Multispektrale Bildgebung

Multispektrale Bildgebung erfasst Bilddaten in spezifischen Wellenlängenbereichen des elektromagnetischen Spektrums . ^{[ 1 ]} Die Wellenlängen können durch Filter getrennt oder mit Instrumenten detektiert werden, die für bestimmte Wellenlängen empfindlich sind, einschließlich Licht jenseits des sichtbaren Lichts ( Infrarot und Ultraviolett ). Sie ermöglicht die Gewinnung zusätzlicher Informationen, die das menschliche Auge mit seinen Rezeptoren für Rot, Grün und Blau nicht erfassen kann . Ursprünglich wurde sie für die militärische Zielidentifizierung und Aufklärung entwickelt. Frühe weltraumgestützte Bildgebungsplattformen nutzten multispektrale Bildgebungstechnologie ^{[ 2 ]} , um Details der Erde in Bezug auf Küstenlinien, Vegetation und Landformen zu kartieren. ^{[ 3 ]} Multispektrale Bildgebung findet auch Anwendung in der Dokumenten- und Gemäldeanalyse. ^{[ 4 ] [ 5 ]}

Die Multispektralbildgebung misst Licht in einer kleinen Anzahl (typischerweise 3 bis 15) von Spektralbändern . Die Hyperspektralbildgebung ist ein Spezialfall der Spektralbildgebung, bei dem oft Hunderte von zusammenhängenden Spektralbändern zur Verfügung stehen. ^{[ 6 ]}

Für verschiedene Zwecke können unterschiedliche Kombinationen von Spektralbändern verwendet werden. Diese werden üblicherweise durch Rot-, Grün- und Blaukanäle dargestellt. Die Zuordnung der Bänder zu Farben hängt vom Zweck des Bildes und den persönlichen Präferenzen der Analytiker ab. Thermisches Infrarot wird aufgrund der geringen räumlichen Auflösung – außer für spezielle Anwendungen – oft vernachlässigt.

• Echtfarbenbilder verwenden ausschließlich die Rot-, Grün- und Blaukanäle, die ihren jeweiligen Farben zugeordnet sind. Als einfaches Farbfoto eignet es sich gut zur Analyse künstlicher Objekte und ist auch für Einsteiger in die Bildanalyse leicht verständlich.
• Die Grün-Rot-Infrarot-Technologie , bei der der blaue Kanal durch Nahinfrarot ersetzt wird, wird zur Vegetationserkennung eingesetzt, da Vegetation im Nahinfrarotbereich stark reflektiert und daher blau erscheint. Diese Kombination wird häufig zur Erkennung von Vegetation und Tarnung verwendet.
• Im Blue-NIR-MIR-Verfahren wird der blaue Kanal sichtbares Blau, der grüne Kanal Nahinfrarotlicht (NIR) (sodass die Vegetation grün bleibt) und das Mittelinfrarotlicht (MIR) rot dargestellt. Solche Bilder ermöglichen es, Wassertiefe, Vegetationsbedeckung, Bodenfeuchtigkeit und das Vorhandensein von Bränden in einem einzigen Bild zu erkennen.

Es werden viele weitere Kombinationen verwendet. NIR wird oft als Rot dargestellt, wodurch vegetationsbedeckte Gebiete rot erscheinen.

Die Wellenlängen sind Näherungswerte; die genauen Werte hängen von den jeweiligen Instrumenten ab (z. B. Eigenschaften der Satellitensensoren für die Erdbeobachtung, Eigenschaften der Beleuchtung und Sensoren für die Dokumentenanalyse):

• Blaues Licht im Bereich von 450–515/520 nm wird für die Atmosphären- und Tiefwasserbildgebung verwendet und kann in klarem Wasser Tiefen bis zu 150 Fuß (50 m) erreichen.
• Grün (515/520–590/600 nm) wird zur Abbildung von Vegetation und Tiefwasserstrukturen bis zu einer Tiefe von 90 Fuß (30 m) in klarem Wasser verwendet.
• Rot (600/630–680/690 nm) wird zur Abbildung von künstlichen Objekten in bis zu 9 m tiefem Wasser, im Boden und in der Vegetation verwendet.
• Nahes Infrarot (NIR), 750–900 nm, wird hauptsächlich zur Abbildung von Vegetation verwendet.
• Der mittlere Infrarotbereich (MIR), 1550–1750 nm, wird zur Bildgebung von Vegetation, Bodenfeuchtegehalt und einigen Waldbränden verwendet .
• Ferninfrarot (FIR), 2080–2350 nm, wird zur Abbildung von Boden, Feuchtigkeit, geologischen Merkmalen, Silikaten, Tonen und Bränden verwendet.
• Die thermische Infrarotstrahlung im Bereich von 10.400 bis 12.500 nm nutzt emittierte statt reflektierte Strahlung, um geologische Strukturen, thermische Unterschiede in Wasserströmungen und Brände abzubilden sowie für Nachtstudien.
• Radar und verwandte Technologien sind nützlich zur Kartierung von Gelände und zur Erkennung verschiedener Objekte.

Im Gegensatz zu anderen Verfahren der Luftbild- und Satellitenbildinterpretation ermöglichen diese multispektralen Bilder keine direkte visuelle Identifizierung der Objekttypen. Daher müssen die Fernerkundungsdaten zunächst klassifiziert und anschließend mithilfe verschiedener Datenverbesserungstechniken verarbeitet werden, um dem Nutzer das Verständnis der im Bild vorhandenen Merkmale zu erleichtern.

Eine solche Klassifizierung ist eine komplexe Aufgabe, die eine sorgfältige Validierung der Trainingsdaten erfordert, abhängig vom verwendeten Klassifizierungsalgorithmus. Die Techniken lassen sich im Wesentlichen in zwei Typen einteilen.

• Überwachte Klassifizierungstechniken
• Unüberwachte Klassifizierungstechniken

Die überwachte Klassifizierung nutzt Trainingsdaten. Diese Trainingsdaten sind Bereiche, für die Referenzdaten vorliegen , d. h. deren Eigenschaften bekannt sind. Die spektralen Signaturen der Trainingsbereiche werden verwendet, um ähnliche Signaturen in den übrigen Pixeln des Bildes zu finden und diese entsprechend zu klassifizieren. Diese Verwendung von Trainingsdaten zur Klassifizierung wird als überwachte Klassifizierung bezeichnet. Expertenwissen ist bei dieser Methode sehr wichtig, da die Auswahl der Trainingsdaten und eine voreingenommene Auswahl die Genauigkeit der Klassifizierung stark beeinträchtigen können. Gängige Techniken sind das Maximum-Likelihood-Prinzip und Convolutional Neural Networks ( CNNs ). Das Maximum-Likelihood-Prinzip berechnet die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Pixel zu einer Klasse (d. h. einem Merkmal) gehört, und ordnet das Pixel der wahrscheinlichsten Klasse zu. Neuere CNN- basierte Methoden ^{[ 7 ]} berücksichtigen sowohl die räumliche Nähe als auch das gesamte Spektrum, um die wahrscheinlichste Klasse zu bestimmen.

Bei der unüberwachten Klassifizierung ist kein Vorwissen über die Merkmale eines Bildes erforderlich. Die natürliche Clusterbildung der Pixelwerte (d. h. die Graustufen der Pixel) wird beobachtet. Anschließend wird ein Schwellenwert für die Anzahl der Klassen im Bild festgelegt. Je feiner der Schwellenwert, desto mehr Klassen ergeben sich. Ab einem bestimmten Grenzwert wird jedoch dieselbe Klasse in verschiedenen Klassen repräsentiert, da die Variationen innerhalb der Klasse abgebildet werden. Nach der Clusterbildung erfolgt eine Validierung anhand der tatsächlichen Klassenzugehörigkeit, um die Klasse des Bildpixels zu bestimmen. Somit benötigt diese Form der unüberwachten Klassifizierung keine Vorinformationen über die Klassen. Eine der gängigen Methoden der unüberwachten Klassifizierung ist das k-Means-Clustering .

• MicroMSI wird von der NGA unterstützt .
• Opticks ist eine Open-Source-Anwendung für Fernerkundung.
• Multispec ist eine kostenlose Software zur Multispektralanalyse. ^{[ 8 ]}
• Gerbil ist eine Open-Source-Software zur multispektralen Visualisierung und Analyse. ^{[ 9 ]}

Multispektrale Bildgebung misst die Lichtemission und wird häufig zur Erkennung und Verfolgung militärischer Ziele eingesetzt. Im Jahr 2003 berichteten Forscher des United States Army Research Laboratory und der Federal Laboratory Collaborative Technology Alliance über ein Dualband-Multispektral-Bildgebungs- Focal-Plane-Array (FPA). Dieses FPA ermöglichte es den Forschern, zwei Infrarot-Ebenen (IR) gleichzeitig zu betrachten. ^{[ 10 ]} Da mittelwellige Infrarot- (MWIR) und langwellige Infrarot-Technologien (LWIR) die dem Objekt innewohnende Strahlung messen und keine externe Lichtquelle benötigen, werden sie auch als Wärmebildverfahren bezeichnet .

Die Helligkeit des von einer Wärmebildkamera erzeugten Bildes hängt vom Emissionsgrad und der Temperatur des Objekts ab. ^{[ 11 ]}   Jedes Material besitzt eine Infrarotsignatur , die die Identifizierung des Objekts erleichtert. ^{[ 12 ]} Diese Signaturen sind in hyperspektralen Systemen (die in deutlich mehr Spektralbändern als multispektrale Systeme aufnehmen) und bei Wind sowie – noch deutlicher – Regen weniger ausgeprägt. ^{[ 12 ]} Manchmal reflektiert die Oberfläche des Zielobjekts Infrarotstrahlung. Diese Reflexion kann die tatsächliche Messung der Eigenstrahlung des Objekts verfälschen. ^{[ 13 ]} Bildgebungssysteme mit MWIR-Technologie arbeiten besser mit Sonnenreflexionen auf der Zieloberfläche und liefern im Vergleich zur LWIR-Technologie schärfere Bilder von heißen Objekten wie Motoren. ^{[ 14 ]} LWIR ist jedoch in trüben Umgebungen wie Rauch oder Nebel besser geeignet, da die Streuung bei den längeren Wellenlängen geringer ist. ^{[ 11 ]} Forscher argumentieren, dass Dualband-Technologien diese Vorteile kombinieren und so mehr Informationen aus einem Bild liefern, insbesondere im Bereich der Zielverfolgung. ^{[ 10 ]}

Für die Zielerkennung bei Nacht erwies sich die Wärmebildtechnik als überlegen gegenüber der Einzelband-Multispektralbildgebung. Die Dualband-Technologie (MWIR und LWIR) ermöglichte eine bessere Visualisierung bei Nacht als MWIR allein. (Quelle: US Army) Die US Army berichtet, dass ihr Dualband-LWIR/MWIR-FPA taktische Fahrzeuge nach deren Verfolgung bei Tag und Nacht besser visualisierte als MWIR allein.

By analyzing the emissivity of ground surfaces, multispectral imaging can detect the presence of underground missiles. Surface and sub-surface soil possess different physical and chemical properties that appear in spectral analysis.^[12] Disturbed soil has increased emissivity in the wavelength range of 8.5 to 9.5 micrometers while demonstrating no change in wavelengths greater than 10 micrometers.^[10] The US Army Research Laboratory's dual MWIR/LWIR FPA used "red" and "blue" detectors to search for areas with enhanced emissivity. The red detector acts as a backdrop, verifying realms of undisturbed soil areas, as it is sensitive to the 10.4 micrometer wavelength. The blue detector is sensitive to wavelengths of 9.3 micrometers. If the intensity of the blue image changes when scanning, that region is likely disturbed. The scientists reported that fusing these two images increased detection capabilities.^[10]

Intercepting an intercontinental ballistic missile (ICBM) in its boost phase requires imaging of the hard body as well as the rocket plumes. MWIR presents a strong signal from highly heated objects including rocket plumes, while LWIR produces emissions from the missile's body material. The US Army Research Laboratory reported that with their dual-band MWIR/LWIR technology, tracking of the Atlas 5 Evolved Expendable Launch Vehicles, similar in design to ICBMs, picked up both the missile body and plumage.^[10]

Most radiometers for remote sensing (RS) acquire multispectral images. Dividing the spectrum into many bands, multispectral is the opposite of panchromatic, which records only the total intensity of radiation falling on each pixel.^[15] Usually, Earth observation satellites have three or more radiometers. Each acquires one digital image (in remote sensing, called a 'scene') in a small spectral band. The bands are grouped into wavelength regions based on the origin of the light and the interests of the researchers.

Modern weather satellites produce imagery in a variety of spectra.^[16]

Die Multispektralbildgebung kombiniert zwei bis fünf Spektralbänder mit relativ großer Bandbreite in einem einzigen optischen System. Ein solches System vereint üblicherweise Spektralbereiche wie sichtbares Licht (0,4 bis 0,7 µm), nahes Infrarot (NIR; 0,7 bis 1 µm), kurzwelliges Infrarot (SWIR; 1 bis 1,7 µm), mittelwelliges Infrarot (MWIR; 3,5 bis 5 µm) oder langwelliges Infrarot (LWIR; 8 bis 12 µm) in einem einzigen System. – Valerie C. Coffey ^{[ 17 ]}

Bei den Landsat- Satelliten wurden verschiedene Bandbezeichnungen verwendet, wobei bis zu elf Bänder ( Landsat 8 ) ein multispektrales Bild bilden. ^{[ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]} Spektrale Bildgebung mit höherer radiometrischer Auflösung (mit Hunderten oder Tausenden von Bändern), feinerer spektraler Auflösung (mit kleineren Bändern) oder größerer spektraler Abdeckung wird als hyperspektral oder ultraspektral bezeichnet. ^{[ 20 ]}

Multispektrale Bildgebung kann zur Untersuchung von Gemälden und anderen Kunstwerken eingesetzt werden. ^{[ 4 ]} Das Gemälde wird mit ultraviolettem , sichtbarem und infrarotem Licht bestrahlt, und die reflektierte Strahlung wird mit einer in diesem Spektralbereich empfindlichen Kamera aufgezeichnet. Alternativ kann das Bild auch mit transmittierter statt reflektierter Strahlung aufgenommen werden. In speziellen Fällen kann das Gemälde mit UV- , VIS- oder IR-Strahlung bestrahlt werden, um die Fluoreszenz von Pigmenten oder Firnissen zu erfassen. ^{[ 21 ]}

Die Multispektralanalyse hat zur Interpretation antiker Papyri , wie beispielsweise der in Herkulaneum gefundenen , beigetragen, indem die Fragmente im Infrarotbereich (1000 nm) abgebildet wurden. Oft erscheint der Text auf den Dokumenten mit bloßem Auge als schwarze Tinte auf schwarzem Papier. Bei 1000 nm macht der Unterschied in der Infrarotreflexion von Papier und Tinte den Text deutlich lesbar. Sie wurde auch zur Abbildung des Archimedes-Palimpsests eingesetzt , indem die Pergamentblätter in Wellenlängenbereichen von 365–870 nm abgebildet und anschließend mithilfe fortschrittlicher digitaler Bildverarbeitungstechniken der darunterliegende Text mit Archimedes’ Werk sichtbar gemacht wurde. ^{[ 22 ]} Die Multispektralbildgebung wurde in einem Projekt der Mellon Foundation an der Yale University verwendet , um Tinten in mittelalterlichen englischen Handschriften zu vergleichen. ^{[ 5 ]}

Multispektrale Bildgebung wurde auch zur Untersuchung von Verfärbungen und Flecken auf alten Büchern und Manuskripten eingesetzt. Der Vergleich des „spektralen Fingerabdrucks“ eines Flecks mit den Eigenschaften bekannter chemischer Substanzen ermöglicht dessen Identifizierung. Diese Technik wurde zur Untersuchung medizinischer und alchemistischer Texte verwendet, um Hinweise auf die Aktivitäten früher Chemiker und die möglicherweise von ihnen in ihren Experimenten verwendeten chemischen Substanzen zu finden. Ähnlich wie ein Koch, der Mehl oder Essig auf ein Kochbuch verschüttet, könnten frühe Chemiker auf den Seiten handfeste Spuren der zur Herstellung von Arzneimitteln verwendeten Zutaten hinterlassen haben. ^{[ 23 ]}

• Hyperspektrale Bildgebung
• Bildgebendes Spektrometer
• Bildgebende Spektroskopie
• Flüssigkristall-abstimmbarer Filter
• Multispektrale Mustererkennung
• Normalisierter Differenzvegetationsindex (NDVI)
• Pansharpening
• Aufklärungssatellit
• Fernerkundung
• Satellitenbilder

• Hough, Harold (1991). Satellite surveillance. Port Townsend, Wash.: Loompanics Unlimited. ISBN 1-55950-077-8.

• Sc.chula.ac.th
• Academic.emporia.edu
• Multispectral imaging at Research Institure