Multispektral vs. hyperspektral: Unterschied erklärt
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Ein multispektrales Bild erfasst das vom Boden reflektierte Licht in wenigen, meist 4 bis 13 Kanälen, die jeweils einen breiten Ausschnitt des Spektrums abdecken: Blau, Grün, Rot, Nahinfrarot und einige im kurzwelligen Infrarot. Ein hyperspektrales Bild erfasst dasselbe Licht in Hunderten schmaler, lückenlos aneinander anschließender Kanäle. So enthält jedes Pixel ein vollständiges Spektrum statt nur einiger Stichproben davon.
Der Unterschied in einem Satz
Multispektral zeigt Ihnen, dass ein Feld grün ist und unter Stress steht. Hyperspektral kann sagen, welche Kulturpflanze, welches Mineral, welches Pigment dahintersteckt.
| Multispektral | Hyperspektral | |
|---|---|---|
| Kanäle | 4 bis 13 | 100 bis 300 |
| Kostenlose Satelliten | Sentinel-2, Landsat | EnMAP, PRISMA, nur auf Anfrage |
| Drohnensensor | Einige tausend Euro | Zehntausende Euro |
| Datenmenge pro Szene | Hunderte Megabyte | Gigabyte |
| Antworten | Vegetation, Wasser, Bebauung, Stress | Welche Art, welches Mineral, welcher Kunststoff |
Wofür sich welche Technik eignet
Multispektral deckt fast alles ab, was ein GIS-Team mit Satellitenbildern macht, und das kostenlos. Sentinel-2 liefert alle fünf Tage eine neue Szene mit 13 Kanälen für jeden Punkt der Landfläche. Schon das Nahinfrarot reicht, um Anbauflächen, Wald, Gewässer, Brandflächen und bebaute Flächen zu kartieren. Das Werkzeug dafür ist Rasterarithmetik, zuerst NDVI, danach eine Klassifikation im Semi-Automatic Classification Plugin. Der Beitrag zur Baumkronenkartierung zeigt genau diesen Weg.
Hyperspektral unterscheidet zusätzlich innerhalb einer Klasse. Zwei Kulturen, die in allen Sentinel-2-Kanälen gleich aussehen, haben bei einer Auflösung von 10 Nanometern unterschiedliche Spektren. Die Mineralkartierung, der ursprüngliche Einsatzbereich, liest Absorptionsmerkmale, die kein multispektraler Kanal erfassen kann. Der Preis: teure Sensoren, große Datenmengen und kostenlose Satelliten, die nur auf Anfrage mit 30 m Auflösung aufnehmen und deren Wiederkehrzeit in Wochen gemessen wird.
Multispektral oder hyperspektral in QGIS: welche Technik für welche Aufgabe
- Landbedeckung, Kulturart, Waldfläche, Überschwemmungsfläche. Multispektral. Kostenlos, häufig aktualisiert, und die Klassifikationswerkzeuge in QGIS sind dafür gemacht.
- Pflanzenstress, bevor er sichtbar wird, Arten, Minerale, Verunreinigungen, Kunststoffe. Hyperspektral, per Drohne für ein Gelände, mit EnMAP oder PRISMA für eine Region.
- Alles, wofür ein kleines Objekt erkannt werden muss. Keines von beiden. Beide arbeiten mit Pixeln von 10 bis 30 m. Ein Dach, eine Baumkrone oder ein Pool ist eine Form, die man aus hochauflösenden Luftbildern in drei Kanälen liest. AI Segmentation, das Plugin von TerraLab für QGIS, arbeitet so: Es liest das RGB-Orthofoto und liefert pro Objekt ein Polygon.
, arbeitet so: Es liest das RGB-Orthofoto und liefert pro Objekt ein Polygon.Häufige Fragen
Ist Sentinel-2 multispektral oder hyperspektral?
Multispektral: 13 Kanäle mit 10, 20 und 60 m Auflösung. Die kostenlosen hyperspektralen Missionen sind EnMAP, PRISMA und EMIT der NASA.
Was ist die Rotkante (Red Edge)?
Der steile Anstieg der Blattreflexion zwischen etwa 680 und 750 Nanometern. Seine Lage verschiebt sich bei Pflanzenstress. Deshalb hat Sentinel-2 drei schmale Kanäle in diesem Bereich.
Unterstützt QGIS hyperspektrale Daten?
Ja. Eine hyperspektrale Szene ist ein Raster mit einigen hundert Kanälen, und jedes Rasterwerkzeug kann sie lesen. Die EnMAP-Box, ein QGIS-Plugin des EnMAP-Teams, ist genau für diesen Fall gebaut.
Die Seite KI in QGIS bündelt, was KI in QGIS kann und was nicht. Das Vokabular rund um Bilddaten geht auf der Seite Orthomosaik vs. Orthofoto weiter.
