Гиперспектральная съёмка экологических объектов отличается от мультиспектральной по ряду признаков: «видимость невидимого», детализация и более «тонкое» различение объектов; значительно выше спектральное разрешение, число каналов; уже ширина полосы и непрерывность спектра; сложнее интерпретируемость местности (наличие порой излишних массивов данных или данных, в которых сложно разобраться); значительно выше удельная информативность и стоимость. [1-3]
В работе различаются понятия. Спектральная сигнатура – значения яркостей пикселя (области, класса областей) на разных спектральных диапазонах. Спектральная модель – математическая модель, описывающая класс областей, воспроизводящая всевозможные сигнатуры пикселей этого класса с учётом их статистических характеристик. Спектральный рисунок – иллюстрация спектральной сигнатуры или модели, получаемая с использованием различных программных средств.
Выделение полезной информации и получение спектральных моделей классов на гиперспектральных изображениях осуществляется с помощью методов кластеризации (в особенности иерархических), мер разделимости кластеров (угловых информационных мер, мер на основе корреляции, на основе сопоставления признаков и др.), морфологических операций над изображениями, визуального или автоматизированного сопоставления распределения яркости с эталоном, а также методики определения оптимальных комбинаций спектральных каналов. При обработке больших объёмов данных применяются подходы тайлинга, агрегирования и уменьшения размерности. [4-5]
Предлагаются правила для таксономии, структуры и координирования объекта земной поверхности (объекта заинтересованности), по которому формируется спектральная модель.
Вид объекта идентифицируется трёхуровневой классификацией: класс, состояние, условие. Класс – иначе физический класс объекта, состояние – качественный признак или компонентный состав объекта (внутренние характеристики), условие – освещённость, время года/суток, погодные и климатические условия, география, съёмка (внешние характеристики). В соответствие с данной классификацией можно построить кладограмму объектов.
Структура объекта – разложение объекта на однородные компоненты. На первом уровне объект раскладывается на материалы – структурные составляющие объекта. На втором уровне материал раскладывается на вещества, каждому из которых соответствует своё сгущение. Каждое сгущение, т.е. каждое вещество, имеет спектральную модель, идентифицируемую набором статистических характеристик.
Координирование объекта – иными словами, установка его «адреса» в потоке изображений, т.е. вида объекта, ID снимка, на котором построена область, а также порядковый номер области этого вида на снимке.