หลักการพื้นฐานและการสกัดสารสนเทศจาก Hyperspectral Remote Sensing

Hyperspetral Remote Sensing เป็นรูปแบบของการสำรวจข้อมูลจากระยะไกลโดยใช้เครื่องกวาดภาพช่วงคลื่นละเอียดสูง (hyperspectral sensor หรือ imaging spectrometer) โดยเครื่องจะแบ่งการตรวจวัดออกเป็นช่วงคลื่นหรือแบนด์เล็กๆ จำนวนมากในช่วงคลื่น visible ถึง infrared ซึ่งจะตรวจวัดพร้อมๆ กัน โดยจำนวนแบนด์ที่พบจะอยู่ตั้งแต่ระดับประมาณ 100-200 แบนด์ขึ้นไป เช่น เครื่อง AVIRIS ติดตั้งบนเครื่องบินสำรวจขององค์การนาซา มีทั้งหมด 224 แบนด์ ตรวจวัดในช่วงคลื่น 0.40-2.45 ไมโครเมตร เป็นต้น

ความแตกต่างระหว่าง multispectral กับ hyperspectral ที่เห็นได้อย่างเด่นชัด ได้แก่ การตรวจวัดแบบ multispectral โดยส่วนใหญ่จะทำการตรวจวัดในช่วงคลื่น visible ถึง middle infrared ในช่วงความยาวคลื่นกว้าง (70-400 nm) จำนวน 5-10 แบนด์ และมีเพียงไม่กี่ระบบที่สามารถตรวจวัดได้ถึงช่วง thermal infrared แต่การตรวจวัดระบบนี้จะให้ความละเอียดเชิงพื้นที่สูงกว่า ทำให้โดยส่วนใหญ่การสำรวจระยะไกลแบบ multispectral จะใช้ในการศึกษาพืชพรรณ หินและดิน น้ำ เมือง พื้นที่เกษตรกรรม และสิ่งก่อสร้างต่างๆ ส่วนการตรวจวัดแบบ hyperspectral จะมีลักษณะเด่นที่ต่างออกไปคือจะแบ่งช่วงคลื่นออกเป็นช่วงแคบๆ (5-10 nm) ในช่วงคลื่น visible, near infrared, middle infrared และ thermal infrared ทำให้มีจำนวนแบนด์มากดังที่กล่าวไว้ในเบื้องต้น ซึ่งจะมีประโยชน์คือทำให้การสำรวจช่วงคลื่นมีลักษณะต่อเนื่อง อีกทั้งยังเหมาะสำหรับการสำรวจในย่านคลื่นที่สูงขึ้น หรือการสำรวจที่ต้องใช้การจำแนกในช่วงคลื่นที่ละเอียด เช่น การศึกษาอุณหภูมิพื้นผิว หรือ การศึกษาชนิดและลักษณะแร่ ข้อมูล hyperspectral โดยทั่วไปจะแสดงการจัดเก็บในรูปแบบของ data cube ซึ่งเป็นข้อมูล 3 มิติแบบลูกบาศก์ (data cube) โดยที่ในแนวระนาบแกน X-Y จะแสดงข้อมูลภาพ (spatial information) ส่วนแกน Z จะแสดงข้อมูลเชิงคลื่น (spectral information )

การใช้ประโยชน์อย่างง่ายที่สุดของภาพ hyperspectral คือการนำคุณสมบัติการสะท้อนแสงของวัตถุ (spectral reflectance) มา plot เป็นโค้งหรือ profile curve แล้วเปรียบเทียบค่าสะท้อนแสงวัตถุมาตรฐาน ซึ่งมีหลายสถาบันอาทิ เช่น Aster spectral library หรือ USGS spectral library ได้จัดทำขึ้น ถ้ารูปโค้งไหนคล้ายกับรูปโค้งมาตรฐาน ให้ตีความได้ว่าวัตถุนั้นเป็นวัตถุตามที่รูปโค้งมาตรฐานบอก

 

การสกัดข้อมูลจากภาพ hyperspectral จำเป็นต้องใช้โปรแกรมด้านการวิเคราะห์ข้อมูลภาพจากระยะไกล เช่น ENVI, ERDAS Imagine และ PCI Geometica เข้ามาช่วย เพื่อเทียบหรือแปลงข้อมูลดิบของ hyperspectral จากค่าการสะท้อนได้จากตัวบันทึกไปเป็นค่าการสะท้อนจริง และยังใช้ช่วยวิเคราะห์องค์ประกอบของพื้นผิว ที่ได้รับจากข้อมูล end member เมื่อเทียบกับตัวมันเอง, ค่าการวัดในภาคสนามโดยใช้ spectroradiometer หรือค่าคุณลักษณะของภาพจาก spectral libraries การสกัดข้อมูลดังกล่าวมี 6 ขั้นตอนหลัก ประกอบด้วย 1) State the nature of information extraction problem 2) Acquire appropriate remote sensing and initial ground reference data 3) Process hyperspectral data to extract thematic information 4) Perform accuracy assessment 5) Accept or reject previous stated hypothesis และ 6) Distributed results if accuracy is acceptable ............