Me gustaría entender si hay alguna diferencia o relación entre la firma espectral de concepto y características de la teledetección?
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El término firma espectral se refiere a la relación entre la longitud de onda (o frecuencia) de la radiación electromagnética y la reflectancia de la superficie. La firma se ve afectada por varios factores, incluyendo el material de composición y estructura. Algunas partes de la EMR espectro, tales como el horno de microondas de la región, son más sensibles a la estructura de superficie que el de otras regiones. Hacemos uso de la firma espectral (o más a menudo muestreados partes--las bandas de las imágenes de satélite) para deducir cosas sobre la superficie, tales como la composición (por ejemplo, vegetación, suelo desnudo, etc.).
Una característica en el otro lado es simplemente un objeto en el paisaje. Por ejemplo, una entidad puede ser un campo de cultivo uniforme, una carretera o un edificio, o cualquier otra parte del paisaje. A menudo tratamos de identificar las características mediante sus firmas espectrales, asumiendo la homogeneidad, que no es siempre el caso. A veces, en lugar de la clasificación de los píxeles en función de sus firmas espectrales solo, también tratamos de dar cuenta de las relaciones espaciales, tales como la proximidad de los píxeles similares. Esto es común, por ejemplo, con objeto basado en la segmentación de la imagen, que trata de identificar las funciones que utilizan una combinación de espectral y espacial de las características.
Paul
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Una firma espectral es una cierta cantidad mensurable (por ejemplo, la reflectividad, la emisividad), que varía como una función de la longitud de onda y puede ser utilizado para identificar un material. Para obtener una firma, la cantidad debe ser medido en un número suficiente de longitudes de onda (y en lo suficientemente fina resolución espectral) de tal manera que el material puede ser discriminado de otros materiales. Por ejemplo, una imagen RGB (convertido a reflectancia), proporciona la reflectividad de la información en tres longitudes de onda (rojo, verde, y azul), sin embargo, que normalmente no se considera una firma espectral debido a que no proporciona información adecuada para discriminar diversos materiales (por ejemplo, los píxeles que contiene el césped, césped artificial, o verdes, pista de tenis se ven casi idénticos en imágenes RGB). Firmas espectrales son generalmente obtenidos a partir de hiperespectral imágenes o con mano de los espectrómetros.
El término "característica" puede tener varios significados. Mientras que puede referirse a un espacial característica (o el objeto), en el dominio espectral por lo general significa algo muy diferente. Una característica espectral podría ser el original espectral de los datos de medición (por ejemplo, la reflectividad) pero a menudo es algo derivado de las mediciones espectrales, normalmente mediante la creación lineales o no lineales de las transformaciones de los valores de los datos originales. Características espectrales son a menudo creados para reducir la dimensionalidad de los datos espectrales antes de su posterior procesamiento. Ejemplos de elementos lineales son aquellos obtenidos a partir de Análisis de Componentes Principales (PCA) o el Análisis Discriminante Lineal (LDA). Un ejemplo de una característica no lineal es el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), que es un modelo a escala de la diferencia entre el rojo y el infrarrojo cercano bandas en un píxel de la imagen.
Existen numerosos tipos de características espectrales que se puede extraer de los datos espectrales y la mejor de uno depende de los detalles de lo que usted está tratando de lograr. Esta es un área de investigación activa. Para aprender más sobre algunas de las técnicas y aplicaciones, yo recomiendo empezar con una búsqueda en internet para "característica espectral de la extracción".
