Hiperspektral görüntüleme

Hiperspektral görüntüleme, diğer spektral görüntülemeler gibi bilgiyi toplar ve elektromanyetik tayfta işlemden geçirir. Ama insan gözünün 3 bantta (kırmızı, yeşil ve mavi) algılayabildiği görünür ışıktan başka, spektral (tayfsal) görüntüleme, tayfı birçok banda ayırır. Görüntüyü birçok banda ayıran bu teknik sayesinde, resimlerde çıplak gözle görünenden çok öte şeyleri de kavrayabilme fırsatına sahip oluruz.

Mühendisler; tarım, maden, fizik ve gözlem gibi konularda uygulama kabiliyetlerini artırabilmek için algılayıcı (sensör) ve işleme sistemleri inşa ederler. Bunlardan biri olan hiperspektral algılayıcılar elektromanyetik tayfın geniş bir bölümünü kullanarak cisimlere bakar. Bazı belirli nesneler elektromanyetik tayf boyunca kendine özgü bir tür "parmak izi" bırakır. Bu parmak izleri spektral (ya da tayfsal) imzalar olarak bilinir ve görüntüsü işlenen nesnenin barındırdığı maddeleri tanımlayabilir. Örneğin, petrolün spektral imzası, maden bilimcilerine yeni petrol sahaları bulmalarında yardımcı olur.

Hiperspektral görüntülemenin çok geniş bir kullanım alanı vardır. Esasen madencilik ve yer bilimleri için geliştirilmiş olsa bile, çevre-bilimden çeşitli alanlarda (tarım, kimya, astronomi vb.) gözlemciliğe kadar birçok uygulama alanı vardır. Örneğin;

• Madencilik için, spektral imzalarla birçok yer altı kaynağının tespit edilip kullanılmasında,
• Tarımda, hasat zamanı oluşabilecek olası hastalık ve ziyanları önlemede,
• Askerî alanda, termal kızıl ötesi hiperspektral görüntülemede,
• Astronomide, uzak gezegen, meteor, yıldız ve bulutsu gibi gök cisimlerinde bulunan maddelerin belirlenmesinde,
• Kimyasal alanda, havadaki renksiz ve kokusuz olan zararlı maddelerin tespitinde (özellikle kimyasal savaşlarda önemli olur),
• Çevresel konularda, fabrika ve yük gemilerinden sızan zehirli atıkların tespitinde kullanılabilir.

Hiperspektral görüntülemenin avantajı yukarıda da yazıldığı gibi, çok geniş bir tayftan görüntüleme yaptığı için, nesnelerin ve iç yapılarının kavranmasında çok yardımcı olmalarıdır.

Dezavantajları ise, çok pahalı olması ve çok karmaşık işlem süreçleri içermesidir.

• A Matlab Hyperspectral Toolbox13 Şubat 2013 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
• An open-source Python Hyperspectral Toolbox26 Ocak 2013 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.