XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIperSpettrale
Prisma 高光谱任务 - EARSeL
摘要。本文旨在概述 PRISMA（PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa）任务及其相关的科学预见应用。该任务开发计划实际上处于 C 阶段，完全由 ASI 资助。PRISMA 是一种具有创新电光仪器的地球观测系统，它将高光谱传感器与全色中分辨率相机相结合，利用 ASI 在“小型任务”（例如AGILE）、高光谱有效载荷（例如Hypseo、联合高光谱任务/JHM）、卫星平台（MITA/PRIMA）以及跟踪中心和遥感数据处理中心（COSMO-SkyMed 和 CNM – 多任务国家中心）领域的投资。用户部分提供了全系列的任务产品，包括以下 0、1 和 2 级产品，适用于高光谱和全色数据：在此框架内，已开始进行五项科学研究，研究一些特定的高光谱应用主题和高光谱数据处理程序。
Prisma 高光谱任务 - EARSeL
摘要。本文旨在概述 PRISMA（PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa）任务及其相关的科学应用。该任务开发计划实际上处于 C 阶段，完全由 ASI 资助。PRISMA 是一种具有创新电光仪器的地球观测系统，它将高光谱传感器与全色中分辨率相机相结合，利用 ASI 在“小型任务”（例如 AGILE）、高光谱有效载荷（例如 Hypseo、联合高光谱任务/JHM）、卫星平台（MITA/PRIMA）以及跟踪中心和遥感数据处理中心（COSMO-SkyMed 和 CNM – 多任务国家中心）领域的投资。用户部分提供了全系列的任务产品，包括针对高光谱和全色数据的以下0级、1级和2级产品：在此框架内，已启动五项科学研究，对一些特定的高光谱应用主题和高光谱数据处理程序进行研究。
题为“基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感——方法、数据处理方法和应用方面的差异”的特刊社论
如今，已有多种基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感传感器可用于地球科学应用，具有多种光谱和空间分辨率[1-4]。高光谱遥感图像的发展促进了新型图像处理技术的发展，并在土壤地球化学、水质评估、森林物种制图、农业压力、矿物蚀变制图等广泛领域取得了令人欣喜的成果。在过去的二十年里，不同的空间机构发射了多个星载高光谱传感器（例如，美国国家航空航天局 (NASA) 于 2000 年 11 月发射的 Hyperion；日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 于 2019 年 12 月发射的高光谱成像仪套件 (HISUI)；意大利航天局 (ASI) 于 2019 年 3 月发射的高光谱应用任务前体探测器 (PRISMA)）[1,5,6]。这些传感器充分利用了高光谱数据，并带来了从噪声消除到光谱制图等数据处理方法的创新。先前的研究强调了高光谱星载传感器在识别纯目标和识别具有弱光谱特征的光谱目标方面的局限性，因为这些高光谱传感器具有粗空间分辨率（通常为 20 m 至 30 m）和较差的信噪比（例如，Hyperion 在短波电磁域中的信噪比 (SNR) 较差）[7-10]。然而，这些星载传感器在环境监测方面取得了令人鼓舞的结果（例如，森林覆盖分类、检测森林的物候变化、土地利用/土地覆盖制图、农业土地覆盖表征、作物压力估计、岩性和矿物制图 [11-13]）。高光谱图像处理解决了与分类方法相关的主要困难，例如相关数据的高维性和标准处理技术的有限可用性[14]。为了克服这些局限性，最近建立了几种机器学习算法，补充了高光谱数据处理的巨大潜力[14]。由于星载高光谱传感器缺乏全球覆盖，不同国家使用不同的先进高光谱传感器进行常规的基于飞机和无人机的高光谱调查，例如先进的可见红外光谱仪（AVIRIS）及其最新版本AVIRIS-下一代（AVIRIS-NG）；HyMap；数字机载成像光谱仪（DAIS）等。这些传感器能够收集