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Los beneficios de los datos hiperespectrales Hyperion para la agricultura han sido estudiados en sitios de la Zona de Riego de Coleambally en Australia. Hyperion puede proporcionar medidas efectivas del rendimiento agrícola a través del uso de índices espectrales establecidos si se gestiona el ruido sistemático y aleatorio. La estrategia de gestión del ruido incluye el reconocimiento de píxeles "malos", la reducción de los efectos de las franjas verticales y la compensación por los efectos atmosféricos en los datos. También tiene como objetivo reducir la acumulación de estos efectos mediante el procesamiento de imágenes. Dado que la estructura del ruido es diferente para los dos espectrómetros de Hyperion, los métodos de reducción de ruido se aplican mejor a cada uno por separado. Los resultados muestran que un algoritmo local de eliminación de franjas reduce el ruido de las franjas sin introducir efectos no deseados en la imagen. También muestran cómo el suavizado de datos puede limpiar los datos y cómo la selección cuidadosa de bandas estables de Hyperion puede minimizar los efectos atmosféricos residuales tras la corrección atmosférica. Comparar índices hiperespectrales derivados de Hyperion con los mismos índices derivados de espectros medidos en el suelo nos permitió evaluar algunos de estos impactos en las opciones de preprocesamiento. Se ha concluido que el preprocesamiento, que incluye la corrección de píxeles malos y atípicos, eliminación local de franjas, corrección atmosférica y suavizado de fracción mínima de ruido, proporciona resultados mejorados. Si se siguen estos pasos de preprocesamiento o equivalentes, es factible desarrollar una serie de tiempo de datos consistente y estandarizada que sea compatible con índices medidos a escala de campo y aéreo. Se muestra que los índices de clorofila en el borde rojo y de las hojas basados en los datos preprocesados distinguen diferentes niveles de estrés inducidos por restricciones de agua.
Datt et al. (Sun,) estudiaron esta cuestión.