বৃদ্ধি পায় তথ্য ধরণের আপনার বিশ্লেষণ যা আপনি নিষ্কাশন করতে পারেন তাই বৃদ্ধি করে এই সেখানে অবশেষে কি আছে আপনি প্রতিটি জন্য যেখানে একটি ইমেজ পেতে পিক্সেল আপনার বিশাল সংখ্যক থাকতে পারে সংখ্যার উপর নির্ভর করে পর্যবেক্ষণ আপনার কাছে থাকা ব্যান্ডগুলি এবং এটি ব্যবহার করে তথ্য আপনি স্ক্যান পুনর্গঠন করতে পারেন বর্ণালী স্বাক্ষর যা আপনি করতে পারেন তা ট্যাগ করুন স্থল বৈশিষ্ট্য এবং সম্পর্কিত উপস্থিত উপাদান সনাক্ত করুন পিক্সেল তাই এটি অন্য দৃষ্টিকোণ একটি ত্রি-মাত্রিক হাইপারস্পেকট্রাল কিউব যা কিছুই নয় এটি স্থানিক পিক্সেল x এবং y যা আপনার একটি বহুগুণে রয়েছে বর্ণালী এবং এই ক্ষেত্রে জেড মাত্রা হ'ল ব্যান্ড সংখ্যা বা তরঙ্গদৈর্ঘ্য তরঙ্গদৈর্ঘ্যটি আপনার জেড মাত্রা x এবং y আপনার অবস্থান এবং জেড তরঙ্গদৈর্ঘ্য এবং এটি দৃষ্টিভঙ্গির অন্য উপায় হাইপারের মধ্যে এটি একক তরঙ্গদৈর্ঘ্য ডেটাসেটগুলি তখন হাইপারস্পেকট্রাল এবং এটি পিক্সেলের এখন সম্পূর্ণ বর্ণালী মাল্টিস্পেকট্রালের মধ্যে আরেকটি তুলনা এবং হাইপারস্পেকট্রাল এখন এটি থেকে হাইপার বর্ণালী ল্যাব সেন্সর এটি একটি মোদীর ডেটা যার চারপাশে আরও বড় 16 টি রয়েছে এক কিলোমিটার রেজোলিউশনে 20 টি ব্যান্ড এটি একটি ল্যান্ডসেট চিত্র তাই একটি সংখ্যা পর্যবেক্ষণ বৃদ্ধি হাইপারস্পেকট্রাল বর্ণালী মধ্যে সেরা স্বাক্ষর আপনি পর্যবেক্ষণ করতে পারেন এবং এ থেকে এটি আপনাকে এটি সনাক্ত করতে সক্ষম করে আপনি যদি তাকান তবে বৈশিষ্ট্যটি এখন মাটিতে রয়েছে এই উদ্ভিদে এই বর্ণালী প্রোফাইল বর্ণালী সেখানে প্রতিফলন আছে এবং সেখানে শোষণ আছে এমন অঞ্চলগুলিও এখন এই বক্ররেখায় যা আরও বেশি ল্যান্ডস্যাট কম সংখ্যার সাথে সাধারণীকরণ তরঙ্গদৈর্ঘ্য ব্যান্ডগুলির সমস্ত মডেল এই অদ্ভুত শোষণ অঞ্চল তারা হয় অনুপস্থিত তারা এখন ধরা পড়ে না মূল নীতি বা পিছনে বিজ্ঞান হাইপার বর্ণালী আমরা সনাক্ত বা এই তারা সেখানে আছে শোষণ অঞ্চল প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের বৈশিষ্ট্যযুক্ত যেখানে এটি ঘটে সেখানে এই জমিটি the এই মুহূর্তে রচনা উপাদান এই অবস্থান পরিবর্তন করে শোষণ অঞ্চলগুলি এটি ঘটবে কিনা যেখানে এটি পরিবর্তন হবে এবং শোষণ অঞ্চলটি এতটাই সংকীর্ণ যে এটি ব্রডব্যান্ড রিমোট মিস হয়েছে সংবেদনশীল যাতে আপনি দেখতে পারেন এটি খুব খুব সরু অঞ্চল এবং একটি আছে এখানে পর্যবেক্ষণ কিন্তু কারণ এই ছোট ডিপ আছে বিস্তৃত পর্যবেক্ষণ মিস করা হয়েছে এবং এই শোষণ হয় জমি পৃষ্ঠ পৃষ্ঠ বৈশিষ্ট তাই যখন আমি প্রচুর পরিমাণে পর্যবেক্ষণ করি আমি যেখানে অঞ্চলটি দখল করতে সক্ষম হয়েছি এই শোষণ ঘটে এবং স্থল রেফারেন্স থেকে আমি জানি এই শোষণ এক্স এর জন্য ঘটে অবজেক্ট যাতে আমি সরাসরি এই পিক্সেল বলতে পারি যে বস্তুর সাথে সম্পর্কিত সুতরাং অন্য আইআর এই হাইপারস্পেকট্রাল সেন্সর আমরা বলি এটি শত শত ব্যান্ড পরিমাপ করে এবং মাল্টি বর্ণালী সবচেয়ে উপযুক্ত সেন্সর মাত্র কয়েকটি সংখ্যায় পরিমাপ করে ব্যান্ডগুলি তাই এটি পরিমাপের সংখ্যা নয় তরঙ্গদৈর্ঘ্য যা বহু বর্ণালীর সংজ্ঞা দেয় বা হাইপার বর্ণালী এটি কি সংকীর্ণতা এবং সংকীর্ণ প্রকৃতি আমার কাছে যদি ব্যান্ড না থাকে তবে আমি থাকতে পারি বিশ সংকীর্ণ এবং স্বচ্ছ ব্যান্ড আছে এছাড়াও আমি বলতে পারি এটি একটি হাইপার বর্ণালী তাই প্রধান চি মাপদণ্ড একে হাইপার বর্ণাল হিসাবে কল করুন ব্যান্ড এবং সংমিশ্রনের সংকীর্ণতা ব্যান্ড প্রকৃতি এমনকি বিশ ব্যান্ড যা 10 ন্যানো মিটার প্রস্থ এবং স্বভাবের সংলগ্নও হতে পারে পরিমাণযুক্ত বা হাইপার বর্ণালী হিসাবে পরিচিত সংজ্ঞাগুলি এখনই কেন হাইপার বর্ণালী এই কারণটি আমি আপনাকে কেবল বলেছি যে শোষণ বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করতে এখন এই শোষণ বৈশিষ্ট্য পরিচিত হয় ডায়াগনস্টিক বৈশিষ্ট্য হিসাবে এবং সাধারণত অঞ্চলে এবং খুব খুব সংকীর্ণ পৃথিবীর পৃষ্ঠতল পৃষ্ঠ এর ব্যবহার দ্বারা আপনি চিহ্নিত করতে পারেন এই ডায়াগোনস্টিক শোষণ বৈশিষ্ট্য এগুলি একটি ঘটতে থাকে যার অর্থ শোষণ হয় উপাদান কারণ একটি বস্তু আমি উপস্থিত ছিল যখন মত এটি উপস্থিত এক পয়েন্ট তিনটি ছয় দুই এক অঞ্চল তিনটি আটটি মাইক্রোমিটার জলকে নির্দেশ করুন বায়ুমণ্ডলে উপস্থিত বাষ্প শোষণ করে বিকিরণ একইভাবে উপস্থিত উপাদান বস্তু বিকিরণ শোষণ তাই যেখানে যদি আমি কথা বলি তবে প্রতিটি অবজেক্টটি এই শোষণটি খনিজ সম্পর্কে হয় হয় গঠিত হাইড্রোক্সিল আয়ন কার্বনেট সালফেট তাই যখন তারা বৈদ্যুতিন চৌম্বক সঙ্গে যোগাযোগ বিকিরণ আছে প্রতিবিম্ব এবং শোষণ এবং শোষণ পয়েন্ট খুব খুব সংকীর্ণ অঞ্চলে এবং যেখানে তারা ঘটে তা নির্ভর করে অবজেক্টের রচনার ধরণের উপর এখন আপনি যদি এটি তাকান দুটি আছে বর্ণালী প্রোফাইল বিশেষত অঞ্চলগুলিতে অঞ্চলটি জুম করা হচ্ছে আপনি যদি তাকান এখন 2 থেকে 2.4 মাইক্রন এর এখানে যে কওলিনেট এবং alanine এ একটি শোষণ বৈশিষ্ট্য আছে ২.১ এবং ২.৩ ঠিক আছে তবে বৈশিষ্ট্যটিতে রয়েছে একটি অবস্থানে বিভিন্ন আকার এটি একটি বিভিন্ন আকার এবং অবস্থান এই শোষণ এছাড়াও পৃথক পৃথক হয় যদি আমি ব্রডব্যান্ড রিমোট সেন্সিং সম্পর্কে কথা বলি বহু পর্যবেক্ষণকারী আমার পর্যবেক্ষণ হবে একটি 60 ন্যানোমিটার ব্যান্ডউইথ সহ সবকিছু এক এবং এই মধ্যে পড়ে যাবে ডিপ অঞ্চলে পার্থক্য হবে মিস হয়েছে তাই এখানে ব্যান্ডউইথ কিভাবে হয় মধ্যে 20 ন্যানোমিটার পার্থক্য 2.1 এবং 2.3 0.2 হয় তাই এটি প্রায় হবে এখানে 20 ন্যানোমিটার এবং এটি সহজেই হবে সনাক্ত আপনি এখানে তাকান যদি তাই আমি যদি পারেন ডিপ পরিমাণ এবং পরিমাপ ডিপ প্রস্থ কারণ পূর্ববর্তী কেস আপনি ডুব পরিমাণ দেখেছি আকার এবং এই ডিপ অবস্থান সম্পূর্ণ আলাদা এবং তাই তারা খনিজ প্রতিটি বৈশিষ্ট্য কওলিনেট এবং ln8 এটি বৈশিষ্ট্যযুক্ত তাদের মধ্যে যে ডুব এই হবে 0.1 মাইক্রন প্রস্থের ক্ষেত্রে এটি হবে অনেক গভীরতা এই অনেক এবং ব্যবহার করা হবে এই তথ্যটি পরিমাপ করে তথ্যটি আমি থেকে চিহ্নিত করতে পারি এটি কি খনিজ তা তথ্য শোষণ অঞ্চল কিছু অবস্থান যেমন আপনি যদি লোহা অক্সাইডগুলিতে দেখতে পান তবে সেগুলি প্রকৃতির তুলনায় বিস্তৃত পূর্ববর্তী এক তারা সংকীর্ণ শোষণ হয় অঞ্চল যদিও আয়রন অক্সাইড উপকরণ এ শোষণ অঞ্চলগুলি ব্রড ব্যান্ড এবং সুতরাং এগুলি সহজেই সনাক্ত করা যায় মাল্টিস্পেক্ট্রাল ডেটাও শোষণ ব্যান্ড যা খুব সংকীর্ণ প্রকৃতির এখন সূক্ষ্ম পর্যবেক্ষণ প্রয়োজন এটি একটি শোষণ পর্যবেক্ষণ হাইড্রোক্সিল হ'ল উচ্চ HOH বন্ডের কারণে এখানে উপস্থিত এবং এই কারণে বন্ধন এই শোষণ তারা সেখানে আছে এছাড়াও খুব নির্দিষ্ট কিছু জায়গায় সংকীর্ণ প্রকৃতির এবং এটি আপনি ক্যাপচার সূক্ষ্ম পর্যবেক্ষণ প্রয়োজন যে একটি hyperspectral পরে এটি একটি পাইন এবং এফআইআর হিসাবে গাছপালা প্রজাতি আপনি দেখতে তারা প্রতিটি খুব কাছাকাছি হয় অন্য গভীরতা কিন্তু পৃথক অবস্থান একে অপরের খুব কাছাকাছি যদি আমি এটি ব্রডব্যান্ড পর্যবেক্ষণ করি অবস্থান মিস এবং উভয় হবে প্রোফাইলগুলি একই প্রদর্শিত হবে কি তা সনাক্ত করা শক্ত হবে যা পাই এবং যা চারটি তাই পান এই দু'জনকে চিহ্নিত করার জন্য বৈশিষ্ট্য আমার সূক্ষ্ম পর্যবেক্ষণ দরকার এখন এই তরঙ্গদৈর্ঘ্য অঞ্চল কি যাইহোক এটির কিছু আপনার রিমোটে ছিল সংবেদনশীল বক্তৃতা যেখানে ক্ষেত্রে তরঙ্গদৈর্ঘ্য আপনি কি জন্য উপযুক্ত শর্তাবলী অ্যাপ্লিকেশন ধরনের হাইপারস্পেকট্রাল রিমোট সেন্সিং কারণ উপাদান রচনা 0.4 থেকে 1.4 খনিজ ক্ষেত্রে যা তরঙ্গদৈর্ঘ্য আপনি সক্ষম করতে পারেন যা বৈশিষ্ট্য আয়রন বহনকারী খনিজগুলি ক্যাপচার যদি এটি তাদের কার্বনেটস এবং সালফেট কম্পোজিশন আছে তবে এটি একটি গুরুতর তরঙ্গদৈর্ঘ্য যদি এটির জন্য সন্ধান করুন খনিজ কার্বনেট হাইড্রোক্সিল বা মৃত্তিকা এত্তেস্টের তখন 1.5 21.85 2 থেকে 2.5 তাই শর্টওয়েভ ইনফ্রারেড কার্বনেটগুলির ক্ষেত্রে অঞ্চলটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হাইড্রোক্সিল গ্রুপ যেখানে সালফেটস যেমনটি আমরা দেখেছি লোহা বহনকারী খনিজগুলি পূর্ববর্তী উদাহরণ যে আয়রন অক্সাইড জন্য তারা প্রকৃতির এবং আরও বিস্তৃত বিশেষত লাল অঞ্চল খুব খুব আয়রন বহনকারী খনিজগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ যদি আমি গাছপালা বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে কথা বলতে তারপর ক্লোরোফিল পার্থক্যের শর্তাবলী উদ্ভিদ জলের পরিমাণ সেলুলোজ প্রোটিন লিগিনিন 0.43 থেকে 0.65 পর্যন্ত দৃশ্যমান শুরু হয় কাছাকাছি ইনফ্রারেড এবং শর্টওয়েভ ইনফ্রারেড তাৎপর্যপূর্ণ পানির নিরিখে শর্টওয়েভ ইনফ্রারেড গাছপালা কনটেন্ট তারপর জন্য আন্ত তুষার NI আপনার জন্য এটি আছে অধ্যয়ন তুষার শস্য এর আকার বুঝতে প্রভাব তুষার গভীরতা দূষকগুলিকে প্রভাবিত করে দূষিত তুষার ধূসর তরল জল দৃশ্যমান অঞ্চল এবং কাছাকাছি বিষয়বস্তু ইনফ্রারেড অঞ্চল এখন কি দরকারী এর সর্বোত্তম প্রয়োজন হওয়া উচিত বর্ণালী বর্ণালী ব্যান্ডউইথ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন তাই আপনি যদি তাকান এটি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন জন্য এটি থেকে উদ্ভিদ জলের বা শর্তাবলী লোহার মত ভূতাত্ত্বিক অ্যাপ্লিকেশন খনিজ বা অন্য কোনও খনিজ সমস্ত তরঙ্গদৈর্ঘ্যে কি আসছে আমরা কথা বলছি কিনা অঞ্চল ইনফ্রারেড কাছাকাছি দৃশ্যমান সম্পর্কে একটি সর্বোত্তম আপনি যে রেজোলিউশনটি বেরিয়ে আসছেন তা 10 ন্যানোমিটারগুলি এখানে দৃশ্যমান অঞ্চল 20 ন্যানোমিটার কিন্তু আমরা এগিয়ে যেতে এটি নিকটে 5 থেকে 10 ন্যানোমিটার বলে says ইনফ্রারেড অঞ্চল তাই সর্বোত্তম তরঙ্গদৈর্ঘ্য যদি আমি 10 ন্যানোমিটার বলতে পারি সব ধরণের গাছপালা জন্য উপযুক্ত মাটি এবং ভূতাত্ত্বিক তদন্ত এই শর্টওয়েভ ইনফ্রারেড অঞ্চলের জন্য আবার মাটির আর্দ্রতা বিভিন্ন প্রয়োগ বিভিন্ন জন্য খনিজ সনাক্তকরণের জন্য খনিজ কার্বনেট এই সমস্ত সালফেট একটি সর্বোত্তম 10 ন্যানোমিটার বৈশিষ্ট্যযুক্ত এক যা সঠিক জন্য প্রয়োজন হাইপারস্পেকট্রাল ডেটা সেটগুলির ব্যবহার এই বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্তকরণের জন্য তাই সংক্ষেপে আমরা মাল্টিস্পেক্ট্রাল বলতে পারি যন্ত্র উপকরণ বৈষম্য করতে পারে হাইপারস্পেকট্রাল আমাদের সক্ষম করে প্রাণীতে বৈশিষ্ট্যগুলি চিহ্নিত করুন পৃথিবীর পৃষ্ঠ তাই সবচেয়ে তাত্পর্যপূর্ণ একাধিক স্পাইটির সুবিধা তবে মাল্টিস্পেক্টেক্টাল সুবিধাটি হ'ল যে বহু বহু বর্ণালী চিত্র উপলব্ধ হাইপার বর্ণালী এখনও আছে মহাশূন্য বহুত সংখ্যক খুব কম হাইপার বর্ণালী সেন্সর বেশিরভাগ তারা হয় বায়ুবাহিত এবং এখন সীমাবদ্ধতা কি হাইপার বর্ণালী ডেটা সম্পর্কে যদি আমরা কথা বলি যেহেতু আমাদের হিসাবে ডেটা প্রচুর পরিমাণে রয়েছে আমরা আপনার নিজের কাছে দৃশ্যমান অবস্থায় দেখেছি প্রচুর পরিমাণে প্যান তাই থাকবে অপ্রয়োজনীয়তা খুব খুব খুব শব্দের সংবেদনশীল এবং মূল বিষয়টি হ'ল হাইপার বর্ণালী সেন্সর বেশিরভাগ তারা একটি মধ্যপন্থী পন হয় স্থানিক রেজোলিউশন তাই এই ক্ষেত্রে আপনার কি আছে আপনি একটি মিশ্র পাবেন পিক্সেল প্রভাব মিশ্র পিক্সেল যে এক যখন আমরা মাঝারি হতে মোটা উদাহরণস্বরূপ স্থানিক রেজোলিউশন আমাদের যাক 30 মিটারের স্থানিক রেজোলিউশন হিসাবে বিবেচনা করুন 30 মিটার পিক্সেলের মধ্যে আপনার কাছে থাকবে অনেক জমি কভার বৈশিষ্ট্য এবং প্রতিবিম্ব যা পরিমাপ করা হয় বা প্রতিফলিত শক্তি যা পরিমাপ করা হয় শক্তির ওজনযুক্ত গড় মধ্যে বিভিন্ন বস্তু দ্বারা প্রতিফলিত 30 মিটার পিক্সেল তাই আমি কিভাবে কোনটি কাচের উপর তা ব্যাখ্যা করুন উপরিভাগে উপাদান কারণ স্পেকট্রা যা আমি পাই তা একের থেকে নয় উপাদান বর্ণালী সংমিশ্রণ বিভিন্ন উপাদান থেকে প্রতিবিম্ব 30 যে বড় পিক্সেল উপস্থিত 30 মিটার বাই মিটার তাই আমি কীভাবে সনাক্ত করব যা ল্যান্ড-কভার ক্লাস তাই এটি এর সাথে অন্যতম প্রধান সমস্যা হাইপারস্পেকট্রাল ডেটা তখন সেট করে হাইপারস্পেকট্রাল ডেটা সেট হওয়া দরকার ক্যালিব্রেটেড আপনি বায়ুমণ্ডল আছে বায়ুমণ্ডলের মধ্যে যোগাযোগ করে বৈদ্যুতিন চৌম্বকীয় বিকিরণ এটি ক্ষীণ করে সংকেত তাই সংযোগ এই ধরণের হাইপারস্পেকট্রাল দিয়ে করা দরকার এটি আরও ব্যবহারের আগে আগে বিশ্লেষণ তাই এই আমি উল্লেখ ছিল কি একটি স্থির মিশ্রণ পিক্সেল সমস্যা যেখানে আপনি যদি দেখুন এটি একটির মধ্যে একটি বড় পিক্সেল পিক্সেল আপনার প্রচুর পরিবর্তনশীল এবং আউটপুট পিক্সেল একটি সংমিশ্রণ যে বিভিন্ন বস্তুর মধ্যে উপস্থিত এটি তাই ডেটা ভলিউম অপ্রয়োজনীয় হয় হাইপারস্পেকট্রাল ডেটা সেটগুলিতে এবং তবে এটির শক্তি আছে যদি আপনার থাকে এই সমস্ত সংশোধন করা হয়েছে ডেটা সেট যা আমরা আলোচনা করব পরবর্তীকালে এটি আপনাকে দেবে পৃথিবীর পৃষ্ঠের তথ্য এখন মাল্টি বর্ণালী ক্ষেত্রে হিসাবে হাইপারস্পেকট্রাল রিমোট সেন্সিংও হতে পারে এই প্লাম্প পুশ ঝাড়ু এবং ব্যবহার করে অর্জিত ফ্রেম ক্যামিং সিস্টেম তাই সম্পূর্ণ ইচ্ছা একটি সম্পূর্ণ নীতি অনুরূপ পরিবর্তে যে বাদে বহু বর্ণালী একবার আলো আসে বৈদ্যুতিন চৌম্বকীয় শক্তি আলাদা হয়ে যায় into একক এর কোণ এবং বর্ণালী গ্রাউন্ড পিক্সেল এটি ছড়িয়ে দেওয়া হবে এখান থেকে শক্তি ব্যবহার ছড়িয়ে ছিটিয়ে এবং ফোকাস ফোকাস করা একটি প্রিজম বা একটি জঞ্জাল যন্ত্র যেমন প্রিজম যদি আমি একটি সাদা আলো পাস প্রিজমের মাধ্যমে আলো প্রতিবিম্বিত হয় তার বিভিন্ন রং এর বিভিন্ন বর্ণালী তাই একইভাবে এখানে আমাদের একটি গ্রেটিং যন্ত্র বা একটি বর্ণালী যা ডায়োড তার মধ্যে আলো ছড়িয়ে দেয় সম্পর্কিত তরঙ্গদৈর্ঘ্য এবং তারপরে এই প্রতিটি অনুরূপ তরঙ্গদৈর্ঘ্য রেকর্ড করবে যা সনাক্তকারী আছে এই শক্তি হিসাবে এই শক্তি পরিমাপ এবং এটি একটি ইমেজ রূপান্তর করুন যাতে এইভাবে হয় ভূমি থেকে তাদের শক্তি হয় পারেন একটি ছড়িয়ে পড়া উপাদান উপর পড়ে যা আলোকে তার বিভিন্ন মধ্যে ছড়িয়ে দেয় তরঙ্গদৈর্ঘ্য এর সাথে সম্পর্কিত ডিটেক্টর রয়েছে প্রতিটি তরঙ্গদৈর্ঘ্য তারা পরিমাপ করে বিকিরণ এবং ইমেজ তাই রচনা এই তিনটি অধিগ্রহণ হাইপারস্পেকট্রাল সেন্সরগুলির জন্য প্রক্রিয়া পয়েন্ট স্ক্যান মোড লাইন স্ক্যান মোড এবং প্লেন স্ক্যান একটি বহু বর্ণালী আমরা অনুরূপ বলতে পারেন এটি হুইপ লুপ পুশ গ্রুপ উত্তর অঞ্চল স্ক্যানার সুতরাং একটি লাইন বাই লাইন পিক্সেল পর্যবেক্ষণ করা হয় অপটিক্স সেখানে আপনার ছড়িয়ে ছিটিয়ে আছে উপাদান যা শক্তি ছড়িয়ে দেয় বিভিন্ন তরঙ্গদৈর্ঘ্য এবং তারা হয় মাপা এটি একটি পুশ ঝাড়ু স্ক্যানার তাই এক সময় এক পিক্সেলের পরিবর্তে এটি একটি লাইন যা একে একে স্ক্যান করা হয় এই চিত্রটি তৈরি করুন এবং এই ক্ষেত্রে ব্লকের অংশগুলি একটি অ্যারের অঞ্চল অ্যারে হয় স্ক্যান এবং ইমেজ রূপান্তরিত ইমেজ ব্লক এবং স্ক্যান করা হয় পুরো চিত্রটি এটি পুনর্গঠিত হয় আপনি কি দেখতে এটির অন্য একটি দৃষ্টিকোণ এটি পিক্সেল স্ক্যানিং এবং লাইন দ্বারা পিক্সেল এটি একটি লাইন স্ক্যানিং গঠিত হয় অঞ্চল স্ক্যানিং এবং কীভাবে আপনি ফাইনাল পাবেন হাইপারস্পেকট্রাল চিত্রগুলি এখন অর্জিত হয়েছে আমরা উল্লিখিত হিসাবে বিভিন্ন কি হাইপারস্পেকট্রাল সেন্সর বেশি থাকে বিশেষত আমাদের বায়ুবাহিত কেস রয়েছে বিপুল সংখ্যক আরগন হাইপারস্পেকট্রাল সেন্সর যেখানে জায়গা কম পর্ন তাই আমরা ঠিক কি দেখতে পাবেন ভিন্ন এবং আমরা স্থল ভিত্তিক ক্ষেত্রে প্রয়োজন হয় যা যন্ত্র হাইপার বর্ণালী বিশ্লেষণ যা বর্ণালী রেডিওমিটার হিসাবে পরিচিত এখন এটি একটি ভিআরএস হ'ল সুপরিচিত প্রাচীনতমগুলির মধ্যে একটি বায়ুবাহিত দৃশ্যমান ইনফ্রারেড ইমেজিং বর্ণালী যা 224 বর্ণালী আছে 0.38 থেকে তরঙ্গদৈর্ঘ্য অঞ্চলে ব্যান্ড এর ব্যান্ডউইথ সহ 2.5 মাইক্রোমিটার 10 ন্যানোমিটার এবং একটি 30 ডিগ্রি ক্ষেত্র 20 মিটার এবং এর পিক্সেল আকারের সাথে দেখুন প্রায় 11 কিলোমিটারের সোয়াথ প্রস্থ এবং এটি একটি বিমান এবং ফ্লাইট করা হয় সুতরাং মেঘের নীচে এবং উড়ে যেতে পারে এই পিক্সেল আকার নির্ভর করে বিভিন্ন হতে পারে আপনি উড়ন্ত উচ্চতা উপর নির্ভর করে অন্য একটি উচ্চ বায়ুবাহিত হাইপারস্পেকট্রাল রয়েছে সেন্সর যা হাই ম্যাপ হাইপার বর্ণালী বাষ্প যা প্রায় পরিবর্তনশীল হয় একটি ভেরিয়েবল সহ 100 থেকে 200 ব্যান্ড 10 থেকে 20 ন্যানোমিটারের ব্যান্ডউইথ এবং ক আবার পরিবর্তনশীল স্থানিক রেজোলিউশন উড়ানের উচ্চতার উপর নির্ভর করে তারপর থেকে ক্যালগরি এই কমপ্যাক্ট বায়ুবাহিত বর্ণালী গ্রাফিক চিত্রটিতে আপনার 288 ব্যান্ড রয়েছে 390 থেকে 900 এর বর্ণালী অঞ্চল ন্যানোমিটারগুলি তাই এটি কেবল নিকটবর্তী পর্যন্ত অবধি একটি পরিবর্তনশীল সহ আবার ইনফ্রারেড অঞ্চল 1 থেকে 10 ন্যানোমিটারের স্থানিক রেজোলিউশন এগুলি আরও কয়েকটি বায়ুবাহিত সেন্সর মার্কিন নৌবাহিনী দ্বারা উন্নত জন্য hider ডিজিটাল বায়ুবাহিত ইমেজিং স্পেকট্রোমিটার যা ইউরোপীয় বায়ুবাহিত সেন্সর ভেরিয়েবল এ ভেরিয়েবল ব্যান্ডউইথ থাকা বর্ণালী রেজোলিউশন তাই আমি যদি কথা বলি স্যাটেলাইট সেন্সর এই কয়েকটি স্যাটেলাইট সেন্সর যা উপলব্ধ হাইপার যা আমাদের উপর থেকে নাসা হয় যে সংস্থাটি চালু করেছে একটি স্থানিক রেজোলিউশন সহ উপগ্রহ 30 মিটার খুব ছোট একটি swath ath..6 কিমি / ঘন্টা সোয়াথ পিটারের তরঙ্গদৈর্ঘ্য পুরো coveringেকে দেয় দৃশ্যমান এবং অবধি অবধি অবধি 2.5 মাইক্রোমিটার 242 ব্যান্ড এ 10 ন্যানোমিটার বর্ণাল ব্যান্ডউইথ ক্রিস কমপ্যাক্ট উচ্চ রেজোলিউশন ইমেজিং spectroradiometer যা আমেরিকা যুক্তরাষ্ট্র থেকে চালু করা হয়েছে ইউরোপীয় স্পেস এজেন্সি দ্বারা এটি একটি 18 মিটার এ পরিবর্তনীয় স্থানিক রেজোলিউশন এবং প্রায় 13 এর সোয়াথ সহ 36 মিটার একটি সঙ্গে 14 কিলোমিটার তরঙ্গদৈর্ঘ্য 400 2015 এ কোনও মিটার এবং নয় তারা ভেরিয়েবল ব্যান্ডগুলিতে ডেটা সরবরাহ করে আপনি তারা অন্য 19 টি ব্যান্ড আপনাকে দিতে হবে 18 মিটার রেজোলিউশনে 36 টিতে 48 টি ব্যান্ড একটি পরিবর্তনশীল সঙ্গে আবার মিটার রেজোলিউশন বর্ণালী রেজোলিউশন তারপর বোর্ড এ এটি চালু ছিল ভারত ভারতীয় মিনি স্যাটেলাইট আইএমএস এ হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজার যা একটি স্থানিক হয় 509 মিটারের 129 এর রেজোলিউশন প্রায় দৃশ্যমান কিলোমিটার ইনফ্রারেড অঞ্চলের নিকটে 64 ব্যান্ড এবং 10 ন্যানোমিটার বর্ণালী ব্যান্ডউইথ চীন এছাড়াও একটি হাইপারস্পেকট্রাল চালু করেছে শত মিটার স্থানিক সঙ্গে ইমেজার রেজোলিউশন সোয়াথ প্রস্থ 50 এর সমান ন্যাডো থেকে ন্যানোমিটার বা আরও পরিবর্তনশীল না হয় 400 থেকে 950 আবার ইনফ্রারেড অঞ্চলের কাছাকাছি দৃশ্যমান 110 থেকে 128 এর ভেরিয়েবল ব্যান্ড এবং বর্ণালী রেজোলিউশন 5 ন্যানোমিটার ব্যান্ড প্রস্থটি 5 ন্যানোমিটার মার্কিন চালু করেছে আরেকটা হাইকো সহ 90 মিটার স্থানিক রয়েছে রেজোলিউশন আবার 42 কিলোমিটার ওয়াট ইনফ্রারেড অঞ্চলের কাছাকাছি দৃশ্যমান 2081 আপ 128 ব্যান্ড এবং 5.7 ব্যান্ডউইথ তাই এই চশমা জন্য ইমেল চশমা বা হাইপার অন সেন্সর থেকে চিত্র এটি উচ্চ প্যাড্রন সেন্সর এটি খাস্তা রোবা চিত্র যা আপনাকে দেয় 18 এ পরিবর্তিত স্থানিক রেজোলিউশনে এবং অন্য 36 জন বায়ুবাহিত সেন্সর যা স্পেসবাহন সেন্সর যা মাঝারি রেজোলিউশন ইমেজিং স্পেকট্রোমিটার যা দশ থেকে একটি পরিবর্তনশীল ব্যান্ডউইথ আছে সাড়ে সাত থেকে আড়াইটা পিরনে পরিবর্তনশীল তরঙ্গদৈর্ঘ্য অঞ্চল এবং a স্থানিক রেজোলিউশন যা 300 থেকে পৃথক হয় 1200 ন্যানোমিটারে আবার কাজ করছে বর্ণালী রেঞ্জ তিনটি নব্বই থেকে শুরু করে এক শূন্য চার শূন্য এবং একটি নমুনা এক পয়েন্ট দুই থেকে ত্রিশ পর্যন্ত বিরতি ন্যানোমিটারের এটি ভারতের হাই-সি সেন্সরের জন্য যা আমি সরেজমিনে উল্লেখ করেছি চন্দ্রায়ণও ভারত এটি চালু করে হাইপার বর্ণালী ইমেজিং যন্ত্র যা এর সাথে প্রায় অনুরূপ বৈশিষ্ট্য রয়েছে আইএমএস আরও ভাল স্থানিক ব্যতীত সেখানে আশি মিটার রেজোলিউশন স্থানিক রেজোলিউশন 500 এখানে ছিল এটি আশি মিটার এখন এই কিছু আসন্ন বা ভবিষ্যতের স্যাটেলাইট সেন্সর হাইপার বর্ণালী অঞ্চলে তারা হয় জার্মানি ইতালি থেকে বিভিন্ন দেশ দক্ষিণ আফ্রিকা মার্কিন জাপান ফ্রান্স এবং ভারত থেকে একটি পরিবর্তনীয় স্থানিক রেজোলিউশন সহ 15 থেকে 30 মিটার থেকে 60 মিটার এবং এ মোটা এক যা ভারত পরিকল্পনা করছে একটি জিওস্টেশনারি প্ল্যাটফর্ম তাই এটি হবে একটি অনন্য মিশন যেখানে ভারত করবে একটি সহ জিওস্টেশনারি উপগ্রহ রাখুন হাইপার বর্ণালী কেন্দ্র আপনাকে 320 সরবরাহ করে মিটার কাছাকাছি ইনফ্রারেড মধ্যে স্থানিক রেজোলিউশন এবং শর্টওয়েভ ইনফ্রারেডে 192 এবং বেশিরভাগ ক্ষেত্রে এবং এটি পুরোটি জুড়ে দেবে বর্ণালী পরিসীমা 400 থেকে 2500 পর্যন্ত ন্যানোমিটারের এবং এটি হ'ল জাপানি উপগ্রহ একটি হাইপারস্পেকট্রাল পরিকল্পনা করছে স্যাটেলাইট স্যুট যা চালু হবে 30 মিটার স্থানিক রেজোলিউশন সহ ভবিষ্যত এবং একটি 185 ব্যান্ড এবং একটি ব্যান্ডউইথ সঙ্গে 10 থেকে 12 ন্যানোমিটার এবং অদূর ভবিষ্যতে এটি জার্মানি থেকে পরিকল্পনা এন মানচিত্র যা 30 কিলোমিটার প্রস্থ 30 মিটার আবার এবং এই অঞ্চলে 420 থেকে 24 পর্যন্ত 218 ব্যান্ড এবং 5 থেকে 10 সহ 50 ন্যানোমিটার পর্যবেক্ষণ ইংরেজি (স্বয়ংক্রিয়ভাবে উত্পাদিত) পরবর্তী আসছে