マルチスペクトルとハイパースペクトルの違い

マルチスペクトル画像は、地表で反射した光を通常4〜13個のバンドで記録します。1つ1つのバンドは、青、緑、赤、近赤外、短波長赤外の一部といった、スペクトルの幅広い区間です。ハイパースペクトル画像は、同じ光を連続する数百の細いバンドで記録するため、1ピクセルがわずかな標本ではなく、スペクトル全体を持ちます。

違いを一言で

マルチスペクトルでわかるのは、畑が緑色で、しかもストレスを受けているということです。ハイパースペクトルなら、どの作物か、どの鉱物か、どの色素かまで見分けられる場合があります。

それぞれの得意分野

マルチスペクトルは、GISチームが衛星画像で行う作業のほとんどを無料でこなせます。Sentinel-2は、地上のあらゆる地点の13バンドの新しいシーンを5日ごとに届けます。近赤外バンドがあれば、作物、森林、水域、焼失域、市街地の広がりを地図にできます。使う道具は指数の演算で、まずNDVI、次にSemi-Automatic Classification Pluginでの分類です。樹冠マッピングの記事がこの手順をたどっています。

ハイパースペクトルが加えるのは、同じ分類の中での見分けです。Sentinel-2のどのバンドでも同じに見える2種類の作物も、10nmの分解能ではスペクトルが違います。本来の用途である鉱物マッピングでは、マルチスペクトルのどのバンドにも映らない吸収特性を読み取ります。その代わり、センサーは高価で、データは重く、無料の衛星は撮影リクエスト制で、解像度は30m、観測の間隔は週単位です。

QGISでの作業別の使い分け

• 土地被覆、作物の種類、森林の範囲、洪水の範囲。 マルチスペクトルです。無料で頻繁に撮影され、QGISの分類ツールもマルチスペクトルを前提に作られています。
• 症状が出る前の作物ストレス、植物の種、鉱物、汚染、プラスチック。 ハイパースペクトルです。現場ならドローン、地域ならEnMAPやPRISMAを使います。
• 小さな物体を見分けたい作業。 どちらも向きません。どちらも10〜30mのピクセルで読み取る手法です。屋根、樹冠、プールは形であり、3バンドの高解像度画像から読み取ります。TerraLabがQGIS向けに作っているプラグインAI Segmentationは、この方法で動きます。RGBのオルソ画像を読み込み、オブジェクトごとに1つのポリゴンを返します。

よくある質問

Sentinel-2はマルチスペクトルですか、ハイパースペクトルですか？

マルチスペクトルです。解像度10m、20m、60mの13バンドを持ちます。無料で使えるハイパースペクトルのミッションは、EnMAP、PRISMA、NASAのEMITです。

レッドエッジとは何ですか？

葉の反射率が約680〜750nmの間で急に立ち上がる部分です。植物がストレスを受けると、その位置がずれます。Sentinel-2がこの区間に3つの細いバンドを持つのはそのためです。

QGISはハイパースペクトルデータに対応していますか？

はい。ハイパースペクトルのシーンは数百バンドを持つラスタなので、ラスタを扱うツールはどれも読み込めます。EnMAPチームが提供するQGISのプラグインEnMAP-Boxは、この用途のために作られています。

QGIS AIハブでは、QGISの中でAIにできることとできないことをまとめています。画像まわりの用語は、オルソモザイクとオルソ画像の違いのページに続きます。