Hvordan hyperspektral billeddannelse fra forskellige platforme kan optimere miljøovervågning og landbrugsanalyser

Hyperspektral billeddannelse (HSI) er en teknologi, der indsamler og analyserer information fra et bredt spektrum af bølgelængder. Denne teknologi er blevet anvendt i en lang række videnskabelige og praktiske sammenhænge, fra rumobservationer til jordbundsanalyser. HSI muliggør indsamling af detaljerede spektrale data fra overflader og objekter, som gør det muligt at overvåge miljøforhold, forstå jordbundens sammensætning og endda udforske fjerne planeter. Det er en teknologi, der spiller en vigtig rolle i både jordbaserede og rummissioner og har potentiale til at transformere mange videnskabelige discipliner.

I en anden form for HSI, nemlig ballon-baseret hyperspektral billeddannelse, bliver data indsamlet fra højder, der når næsten til kanten af atmosfæren. Ballonbaserede systemer, som kan bære store laster, har vist sig at være meget effektive til at levere præcise målinger af atmosfæriske forhold, herunder temperatur og højde. Et system, der blev testet under en 30-timers mission, viste sig at kunne operere effektivt på tværs af både dag- og natcyklusser. Denne teknologi har potentiale til at understøtte forskningen i atmosfæriske forhold og miljømonitorering, og åbner nye muligheder for at forstå klimaet på jorden samt i nærrummet.

Under vandet åbner hyperspektral billeddannelse også op for helt nye dimensioner i forskningen. Den norske virksomhed Ecotone AS har udviklet systemer, der gør det muligt at kortlægge havbunden og overvåge mariner installationer. Denne teknologi anvendes især i områder som havbundens udnyttelse, bentiske levesteder og endda undervandsarkæologi. UHI (underwater hyperspectral imaging) kan afsløre information, der tidligere var utilgængelig, da de traditionelle systemer til havovervågning ofte forstyrres af vandsøjlen. Teknologiske fremskridt indenfor UHI giver mulighed for at få detaljeret information, som kan optimere alt fra havbrugsplanlægning til beskyttelse af marint liv.

På planetarisk niveau er HSI også et kraftfuldt redskab. Rovere, der er udstyret med hyperspektrale sensorer, bruges til at indsamle detaljerede spektrale data fra fjerne planeter og måner. Forskning viser, at metoder som autoencodere og PCA (Principal Component Analysis) er særligt effektive til at opfange morfologiske og spektrale ændringer på måne- og planetoverflader. En simulation af hyperspektrale billeder fra Chang’e-3 missionen har for eksempel gjort det muligt at forstå, hvordan faktorer som skygger og diffust lys påvirker billeder taget af månen.

For ML-modeller er det afgørende at have præcise, forbehandlede data. Maskinlæringsalgoritmer som Support Vector Machines (SVM) og Random Forest (RF) er blandt de mest anvendte til at analysere HSI-data og udtrække jordbunds-egenskaber. I litteraturen er der blevet demonstreret mange anvendelser af disse teknikker til at forudsige jordbundsparametre som natrium-, calcium- og kaliumindholdet, hvilket har stor relevans for landbrug og miljøforvaltning.

En vigtig pointe for læseren er, at selvom HSI og maskinlæring er kraftfulde værktøjer, er deres succes afhængig af kvaliteten af både de data, der indsamles, og de forbehandlingsmetoder, der anvendes. Det betyder, at selv den mest avancerede teknologi kun er så god som den data, den arbejder med. For fremtidige anvendelser er det også væsentligt at være opmærksom på de tekniske udfordringer, som kan opstå i forhold til datakvalitet og den nødvendige kalibrering af sensorapparater. Det vil være nødvendigt at fortsætte med at udvikle teknologier, der gør det muligt at forbedre datakvaliteten og reducere usikkerheder i resultaterne.

Hvordan hyperspektral billedbehandling og maskinlæring kan anvendes til jordmonitorering

Hyperspektral billedbehandling og maskinlæring er to kraftfulde teknologier, der har revolutioneret forståelsen af jordforhold og landbrugsmiljøer. Gennem hyperspektral billedbehandling kan man opnå detaljerede data om jordens sammensætning og tilstand, hvilket er afgørende for præcise miljøvurderinger og landbrugsforvaltning. Ved at kombinere disse data med maskinlæring kan vi udvikle avancerede modeller, der kan forudsige en række jordegenskaber, såsom fugtighed, næringsstoffer, og forurening med tungmetaller.

Forskningen i disse teknologiers anvendelse er hurtigt vokset, og flere studier har fokuseret på at anvende hyperspektrale billeder til at analysere jordens kemiske sammensætning. For eksempel anvendes hyperspektrale data i kombination med maskinlæring til at forudsige indholdet af tungmetaller i jorden, som det blev gjort i en undersøgelse af hyper-spektret baseret teknologi til estimering af landbrugsjordens tungmetalindhold (Liu et al., 2019). Metoden har vist sig effektiv, da hyperspektrale billeder kan indfange spektrale signaturer af specifikke mineraler og kemikalier, som ellers ville være vanskelige at identificere med traditionelle metoder.

Særligt er det muligt at forudsige jordens fugtighed og tekstur i områder, hvor præcise målinger normalt er vanskelige at opnå. I en undersøgelse af landbrugsjordens fugtighed ved hjælp af UAV-baserede hyperspektrale billeder blev maskinlæringsmodeller brugt til at forudsige jordens vandindhold i et arid område (Ge et al., 2021). Denne tilgang, der kombinerer hyperspektral billedbehandling med machine learning, gør det muligt at overvåge jordens tilstand over tid, hvilket er essentielt for landbrugsplanlægning og klimatilpasning.

En anden vigtig anvendelse af hyperspektral billedbehandling er forudsigelsen af jordens organiske kulstofindhold. Forskning har vist, at hyperspektrale data kan bruges til at kortlægge jordens organiske kulstof ved hjælp af avancerede machine learning teknikker, som kan analysere spektrale karakteristika for at bestemme koncentrationen af organisk materiale (Bartholomeus et al., 2011). Denne viden er afgørende for at forstå kulstofkredsløbet i landbrugsjord og kan hjælpe med at optimere landbrugspraksis for at reducere drivhusgasudledninger.

Hyperspektral teknologi er også blevet anvendt i mere specialiserede undersøgelser som identifikation af mikroplast i landbrugsjord. Ved hjælp af hyperspektrale billeder kan man hurtigt identificere og kortlægge mikroplastindholdet i jorden, hvilket er en ny og vigtig tilgang til at forstå forureningens indvirkning på landbrugsjord (Ai et al., 2022).

For at opnå de bedste resultater kræver hyperspektral billedbehandling dog nøjagtige kalibreringer og avancerede algoritmer, der kan håndtere de store datamængder, som teknologien genererer. Machine learning-modeller er essentielle i denne proces, da de kan analysere de komplekse data og identificere mønstre, som ikke nødvendigvis er synlige for det menneskelige øje. Dette kræver samarbejde mellem eksperter i både jordvidenskab og datateknologi for at udvikle de mest effektive metoder.

Endelig er det vigtigt at forstå, at selvom hyperspektral billedbehandling er en kraftfuld teknologi, er den ikke en erstatning for traditionelle jordundersøgelser. Den bør bruges som et supplement, der giver et mere detaljeret billede af jordens tilstand og kan forbedre den samlede forståelse af miljøet. Hyperspektral billedbehandling gør det muligt at se jorden på en ny måde og giver muligheder for at træffe bedre informerede beslutninger, der kan føre til en mere bæredygtig og effektiv brug af ressourcerne.