Imagen multiespectral

Vídeo del SDO mostrando secciones simultáneamente del Sol en diversas longitudes de onda

Una imagen multiespectral es la que captura datos de imágenes dentro de rangos de longitud de onda específicos a través del espectro electromagnético. Las longitudes de onda pueden estar separadas por filtros o mediante el uso de instrumentos sensibles a longitudes de onda particulares, incluida la luz de frecuencias más allá del rango de luz visible, como infrarrojo y ultravioleta. La obtención de imágenes espectrales puede permitir la extracción de información adicional que el ojo humano no captura con sus receptores rojo, verde y azul.

Fue desarrollada originalmente para imágenes obtenidas desde el espacio[1]​ así como en la aplicación del análisis de documentos y la pintura, con las primeras misiones de los satélites Landsat en torno a los 70 , siendo los primeros en explotar de manera madura la captura de la imagen de diversas bandas.[2]

La imagen multiespectral divide la luz en un pequeño número (normalmente de 3 a 15) de bandas espectrales. La obtención de imágenes hiperespectrales es un caso especial de imágenes espectrales donde a menudo hay cientos de bandas espectrales contiguas.[3]

La tecnología que estudia y trata la captura multiespectral es abordada por la rama de conocimiento de la teledetección, asociada al estudio de la superficie terrestre.

  1. R.A. Schowengerdt. Remote sensing: Models and methods for image processing, Academic Press, 3rd ed., (2007)
  2. Uzal, José Manuel Pereira (21 de enero de 2020). Diagnóstico por imagen en bandas no visibles sobre patrimonio cultural: Una aproximación a la imagen infrarroja, ultravioleta, fluorescencias y análisis de imagen. Books on Demand. ISBN 978-84-1326-121-8. Consultado el 15 de diciembre de 2021. 
  3. Hagen, Nathan; Kudenov, Michael W. «Review of snapshot spectral imaging technologies». En Optical Engineering, ed. Spie. Digital Library. Archivado desde el original el 20 de septiembre de 2015. 

From Wikipedia, the free encyclopedia · View on Wikipedia

Developed by Nelliwinne