मल्टीस्पेक्ट्रल और हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग क्या है?
मल्टीस्पेक्ट्रल और हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग क्या है?

वीडियो: मल्टीस्पेक्ट्रल और हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग क्या है?

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वीडियो: हाइपरस्पेक्ट्रल और मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग - प्रकाशिकी में रुझान 2024, मई
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मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजरी द्वारा निर्मित है सेंसर जो विद्युत चुम्बकीय वर्णक्रम के कई विशिष्ट वर्गों (जिन्हें बैंड भी कहा जाता है) के भीतर परावर्तित ऊर्जा को मापता है। उदाहरण के लिए, मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजरी का उपयोग वनाच्छादित क्षेत्रों को मैप करने के लिए किया जा सकता है, जबकि हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजरी का उपयोग जंगल के भीतर वृक्ष प्रजातियों का मानचित्रण करने के लिए किया जा सकता है।

उसके बाद, मल्टीस्पेक्ट्रल और हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग में क्या अंतर है?

मुख्य मल्टीस्पेक्ट्रल और हाइपरस्पेक्ट्रल के बीच अंतर इमेजिंग वेवबैंड की संख्या की नकल की जा रही है और बैंड कितने संकीर्ण हैं। मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजरी आमतौर पर 3 से 10 असतत "व्यापक" बैंड को संदर्भित करता है। हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजरी में अधिक संकरे बैंड (10-20 एनएम) होते हैं।

कोई यह भी पूछ सकता है कि मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग का उपयोग किस लिए किया जाता है? मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग है अभ्यस्त सैन्य लक्ष्यों का पता लगाना और उन्हें ट्रैक करना क्योंकि यह मध्य-लहर अवरक्त और लंबी-तरंग अवरक्त को मापता है। मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग किसी भी बाहरी प्रकाश स्रोत की उपस्थिति की परवाह किए बिना, किसी वस्तु में निहित विकिरण को मापता है। इस प्रकार की पहचान को थर्मल के रूप में भी जाना जाता है इमेजिंग.

इसी तरह, यह पूछा जाता है कि हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग क्या है?

हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग कई संकीर्ण सन्निहित वर्णक्रमीय बैंडों में पृथ्वी सामग्री की डिजिटल इमेजरी प्राप्त करने का विज्ञान है। हाइपरस्पेक्ट्रल रिमोट सेंसिंग एक प्रणाली में इमेजिंग और स्पेक्ट्रोस्कोपी को जोड़ती है, जिसमें अक्सर बड़े डेटा सेट शामिल होते हैं और नई प्रसंस्करण विधियों की आवश्यकता होती है।

हाइपरस्पेक्ट्रल का क्या अर्थ है?

हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग, अन्य वर्णक्रमीय इमेजिंग की तरह, विद्युत चुम्बकीय स्पेक्ट्रम से जानकारी एकत्र और संसाधित करती है। का लक्ष्य हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग है वस्तुओं को खोजने, सामग्री की पहचान करने, या प्रक्रियाओं का पता लगाने के उद्देश्य से, एक दृश्य की छवि में प्रत्येक पिक्सेल के लिए स्पेक्ट्रम प्राप्त करने के लिए।

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