Thesis etd-04122022-123130 |
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Thesis type
Tesi di laurea magistrale
Author
BATTARELLI, ARIANNA
URN
etd-04122022-123130
Thesis title
Strumenti e metodi per l'identificazione di materiali da misure di riflettanza spettrale in applicazioni di telerilevamento
Department
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Course of study
INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI
Supervisors
relatore Prof. Corsini, Giovanni
relatore Prof. Diani, Marco
relatore Prof. Alibani, Michael
relatore Prof. Diani, Marco
relatore Prof. Alibani, Michael
Keywords
- Field and laboratory spectroradiometer instruments
- Hyperspectral data acquisition
- Hyperspectral Processing
- Image Processing
Graduation session start date
05/05/2022
Availability
Withheld
Release date
05/05/2092
Summary
L’obiettivo di questa tesi, di tipo sperimentale, è rivolto allo studio di strumenti e metodi di identificazione di materiali da misure di riflettanza spettrale in applicazioni di telerilevamento. Per prima cosa sono stati esaminati i metodi e i protocolli di misura per ricavare firme spettrali in riflettanza di alcuni materiali di particolare interesse applicativo. In questa fase è stato approfondito l’utilizzo dello spettroradiometro VIS-SWIR FieldsSpec®4 che è stato utilizzato in laboratorio per ricavare gli spettri.
In seguito, si è passati a considerare sensori di immagine (line scanner) ed in particolare la camera iperspettrale Nano-Hyperspec VNIR, sperimentandone l’uso da postazione fissa e analizzandone l’utilizzo su UAV (Unmanned Aerial Vehicle).
In questa fase, è stato esaminato un metodo di identificazione del materiale di interesse basato su un indice di similarità spettrale noto in letteratura come ACE (Adaptive Cosine Estimator) e che si è rivelato particolarmente robusto. Nella sperimentazione effettuata, lo spettro di riferimento è stato estratto direttamente dall’immagine iperspettrale oppure facendo riferimento a spettri acquisiti in misure puntuali.
Successivamente, l’analisi è stata ripetuta utilizzando dati iperspettrali L2C acquisiti dal sensore iperspettrale della missione PRISMA dell'ASI. Sono stati considerati alcuni casi di interesse applicativo che trovano particolare utilità all’interno di verifica delle capacità di autogenerazione di energia elettrica, rischi ambientali legati ad attività agricole.
In seguito, si è passati a considerare sensori di immagine (line scanner) ed in particolare la camera iperspettrale Nano-Hyperspec VNIR, sperimentandone l’uso da postazione fissa e analizzandone l’utilizzo su UAV (Unmanned Aerial Vehicle).
In questa fase, è stato esaminato un metodo di identificazione del materiale di interesse basato su un indice di similarità spettrale noto in letteratura come ACE (Adaptive Cosine Estimator) e che si è rivelato particolarmente robusto. Nella sperimentazione effettuata, lo spettro di riferimento è stato estratto direttamente dall’immagine iperspettrale oppure facendo riferimento a spettri acquisiti in misure puntuali.
Successivamente, l’analisi è stata ripetuta utilizzando dati iperspettrali L2C acquisiti dal sensore iperspettrale della missione PRISMA dell'ASI. Sono stati considerati alcuni casi di interesse applicativo che trovano particolare utilità all’interno di verifica delle capacità di autogenerazione di energia elettrica, rischi ambientali legati ad attività agricole.
File
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