Просмотр кода страницы Гиперспектральная съёмка

[[Файл:HyperspectralCube.jpg|thumb|Двумерная проекция гиперспектрального куба]]
'''Гиперспектральная съёмка''' — раздел прикладной [[оптика|оптики]], который изучает растровые изображения, каждый [[Пиксель|пиксел]] которых связан не с отдельным значением интенсивности света, а с полным спектральным разложением оптической энергии в границах какого-либо частотного диапазона. Эти значения обычно не ограничиваются [[Видимое излучение|видимым светом]] и нередко включают в себя также другие [[Длина волны|длины волн]], например — [[Инфракрасное излучение|ИК-диапазон]]{{sfn|Selci|2019|p=1}}.

Собранная таким образом информация, как правило, представляется для анализа в виде [[гиперкуб]]а, оси которого соответствуют распределению зарегистрированных спектроскопических характеристик (отражаемости, флюоресценции, рамановского спектра и т. п.), пространственным координатам и, нередко, времени{{sfn|Selci|2019|p=1}}.

В настоящее время гиперспектральные методы активно используются в самых разнообразных приложениях, среди которых можно выделить медицину, контроль качества материалов, диагностику заболеваний, детекцию движущихся транспортных средств, [[мониторинг]] окружающей среды, [[Дистанционное зондирование Земли|дистанционное зондирование]] и т. д.{{sfn|Chang|2007|p=2}}{{sfn|Selci|2019|p=2—5}}

Гиперспектральную съёмку не следует путать с многоспектральными методиками, которые оперируют массивами узкополосных данных{{sfn|Selci|2019|p=1}}. В отличие от них, гиперспектральные изображения содержат сотни каналов, внутри которых осуществляется независимый сбор и регистрация информации высокого разрешения{{sfn|Chang|2007|p=2}}. Характерной особенностью задач, связанных с гиперспектральными методами, является то, что искомая информация оказывается распределена по большим объёмам данных, а искомые объекты не могут быть обнаружены посредством визуального наблюдения. Как правило, их детекция осуществляется или на субпиксельном уровне или посредством совмещения данных{{sfn|Chang|2007|p=2, 3}}.

== Примечания ==
{{примечания}}

== Источники ==
* {{публикация|книга |язык= en 
|автор= C.-I. Chang
|автор имя= 
|автор линк= 
|автор2= 
|автор2 имя= 
|автор2 линк= 
|заглавие= Hyperspectral Data Exploitation
|подзаголовок= Theory and Applications
|ссылка= 
|архив= 
|архив дата= 
|ответственный= C.-I. Chang
|издание=
|место= 
|издательство= Wiley-Interscience
|год= 2007
|pages= 
|allpages= 
|isbn= 978-0-471-74697-3
|oclc= 
|ref= Chang
}}
* {{публикация|книга |язык= en 
|автор= S. Selci
|автор имя= 
|автор линк= 
|автор2= 
|автор2 имя= 
|автор2 линк= 
|заглавие= The Future of Hyperspectral Imaging
|подзаголовок= 
|ссылка= 
|архив= 
|архив дата= 
|ответственный= S. Selci
|издание= The Future of Hyperspectral Imaging
|место= Basel
|издательство= MDPI
|год= 2019
|pages= 
|allpages= 
|isbn= 978-3-03921-822-6
|oclc= 
|ref= Selci
}}

[[Категория:Оптика]]
[[Категория:Спектроскопия]]