Remote Sensing· 2017Q1· Derleme
Hiperspektral Görüntüleme: İHA Tabanlı Sensörler, Veri İşleme ve Tarım ve Ormancılık Uygulamaları Üzerine Bir Derleme
Hyperspectral Imaging: A Review on UAV-Based Sensors, Data Processing and Applications for Agriculture and Forestry
- 1.278atıf
- Q1SCImago
- 2017yıl
Kısa özet
İHA tabanlıГиперспектральные sensörler, tarım ve ormancılık için geleneksel görüntülere göre daha uygun maliyetli ve hassas bir alternatif sunarak, detaylı malzeme ve organizma profillemesine olanak tanır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Hiperspektral sensörler, RGB/NIR görüntülere göre daha yüksek spektral çözünürlük sağlayarak, malzemelerin ve organizmaların detaylı profillenmesini mümkün kılar.
- İHA'lar, uydu ve insanlı hava araçlarına kıyasla Гиперспектральные uzaktan algılama için uygun maliyetli ve lojistik olarak daha basit bir platform sunar.
- Hiperspektral verinin etkin kullanımı, güvenilir bilgi çıkarımı için titiz uçuş öncesi ve sonrası kalibrasyon ve düzeltme görevlerini gerektirir.
- Kullanıcıları matematiksel karmaşıklıktan uzaklaştıran çeşitli araç kutuları, Гиперспектральные veri işlemesini basitleştirmek için mevcuttur.
- İHA ve Гиперспектральные sensörlerin birleşimi, tarım ve ormancılık uygulamaları için önemli bir potansiyel göstermektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Traditional imagery—provided, for example, by RGB and/or NIR sensors—has proven to be useful in many agroforestry applications. However, it lacks the spectral range and precision to profile materials and organisms that only hyperspectral sensors can provide. This kind of high-resolution spectroscopy was firstly used in satellites and later in manned aircraft, which are significantly expensive platforms and extremely restrictive due to availability limitations and/or complex logistics. More recently, UAS have emerged as a very popular and cost-effective remote sensing technology, composed of aerial platforms capable of carrying small-sized and lightweight sensors. Meanwhile, hyperspectral technology developments have been consistently resulting in smaller and lighter sensors that can currently be integrated in UAS for either scientific or commercial purposes. The hyperspectral sensors’ ability for measuring hundreds of bands raises complexity when considering the sheer quantity of acquired data, whose usefulness depends on both calibration and corrective tasks occurring in pre- and post-flight stages. Further steps regarding hyperspectral data processing must be performed towards the retrieval of relevant information, which provides the true benefits for assertive interventions in agricultural crops and forested areas. Considering the aforementioned topics and the goal of providing a global view focused on hyperspectral-based remote sensing supported by UAV platforms, a survey including hyperspectral sensors, inherent data processing and applications focusing both on agriculture and forestry—wherein the combination of UAV and hyperspectral sensors plays a center role—is presented in this paper. Firstly, the advantages of hyperspectral data over RGB imagery and multispectral data are highlighted. Then, hyperspectral acquisition devices are addressed, including sensor types, acquisition modes and UAV-compatible sensors that can be used for both research and commercial purposes. Pre-flight operations and post-flight pre-processing are pointed out as necessary to ensure the usefulness of hyperspectral data for further processing towards the retrieval of conclusive information. With the goal of simplifying hyperspectral data processing—by isolating the common user from the processes’ mathematical complexity—several available toolboxes that allow a direct access to level-one hyperspectral data are presented. Moreover, research works focusing the symbiosis between UAV-hyperspectral for agriculture and forestry applications are reviewed, just before the paper’s conclusions.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Remote Sensing, 2017 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Medya Teknolojisi
Media TechnologyEngineering