GaiaField-VNIR-S - гиперспектральная камера

Камера GaiaField обеспечивает получение изображений с высоким разрешением путем сканирования и получения нескольких изображений для построения гиперспектрального массива данных. Гиперспектральные устройства формирования изображений (GFP) для пространственного (щелевого) сканирования получают спектры изображений, проецируя полосу изображения на щель и рассеивая его с помощью призмы или решетки. При пространственном (щелевом) сканировании каждый выход двумерного (2D) датчика представляет собой весь пространственный спектр (x,λ). Управляющая плата NUC интегрирована в систему для управления работой системы, сбора данных и анализа, поэтому пространственное изображение собирается посредством движения сканирующего модуля. Системы линейного сканирования особенно распространены в дистанционном зондировании, поэтому целесообразно использовать мобильные платформы для размещения камеры. Система может работать от внутренней батареи около 4 часов.

Ключевые особенности:

• Автоматический выбор величины экспозиции.
• Автоматическая фокусировка.
• Дополнительная камера для пользовательского контроля.
• Просмотр и экспортирование полученных спектральных изображений.
• Широкий спектр анализируемых данных.
• Функция сопоставления пикселей с эталонными спектрами (SAM).
  
• Нормализованный относительный индекс растительности (NDVI).
• PCA.
• Съёмный объектив.
• Экспорт и хранение спектральных данных в форматах envi/envice/matlab.

Программное обеспечение GaiaField:

• Функция настройки параметров камеры.
• Настройка моторизированного двигателя камеры.
• Управление системой сканирования камеры.
• Управление системой фокусировки камеры.
• Хранение, калибровка и анализ полученных данных.
• Вывод и экспортирование полученных результатов.

Применение гиперспектральных камер GaiaField:

• Сельское хозяйство

Несмотря на высокую стоимость получения гиперспектральных изображений, для определенных культур и в определенных климатических условиях гиперспектральное дистанционное зондирование все чаще используется для мониторинга развития и состояния сельскохозяйственных культур. В настоящее время ведутся работы по использованию спектральных изображений для определения сорта винограда и разработки системы раннего предупреждения вспышек заболеваний. Кроме того, ведутся работы по использованию гиперспектральных данных для определения химического состава растений, что может быть использовано для определения состояния питательных веществ и воды для пшеницы в орошаемых системах.

• Здравоохранение

Исследователи сотрудничают с компаниями Photon etc. и Optina Diagnostics, чтобы проверить использование гиперспектральной фотографии для диагностики ретинопатии и макулярного отека до того, как произойдет повреждение глаза. Метаболическая гиперспектральная камера будет обнаруживать снижение потребления кислорода в сетчатке, что указывает на потенциальное заболевание. После этого офтальмолог сможет лечить сетчатку с помощью инъекций, чтобы предотвратить возможное повреждение.

Характерный спектр налета на языке у пациентов с заболеваниями почек	Характерный спектр покрытия на языке пациентов с нормальными почками
Характерный спектр налета на языке у пациентов с заболеваниями печени	Визуализация гиперспектрального снимка языка при заболевании почек/печени и сравнение с снимком здорового языка

• Пищевая промышленность
  

В пищевой промышленности гиперспектральная визуализация в сочетании с интеллектуальным программным обеспечением позволяет цифровым сортировщикам (также называемым оптическими сортировщиками) выявлять и удалять дефекты и инородные материалы (ИМ), невидимые для традиционных камер. Повышение точности удаления дефектов и инородных материалов позволяет повысить качество продукции.

Гиперспектральные снимки морепродуктов (слева: омар, справа: лициум барбарум)	Гиперспектральный анализ качества яблока
Гиперспектральный анализ мучных изделий

• Минералогия

Геологические образцы практически всех видов минералов могут быть быстро просканированы с помощью гиперспектральных камер.

• Микроскопическая гиперспектральная съёмка

В сочетании с морфологическими характеристиками крови и существующим методом анализа клеток, исследователи изучают различия между клетками здоровой крови / лейкемической крови с помощью гиперспектральной визуализации. Характеристики эритроцитов, лимфоцитов, лейкемических клеток были проанализированы с помощью микроскопической гиперспектральной визуализации, а также с помощью сегментации больных клеток и количественного расчета морфологических параметров.