Kiến thức

ĐỘ PHÂN GIẢI KHÔNG GIAN SO VỚI ĐỘ PHÂN GIẢI QUANG PHỔ

08/12/2021 GeoLink Thu Giang 0 Nhận xét

(English below)
Sự khác biệt giữa độ phân giải không gian và độ phân giải quang phổ là gì?

Độ phân giải không gian là phép đo mức độ chi tiết của các đối tượng trong một hình ảnh dựa trên pixel.

Trong khi độ phân giải quang phổ là số lượng chi tiết quang phổ trong một dải dựa trên số lượng và độ rộng của dải phổ.

Chúng ta hãy tìm hiểu cả hai khái niệm về độ phân giải hình ảnh với một chút chi tiết hơn.

Độ phân giải không gian
Đối với độ phân giải không gian, hãy tưởng tượng bạn đang dần dần đi xuống từ một khinh khí cầu. Khi bạn đi xuống, mắt người của bạn bắt đầu nhận ra các đặc điểm vì mọi thứ đều sắc nét hơn. Đối với bất kỳ loại cảm biến nào, điều này có nghĩa là độ phân giải không gian ngày càng trở nên tốt hơn.

Độ phân giải không gian là chi tiết tính bằng pixel của hình ảnh. Độ phân giải không gian cao có nghĩa là chi tiết hơn và kích thước ô lưới nhỏ hơn. Trong khi, độ phân giải không gian thấp hơn có nghĩa là ít chi tiết hơn và kích thước pixel lớn hơn.

Thông thường, máy bay không người lái chụp ảnh với một trong những độ phân giải không gian cao nhất. Mặc dù các vệ tinh ở cao nhất trong khí quyển, chúng vẫn có khả năng có kích thước pixel 50 cm hoặc lớn hơn như Worldview-3.

Nhìn chung, độ phân giải không gian mô tả chất lượng của hình ảnh và mức độ chi tiết của các đối tượng trong một hình ảnh. Nếu các ô lưới nhỏ hơn, điều này có nghĩa là độ phân giải không gian có nhiều chi tiết hơn với nhiều pixel hơn.

Độ phân giải quang phổ
Độ phân giải quang phổ mô tả số lượng chi tiết quang phổ trong một dải. Độ phân giải quang phổ cao có nghĩa là dải tần của nó hẹp hơn. Trong khi độ phân giải quang phổ thấp có các dải rộng hơn bao phủ nhiều quang phổ hơn.

Ví dụ, một hình ảnh đa kính sẽ chia ánh sáng thành 4 đến 36 dải. Sau đó, nó gán các tên dải tần đó như đỏ, lục, lam và hồng ngoại gần. Mỗi dải có thể trải dài 0,05 um trong phổ điện từ.

Tương tự như vậy, hình ảnh siêu kính sẽ bắt được một quang phổ ánh sáng. Nhưng nó chia ánh sáng thành hàng trăm dải quang phổ hẹp. Đối với hình ảnh siêu kính, độ phân giải quang phổ rất cao.

Ví dụ về độ phân giải không gian và quang phổ
Ví dụ, Landsat-8 tạo ra 11 hình ảnh và mỗi dải có độ phân giải quang phổ sau:

Phần kết luận
Sự khác biệt giữa độ phân giải không gian và độ phân giải quang phổ là từ kích thước điểm ảnh và chi tiết quang phổ.

Độ phân giải quang phổ mô tả mức độ chi tiết quang phổ trong mỗi dải như hình ảnh siêu kính hoặc đa kính.

Trong khi độ phân giải không gian thể hiện số lượng chi tiết của các đối tượng dựa trên kích thước pixel của chúng.

Bây giờ bạn đã nắm vững hai khái niệm này, hãy tìm hiểu thêm về viễn thám và phân loại ảnh với một số bài viết hữu ích của chúng tôi bên dưới.

------

SPATIAL RESOLUTION VS SPECTRAL RESOLUTION 
What’s the difference between spatial resolution and spectral resolution?

Spatial resolution is a measurement of how detailed objects are in an image based on pixels.

Whereas spectral resolution is the amount of spectral detail in a band based on the number and width of spectral bands.

Let’s get into both concepts of image resolution with a bit more detail.

Spatial Resolution
For spatial resolution, imagine gradually descending from a hot air balloon. As you descend, your human eyes start recognizing features because everything is sharper. For any type of sensor, this means the spatial resolution is becoming finer.

Spatial resolution is the detail in pixels of an image. High spatial resolution means more detail and a smaller grid cell size. Whereas, lower spatial resolution means less detail and larger pixel size.

Typically, drones capture images with one of the highest spatial resolutions. Even though satellites are highest in the atmosphere, they are still capable of 50 cm pixel size or greater like Worldview-3.

Overall, spatial resolution describes the quality of an image and how detailed objects are in an image. If the grid cells are smaller, this means the spatial resolution has more detail with more pixels.


Spectral Resolution
Spectral resolution describes the amount of spectral detail in a band. High spectral resolution means its bands are more narrow. Whereas low spectral resolution has broader bands covering more of the spectrum.

For example, a multispectral image breaks light into 4 to 36 bands. Then, it assigns those bands names such as red, green, blue, and near-infrared. Each band may span 0.05 um in the electromagnetic spectrum.

Similarly, hyperspectral imaging captures a spectrum of light. But it divides the light into hundreds of narrow spectral bands. For hyperspectral images, spectral resolution is very high.

Spatial and Spectral Resolution Example
For example, Landsat-8 produces 11 images and each band consists of the following spectral resolution:

Conclusion
The difference between spatial resolution and spectral resolution is from pixel size and spectral detail.

Spectral resolution describes how much spectral detail is in each band such as hyperspectral or multispectral imaging.

Whereas spatial resolution represents the amount of detail of objects based on their pixel size.

Now that you’ve mastered these two concepts, learn more about remote sensing and image classification with some of our helpful articles below.

Geolink tổng hợp từ Gisgeography

popup

Số lượng:

Tổng tiền: