Esto es realmente bastante común en la teledetección. Se llama imágenes multiespectrales (o hiperespectrales), y comúnmente se realiza mediante aviones de reconocimiento aéreo, satélites y microscopios, para comprender cosas como la vegetación, la geología y la biología.
Las imágenes que se recopilan, si se presentan al ojo humano sin modificación (ya sea a través de la mezcla de nuevo para una pantalla RGB, o de alguna manera proyectadas usando las bandas originales), no se verían diferentes de una imagen RGB. Pero, podríamos ver más detalles y variaciones que antes eran invisibles para nosotros si tuviéramos que cambiar la visualización de la imagen, permitiéndonos mirar una pequeña gama de bandas / o diferentes combinaciones de bandas a la vez; solo podremos ver una pequeña parte de esa información a la vez. PERO, lo que podemos hacer es desarrollar visualizaciones específicas para resaltar características particulares que queremos ver.
Por ejemplo, los índices para la salud de las plantas, la detección de enfermedades y el mapeo de rendimiento para la agricultura se pueden hacer con este método, encontraríamos alguna combinación de bandas que detectan estas características y procesan la imagen para resaltar estas características.
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Este es el tipo de datos (o más bien, una visualización de los datos) que obtiene de un sistema de imágenes hiperespectrales: un sistema hiperespectral, en lugar de obtener imágenes de un número discreto de bandas, imágenes de un espectro continuo (o tiene tantas bandas cercanas) suficiente para un espectro continuo, estamos hablando de varios cientos de bandas):
El resultado está representado por una imagen tridimensional, donde la dimensión Z es la longitud de onda. Este “hipercubo” se representa de esta manera para ayudar a un humano a visualizar cómo se ve una escena en diferentes longitudes de onda.
Otro ejemplo es el estudio aéreo / satelital para la extracción de minerales: se pueden detectar diferentes tipos de rocas, algunas con contenido mineral, que conducen a la construcción de minas y canteras. Aquí hay un ejemplo de un mapa mineral de Afganistán creado utilizando imágenes hiperespectrales (los datos se procesan primero mediante algoritmos que analizan todos los datos espectrales e intenta identificar firmas para varios minerales):
También en biología, donde se usa microscopía multiespectral o hiperespetral para identificar diferentes células, orgánulos y otras partículas biológicas. Aquí, nuevamente, los espectros se procesan para identificar estructuras discretas a nivel microscópico.
