¿Cuál es la diferencia entre la firma espectral y las características de la teledetección?

Me gustaría entender si hay alguna diferencia o relación entre el concepto de firma espectral y las características de la teledetección.

El término firma espectral se refiere a la relación entre la longitud de onda (o frecuencia) de la radiación electromagnética y la reflectancia de la superficie. La firma se ve afectada por varias cosas, incluida la composición y estructura del material. Algunas partes del espectro EMR, como la región de microondas, son más sensibles a la estructura de la superficie que otras regiones. Usamos la firma espectral (o más a menudo muestras de ella - bandas de imágenes satelitales) para inferir cosas sobre la superficie, como la composición (por ejemplo, vegetación, suelo desnudo, etc.).

Una característica, por otro lado, es simplemente un objeto en el paisaje. Por ejemplo, una característica puede ser un campo de cultivo uniforme, una carretera o edificio, o cualquier otra parte del paisaje. A menudo tratamos de identificar características mediante el uso de sus firmas espectrales, suponiendo uniformidad, lo cual no siempre es el caso. A veces, en lugar de clasificar los píxeles en función de sus firmas espectrales por sí solos, también tratamos de tener en cuenta las relaciones espaciales, como la proximidad de píxeles similares. Esto es común, por ejemplo, con la segmentación de imágenes basada en objetos, que intenta identificar características utilizando una combinación de características espectrales y espaciales.

Una firma espectral es una cantidad medible (p. Ej., Reflectividad, emisividad), que varía en función de la longitud de onda y se puede utilizar para identificar un material. Para obtener una firma, la cantidad debe medirse en un número suficiente de longitudes de onda (y con una resolución espectral suficientemente fina) de modo que el material pueda ser discriminado de otros materiales. Por ejemplo, una imagen RGB (convertida en reflectancia), proporciona información de reflectividad en tres longitudes de onda (rojo, verde y azul); sin embargo, eso normalmente no se consideraría una firma espectral porque no proporciona información adecuada para discriminar varios materiales (por ejemplo, los píxeles que contienen césped, césped artificial o cancha de tenis verde pueden verse casi idénticos en las imágenes RGB). Las firmas espectrales se obtienen típicamente de hiperespectral imágenes o con espectrómetros de mano.

El término "característica" puede tener múltiples significados. Si bien puede referirse a una característica espacial (u objeto), en el dominio espectral generalmente significa algo bastante diferente. Una característica espectral podría ser los datos de medición espectral originales (p. Ej., Reflectividad), pero a menudo es algo derivado de las mediciones espectrales, típicamente al crear transformaciones lineales o no lineales de los valores de datos originales. Las características espectrales a menudo se crean para reducir la dimensionalidad de los datos espectrales antes de un procesamiento posterior. Ejemplos de características lineales son las obtenidas del análisis de componentes principales (PCA) o análisis discriminante lineal (LDA) . Un ejemplo de una característica no lineal es el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), que es una diferencia a escala entre las bandas roja e infrarroja cercana en un píxel de imagen.

Existen numerosos tipos de características espectrales que se pueden extraer de los datos espectrales y la mejor depende de los detalles de lo que está tratando de lograr. Esta es un área de investigación activa. Para obtener más información sobre algunas de las técnicas y aplicaciones, recomiendo comenzar con una búsqueda en la web para "extracción de características espectrales".