• mixed pixel
• hyperspectral imagery
• GUI
• sottospazio vettoriale
• subspace based
• remote sensing
• target detection
• matlab
• modtran
• irradiance
• radiance
• linear mixing model
• maximum likelihood ratio test
• background
• target
• hyperspectral
• invariant subpixel material detection
• full pixel

In questa tesi si affrontano aspetti teorici e pratici di vari algoritmi per la rivelazione di materiali in immagini iperspettrali al variare delle condizioni atmosferiche e d’illuminazione. Nelle applicazioni reali i dati acquisiti da sensori iperspettrali dipendono dalla riflettanza della superficie osservata, ma anche dalle condizioni atmosferiche, geometriche e d’illuminazione dello scenario di acquisizione. Queste spesso non sono note a causa della mancata strumentazione per poterle accertare (pressione, temperatura, umidità...), oppure perché l’operatore non ne è a conoscenza; per questo motivo non è sempre possibile attenuare i loro effetti sul dato misurato. Nel corso della tesi è stata quindi studiata una metodologia per permettere la rivelazione dei target indipendentemente dalle condizioni di acquisizione, ipotizzando nota la riflettività dei materiali ricercati. Vengono trattati gli algoritmi di Healey Slater, Thai Healey, Thai Healey implementato a blocchi ed il metodo OSP; si riportano inoltre le prestazioni ottenute dall’implementazione di questi metodi su dati reali misurati da un sensore iperspettrale aviotrasportato. Viene definita anche una metodologia per la simulazione dell’irradianza solare diretta: è risultato interessante confrontare i risultati ottenuti con le misure effettuate da uno spettroradiometro, e tramite l’impiego di opportune misure di distanza/similarità, individuare quali condizioni, tra quelle simulate, meglio si avvicinano alle condizioni dello scenario al momento dell’acquisizione.