Imágenes hiperespectrales – Ver para creer

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Una imagen de celular tiene tres bandas primarias (rojo, verde y azul) que recrean lo que ve el ojo humano. Pero, ¿qué pasa si quieres ver más? Las imágenes hiperespectrales (HSI) usan miles de bandas específicas (como si fueran cientos de diferentes segmentos de azul, verde, rojo, e incluso yendo más allá del espectro visible) para recoger la respuesta única de lo que estás sacando en imagen.

De modo que, en lugar de tener sólo una bonita foto de ese girasol en un campo, puedes saber su contenido de lignina, salud, e incluso empezar a modelar sus interacciones de CO2. Las bandas de longitud de onda en HSI otorgan un alto nivel de exactitud espectral y radiométrica que hace que la imagen sea especialmente útil para varias industrias, incluyendo energía, monitoreo ambiental, agricultura, construcción y gobierno, por nombrar unas pocas.

HSI para aplicaciones de petróleo y gas

La capacidad de obtener información detallada es esencial para muchas prácticas de monitoreo en nuestro complicado mundo, en donde las complejas interacciones químicas y físicas de elementos como vegetación, suelo y tipos de minerales, e incluso análisis químicos de objetos, necesitan ser entendidas.

Un ejemplo de este tipo de monitoreo usa imágenes hiperespectrales para rastrear petroquímicos. La filtración química de petróleo es visible con tecnología hiperespectral incluso en áreas de superficie de tierras mixtas, como vegetación, suelo y estructuras artificiales. El petróleo y los petroquímicos tienen firmas únicas dentro del espectro visible y casi infrarrojo, de modo que un análisis a gran escala para diferentes interacciones ambientales y búsqueda de derrames de interés se puede aplicar gracias a este crecimiento tecnológico.

En ambientes marítimos, el análisis hiperespectral también ha probado ser capaz de registrar firmas de petróleo en la superficie acuática. Esto permite un mejor entendimiento de la cantidad de petróleo presente, el cual puede usarse para pronosticar el impacto y rastrear el derrame mismo.

Por ejemplo, luego del derrame del Deep Horizon en el Golfo de México, se hizo un análisis hiperespectral en múltiples muestras de petróleo, permitiendo la clasificación de respuestas similares a petróleo en superficies acuáticas y de playas.

Las imágenes hiperespectrales en el derrame de petróleo del Deep Horizon en el Golfo de México pueden usarse para obtener múltiples aspectos del entorno, e incluso clasificar la firma del petróleo en contraposición al agua de fondo, como se ve en el ejemplo del extremo derecho.

Sensores hiperespectrales superan los vuelos no tripulados

Junto con la capacidad de recoger elementos únicos, los recientes avances en la tecnología de imágenes hiperespectrales han facilitado su uso. Las cámaras hiperespectrales se han vuelto más pequeñas y económicas, y pueden colocarse en drones para implementarse sobre pequeñas regiones exactamente cuando y donde se las necesita.

De manera similar a como las compañías de servicios públicos usan cámaras hiperespectrales montadas sobre vuelos no tripulados para monitorear ductos y postes, las imágenes hiperespectrales de alta resolución implementadas sobre drones pueden identificar posibles acumulaciones de petroquímicos.

La combinación de drones y cámaras hiperespectrales permite tener aplicaciones de monitoreo más diversas y esenciales, como por ejemplo rastrar cambios en arrecifes de coral. Con un aumento agresivo de la descoloración, entender la extensión y efectos del contenido químico de los corales es crucial para el monitoreo y la posible mitigación. Puesto que los arrecifes de coral se encuentran sobre todo en aguas limpias y transparentes, las cámaras hiperespectrales ven a través del agua para categorizar las especies de coral, y la cantidad de descoloración que está ocurriendo sobre un área. Antes, este tipo de clasificación era costosa, puesto que involucraba mediciones de todo el arrecife, o múltiples estudios aéreos de alta resolución.

El reconocimiento de minerales, el rastreo de especies invasivas, la identificación de enfermedades agrícolas y de nutrientes, y el monitoreo de desechos peligrosos son todos ellos logrados gracias a las imágenes hiperespectrales, y éstas son cada vez más fáciles de utilizar.

Cuando las imágenes se combinan con técnicas modernas de “machine learning” y “deep learning”, se pueden obtener vistas únicas para un mejor entendimiento del mundo en el que vivimos.

Independientemente de cómo son recolectados los datos hiperespectrales, ya sea mediante satélite, avión o dron, el procesamiento y análisis de los datos es el mismo. ENVI es un software completo para el procesamiento y análisis de imágenes, con herramientas específicas para gestionar los datos hiperespectrales, incluyendo detección e identificación espectral.

Hay capacidades interactivas, librerías espectrales y flujos de trabajo necesarios para procesar datos hiperespectrales que sólo se encuentran en ENVI. Los algoritmos de procesamiento en ENVI destinados a las imágenes hiperespectrales han sido probados por la comunidad de teledetección a lo largo de varias décadas.

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