REC

Wskazówki dotyczące nagrywania, produkcji, edycji wideo i konserwacji sprzętu.

 WTVID >> Wideo >  >> sprzęt filmowy >> Oświetlenie

Jak używać fałszywego koloru w następnym projekcie

Fałszywy kolor, znany również jako pseudokolorowy kompozyt, jest techniką stosowaną w obrazowaniu do wyświetlania danych poza zakresem ludzkiego widzenia (takiego jak światło podczerwieni lub ultrafioletowe) lub do wyróżnienia określonych funkcji w obrazie. Działa poprzez przypisanie kolorów do różnych pasm danych, umożliwiając wizualizację informacji, które w innym przypadku byłyby niewidoczne lub trudne do rozpoznania.

Oto kompleksowy przewodnik na temat używania fałszywego koloru w następnym projekcie:

1. Zrozum dane, z którymi pracujesz:

* Źródło danych: Jakiego rodzaju danych używasz? Czy to obrazy satelitarne (Landsat, Sentinel, Modis), fotografia powietrzna, dane hiperspektralne, obrazowanie medyczne (MRI, CT), czy coś innego? Rodzaj danych decyduje o dostępnych pasmach i ich znaczeniu.

* pasma/kanały: Każdy pasmo lub kanał reprezentuje inną część widma elektromagnetycznego (lub inny pomiar danych). Zrozum, co reprezentuje każdy zespół. Typowe przykłady obejmują:

* światło widzialne (RGB): Czerwony, zielony, niebieski. Co zwykle widzimy.

* w pobliżu podczerwieni (NIR): Wrażliwy na zdrowie roślin (współczynnik odbicia w zdrowej roślinności).

* w podczerwieni krótkiej (SWIR): Przydatne do identyfikacji zawartości wilgoci i różnicowania minerałów.

* termiczna podczerwień: Mierzy temperaturę.

* Inne: UV, rentgen, radar, wysokość, skład chemiczny itp.

* Format danych: Poznaj format swoich danych (np. Geotiff, JPEG2000, HDF). To określi, jakiego oprogramowania możesz użyć do przetwarzania i wizualizacji.

* metadane: Zawsze przejrzyj metadane powiązane z Twoimi danymi. Zawiera kluczowe informacje, takie jak długości fali pasm, współrzędne systemy odniesienia i szczegóły kalibracji czujników.

2. Zdefiniuj swój cel projektu:

* Co chcesz wizualizować lub analizować? Czy próbujesz:

* Zidentyfikuj zdrowie roślinności?

* Mapy typy pokrycia terenu?

* Wykryj zbiorniki wodne?

* Analizujesz rozwój miast?

* Studiuj cechy geologiczne?

* Wizualizuj schorzenia?

* w jaki sposób fałszywy kolor pomoże Ci osiągnąć cel? Zastanów się, które zespoły są najbardziej odpowiednie dla funkcji, które chcesz podkreślić.

3. Wybierz odpowiednie oprogramowanie:

Dostępnych jest kilka pakietów oprogramowania do pracy z danymi rastrowymi i tworzenia kompozytów fałszywie kolorowych. Popularne opcje obejmują:

* oprogramowanie GIS:

* QGIS (bezpłatny i open source): Potężny i wszechstronny pakiet GIS z doskonałymi możliwościami przetwarzania rastrowego.

* ArcGis Pro (komercyjny): Standardowe oprogramowanie GIS z szeroką gamą narzędzi.

* Grass GIS (bezpłatny i open source): Kolejne solidne GIS z silnymi funkcjami analizy rastrowej.

* Oprogramowanie do teledetekcji:

* Envi (komercyjny): Specjalistyczny pakiet oprogramowania do teledetekcji z zaawansowanym narzędziami do przetwarzania i analizy obrazu.

* erdas wyobraź sobie (komercyjny): Kolejne szeroko stosowane oprogramowanie do teledetekcji o podobnych możliwościach do ENVI.

* snap (bezpłatny i open source): Opracowany przez Europejską Agencję Kosmiczną (ESA) w celu przetwarzania danych Sentinel.

* Oprogramowanie do przetwarzania obrazu:

* gimp (bezpłatny i open source): Może obsłużyć obrazy wielokarniskowe i wykonywać podstawowe regulacje kolorów.

* Adobe Photoshop (komercyjny): Chociaż nie jest idealny do szczegółowej analizy, może być używany do korekt estetycznych i tworzenia atrakcyjnych wizualnie kompozytów.

* Języki programowania:

* Python (z bibliotekami takimi jak Rasterio, Numpy, Scipy, Matplotlib): Oferuje doskonałą elastyczność w niestandardowym przetwarzaniu obrazu i analizy. Potężna opcja automatyzacji przepływów pracy.

* r (z bibliotekami takimi jak raster, rgdal, sp): Kolejny potężny statystyczny język obliczeń do analizy danych przestrzennych.

4. Wybierz pasma i przypisz kolory:

Jest to rdzeń tworzenia kompozytów fałszywych kolorów. Wybierzesz pasma, które należy przypisać do kanałów kolorów czerwonych, zielonych i niebieskich. Oto kilka powszechnych i pomocnych kombinacji:

* Wspólne kompozyty fałszywych kolorów (obrazy satelitarne):

* standardowy fałszywy kolor (blisko podczerwienia, czerwony, zielony): Przypisz bliską podwójną (NIR) do czerwonego, czerwonego do zielonego i zielonego do niebieskiego.

* roślinność wydaje się jasna czerwona: Zdrowa roślinność odzwierciedla wiele NIR.

* woda wydaje się ciemna lub czarna: Woda pochłania NIR.

* Obszary gołe i miejskie pojawiają się w odcieniach cyjan lub brązu.

* kolorowy podczerwień (CIR) lub w pobliżu podczerwieni (NIR): Taki sam jak standardowy fałszywy kolor.

* SWIR/NIR/RED: Krótka fala podczerwieni (SWIR) do czerwonego, bliskiego podczerwieni (NIR) do zielonego i czerwonego do niebieskiego.

* Podkreśla różnice w zawartości wilgoci i składu gleby.

* Analiza roślinności (czerwona krawędź/nir/zielona): Czerwona krawędź (wąska opaska w pobliżu czerwonej krawędzi widma widzialnego) do czerwonego, NIR do zielonego i zielonego do niebieskiego.

* Bardziej wrażliwe na subtelne zmiany zdrowia roślinności niż standardowy fałszywy kolor.

* True Color Composite (czerwony, zielony, niebieski): Przypisz czerwony do czerwonego, zielonego do zielonego i niebieskiego do niebieskiego. To wytwarza obraz, który przygląda się najbliżej tego, co zobaczy ludzkie oko. Przydatny w kontekście i porównaniu.

* obrazowanie medyczne:

* Specyficzne kombinacje pasm będą w dużej mierze zależeć od modalności obrazowania (MRI, CT, PET) i badanej tkanki/anatomii. Skonsultuj się z radiologami lub ekspertami medycznymi w celu uzyskania odpowiednich przypisań kolorów.

Przykład przy użyciu QGIS:

1. Dodaj swoje dane rastra: Przeciągnij i upuść swój plik Geotiff (lub inny format rastra) do QGIS.

2. Styl warstwy: Kliknij prawym przyciskiem myszy warstwę w panelu „Warstwy” i wybierz „Właściwości”.

3. Przejdź do zakładki „Symbolology”.

4. Wybierz „Kolor Multiband” jako typ renderowania.

5. Przypisuj pasma do kanałów czerwonych, zielonych i niebieskich: Użyj menu rozwijanego, aby wybrać odpowiednie pasma dla każdego kanału kolorów. Na przykład:

* Red Channel:Band 4 (NIR)

* Green Channel:Band 3 (czerwony)

* Blue Channel:Band 2 (zielony)

6. kliknij „Zastosuj”, a następnie „OK.” Obraz będzie teraz wyświetlany w fałszywym kolorze.

5. Dostosuj rozciąganie kolorów i kontrast:

Często początkowy obraz fałszywych kolorów może wydawać się wyprany lub mieć słaby kontrast. Musisz dostosować rozciąganie kolorów, aby poprawić wygląd wizualny i podkreślić pożądane funkcje.

* Wyrównanie histogramu: Wspólna technika, która rozkłada wartości pikseli bardziej równomiernie w dostępnym zakresie kolorów. Może to poprawić kontrast w obszarach o niskiej zmienności. QGIS oferuje różne typy rozciągania, w tym „rozciąganie do Minmax”, „rozciągnij i klips do Minmax”, „Odchylenie standardowe” i „wyrównanie histogramu”.

* Min-Max Rozciąganie: Określa minimalne i maksymalne wartości pikseli do użycia do rozciągania zakresu kolorów. Może to być przydatne do skupienia się na określonym zakresie wartości.

* Korekta gamma: Dostosowuje ogólną jasność i kontrast obrazu. Eksperymentuj z różnymi wartościami gamma (zwykle między 0,5 a 2,0).

* Ręczna regulacja: Niektóre oprogramowanie pozwala ręcznie dostosować krzywe kolorów, aby dostosować wygląd.

* Rozważ głębokość bitu swojego obrazu: 8-bitowe obrazy mają ograniczony zakres kolorów (0-255) w porównaniu z 16-bitowymi lub 32-bitowymi obrazami. Może to wpłynąć na skuteczność rozciągania kolorów.

Przykład (QGIS):

1. W właściwościach warstwy (karta symboliczna) dostosuj rozwijanie „rozciągania”. Spróbuj „rozciągnij i zacinaj do Minmax” lub „Histogram wyrównania”.

2. Dostosuj wartości „min” i „maksymalne”, jeśli używasz „rozciągnij i przycinaj do Minmax”, aby skupić się na pożądanym zakresie.

3. Eksperymentuj z opcjami „wzmocnienia kontrastu”.

6. Interpretacja i analiza:

Po przystojnym kompozie z fałszywym kolorem możesz zacząć interpretować obraz i wyodrębniać znaczące informacje.

* Odniesie kolory z funkcjami: Pamiętaj, co reprezentuje każdy kolor na podstawie zadań zespołu.

* Porównaj z prawdą gruntową: Jeśli to możliwe, sprawdzaj interpretacje za pomocą obserwacji terenowych lub innych źródeł danych.

* Wykonaj analizę przestrzenną: Użyj narzędzi GIS do pomiaru obszarów, obliczania statystyk i tworzenia map na podstawie interpretowanych funkcji.

* Rozważ ograniczenia: Uważaj na ograniczenia danych i techniki fałszywego koloru. Czynniki takie jak warunki atmosferyczne, rozdzielczość czujników i mieszanie spektralne mogą wpływać na dokładność interpretacji.

7. Dokumentacja i komunikacja:

* Dokumentuj swój przepływ pracy: Zachowaj rekord źródeł danych, kombinacji pasm, rozciągnięć kolorów i etapów analizy. Ułatwi to odtworzenie wyników i dzielenie się pracą z innymi.

* Utwórz jasne i pouczające mapy i wizualizacje: Użyj odpowiednich elementów mapy (tytuł, legenda, pasek skali, strzałka północna) i schematy kolorów, aby skutecznie przekazać swoje ustalenia.

* Wyjaśnij znaczenie kolorów: Wyjaśnij wyraźnie, co reprezentują różne kolory w kompozytowym kolorze.

Kluczowe rozważania i wskazówki:

* Rozdzielczość czujnika: Rozdzielczość przestrzenna czujnika (rozmiar każdego piksela) wpłynie na poziom szczegółowości, który można zobaczyć na obrazie.

* Korekta atmosferyczna: Jeśli pracujesz z obrazami satelitarnymi lub lotniczymi, rozważ zastosowanie technik korekty atmosferycznej w celu usunięcia efektów atmosferycznych, które mogą zniekształcić dane.

* Mieszanie spektralne: Na obszarach z mieszanymi typami pokrycia terenu spektralny współczynnik odbicia różnych cech może mieszać się ze sobą, co utrudnia je odróżnić.

* Jakość danych: Upewnij się, że używane dane są dobrej jakości i zostały właściwie skalibrowane.

* Eksperymenty: Nie bój się eksperymentować z różnymi kombinacjami pasm i rozciągnięcia kolorów, aby znaleźć to, co działa najlepiej dla Twojego projektu.

* Skonsultuj się z ekspertami: Jeśli nie masz pewności, jak skutecznie używać fałszywego koloru, skonsultuj się z ekspertami w zakresie teledetekcji, GIS lub obrazowania medycznego.

* Rozważania etyczne: Uważaj na potencjalne uprzedzenia w danych i analizach oraz zapewnij przejrzystość w swoich metodach i wynikach.

Przykładowe aplikacje:

* Rolnictwo: Monitorowanie zdrowia upraw, identyfikacja obszarów zestresowanych i szacowanie plonów.

* Forestry: Mapowanie rodzajów lasów, wykrywanie wylesiania i ocena szkód pożarowych.

* Zasoby wodne: Mapowanie zbiorników wodnych, monitorowanie jakości wody i wykrywanie powodzi.

* Urban Planning: Analiza wzrostu miast, mapowanie rodzajów użytkowania gruntów i ocena miejskich wysp ciepła.

* Geologia: Identyfikacja rodzajów skał, mapowanie złóż minerałów i badanie struktur geologicznych.

* obrazowanie medyczne: Wizualizacja guzów, wykrywanie stanu zapalnego i ocena uszkodzenia tkanek.

Postępując zgodnie z tymi krokami, możesz skutecznie użyć fałszywego koloru w następnym projekcie do wizualizacji danych, wyodrębnienia znaczących informacji i skutecznego komunikowania swoich ustaleń. Pamiętaj, aby wybrać odpowiednie narzędzia, zrozumieć swoje dane i eksperymentować z różnymi technikami, aby osiągnąć pożądane wyniki.

  1. Jak zrobić oświetlenie akcentów

  2. Co to jest dobre światło? (I jak używać go do pięknych portretów)

  3. Co to jest dobre światło? (I jak używać go do pięknych portretów)

  4. Jak używać światła wypełnienia w fotografii

  5. Jak używać lampy błyskowej do nocnych portretów

Oświetlenie
  1. Zamiana komputera Mac Pro 5,1 na USB

  2. Jak włączyć widok czytnika w Safari automatycznie na iPhonie lub iPadzie?

  3. Jak korzystać z Back Tap na iPhonie, aby uzyskać szybki dostęp do funkcji i aplikacji w iOS 14

  4. Jak zrobić oświetlenie akcentów

  5. Jak używać światła wypełnienia w fotografii

  6. Kompletny przewodnik po podróżowaniu dronem

  7. Korzyści z wykorzystania dronów do projektów budowlanych