Last updated: 18 July 2025

Imaging multiespectral e Imaging hiperespectral

Imagem espectral refere-se a técnicas que captam dados de imagem em diferentes comprimentos de onda do espectro eletromagnético. Ao contrário da imagem RGB padrão, que capta apenas três bandas de cor (vermelho, verde e azul), a imagem espectral recolhe dados em dezenas ou centenas de bandas espectrais, muitas das quais estão fora do espectro visível. Isto permite a deteção e identificação de materiais com base nas suas assinaturas espectrais únicas.

Imaging multiespectral

A imagem multiespectral (MSI) capta dados em comprimentos de onda específicos e discretos. Normalmente, os sistemas MSI recolhem entre 3 a 10 bandas espectrais, que podem incluir bandas visíveis e não visíveis, como o infravermelho próximo (NIR) ou o infravermelho de onda curta (SWIR).

Uma câmera multiespectral utiliza filtros, divisores de feixe ou múltiplos sensores para captar bandas espectrais selecionadas. Estas bandas são escolhidas com base na aplicação, como índices de vegetação na agricultura ou diferenciação de tecidos em imagem médica.

Vantagens

Custo-eficaz: Sensores acessíveis e equipamentos de processamento mais simples.
Capaz de operar em tempo real: Conjuntos de dados mais pequenos (intervalo de MB–GB) permitem uma análise rápida, ideal para agricultura.
Integração fácil: Funciona bem com sistemas standard de machine vision, especialmente em automação industrial.
Portátil: Sensores leves adequados para drones e dispositivos portáteis de mão.

Limitações

Resolução espectral inferior: Bandas largas e espaçadas (50-200nm) reduzem a precisão na deteção de materiais.
Discriminação limitada: Pode ter dificuldades com alvos que apresentam assinaturas espectrais semelhantes (por exemplo, culturas vs. ervas daninhas).
Não é ideal para tarefas de alta precisão: Inadequado para áreas como mineralogia ou diagnósticos médicos avançados.

Imaging hiperespectral

A imagem hiperespectral capta um espectro contínuo de centenas de bandas espectrais estreitas, normalmente abrangendo desde o visível até ao infravermelho. Cada pixel numa imagem HSI contém um espectro completo, criando um cubo de dados 3D (x, y, comprimento de onda).

A imagem hiperespectral (HSI) pode ser realizada utilizando quatro modos principais de aquisição, cada um com vantagens e limitações distintas. A escolha do método depende da aplicação, das características do alvo e da resolução exigida—tanto espectral como espacial.

Na varrimento espectral, o sistema capta uma imagem espacial 2D completa em cada comprimento de onda espectral. Estas imagens são então empilhadas para criar o cubo de dados hiperespectral. Ao contrário dos métodos whiskbroom e pushbroom, a varrimento de plano (um tipo de varrimento espectral) não requer a translação física do sensor durante a aquisição. No entanto, como são necessárias várias imagens em diferentes comprimentos de onda, qualquer movimento do objeto durante a captura pode comprometer a precisão espacial e espectral. Este método é mais adequado para cenas estáticas ou ambientes laboratoriais.

O método whiskbroom capta informação espectral de um ponto espacial de cada vez, varrendo sequencialmente a cena ao longo dos eixos x e y. Esta técnica proporciona uma resolução espectral excecionalmente elevada, tornando-a ideal para aplicações que exigem um detalhe espectral fino. No entanto, a necessidade de varrimento em dois eixos aumenta significativamente o tempo de aquisição, limitando a sua utilização em ambientes dinâmicos ou sensíveis ao tempo.

Os sistemas pushbroom digitalizam uma linha inteira (fila de píxeis) de cada vez, enquanto o sensor ou o alvo se desloca ao longo de um único eixo. Esta técnica de varrimento linear é amplamente utilizada devido ao seu equilíbrio entre eficiência e qualidade dos dados. Os sistemas pushbroom são reconhecidos pelo seu tamanho compacto, baixo peso, facilidade de operação e elevada relação sinal-ruído (SNR). No entanto, o controlo rigoroso do tempo de exposição é fundamental—uma aquisição mal temporizada pode resultar em bandas espectrais subexpostas ou sobre-expostas, comprometendo a integridade dos dados.

O desenvolvimento mais recente na aquisição HSI é o método snapshot ou de disparo único, que captura todo o cubo de dados hiperespectral num único período de integração. Isto permite a imagem espectral em tempo real e abre caminho para a análise de cenas dinâmicas. Apesar do seu potencial, os sistemas snapshot enfrentam atualmente limitações na resolução espacial e ainda estão a ser aperfeiçoados tecnologicamente.

Vantagens

Alta precisão: Mais de 100 bandas estreitas (1–15 nm) permitem identificação precisa de materiais e análise química.
Informação detalhada: Capta assinaturas espectrais completas—útil na deteção precoce de stress em plantas, anomalias em tecidos ou contaminantes.
Análise avançada: Funciona bem com IA e aprendizagem automática para classificação complexa e deteção de anomalias.
Aplicações versáteis: Utilizado em medicina, arqueologia, forense e segurança alimentar.

Limitações

Maior custo e complexidade: Requer sensores especializados, ótica e computação avançada.
Volumes massivos de dados: Conjuntos de dados à escala de terabytes necessitam de processamento e armazenamento potentes.
Requer conhecimento especializado: A calibração e a análise exigem frequentemente conhecimentos especializados.
Menos portátil: Sistemas mais volumosos e aquisição de dados mais lenta limitam a utilização em tempo real ou móvel.

Imaging multiespectral vs Imaging hiperespectral

Graph showing Multispectral vs Hyperspectral Imaging

Aspeto	Imaging multiespectral	Imaging hiperespectral
N.º de bandas	3-10 bandas discretas	Mais de 100 bandas contíguas (até mais de 300)
Bandwidth	50-200nm de largura	1-15nm de largura
Resolução Espectral	Inferior (bandas mais largas, não contagioso)	Mais alto (bandas estreitas, contínuo)
Cobertura Espectral	Direciona comprimentos de onda específicos (por exemplo: RGB, NIR, SWIR)	Cobertura de espectro contínuo (visível ao IV)
Saída de Dados	Conjuntos de dados mais pequenos (MB – GB)	Grandes cubos de dados 3D (TB)
Complexidade de processamento	Compatível com tempo real simples	Complexo, requer algoritmos avançados (PCA, Machine Learning)
Sensibilidade	Deteta características espectrais amplas (por exemplo: saúde da vegetação)	Identifica assinaturas espectrais subtis (por exemplo: composição mineral)
Resolução Espacial	Geralmente mais elevado	Frequentemente mais baixo devido a compromissos com o detalhe espectral
Custo	Inferior (sensores e processamento mais simples)	Superior (hardware / software especializado)
Aplicações	Agricultura, triagem de materiais básicos	Agricultura de precisão (análise de nutrientes), mapeamento mineral, diagnóstico médico
Representação de Dados	Gráfico de barras (bandas discretas)	Semelhante a histograma (assinaturas espectrais contínuas)

Procura a Solução de Imaging Certa?

Quer esteja a explorar imagem multiespectral ou hiperespectral, ou simplesmente precise de ajuda para selecionar uma câmera de alto desempenho para a sua aplicação, os nossos especialistas estão aqui para ajudar. Oferecemos uma vasta gama de sistemas de imagem avançados adequados para diversas necessidades industriais e científicas.

Preencha o formulário abaixo e entraremos em contacto consigo no prazo de 24 horas com aconselhamento personalizado.

Como escolher entre Multispectral Imaging e Hyperspectral Imaging

Tanto hyperspectral como multispectral imaging são tecnologias poderosas utilizadas para captar e analisar dados em todo o espectro eletromagnético. A escolha da abordagem certa depende, em grande parte, dos requisitos de dados, complexidade e orçamento da sua aplicação.

Quando escolher Hyperspectral Imaging

Hyperspectral imaging (HSI) é ideal para aplicações que exigem:

Alta resolução espectral
Identificação precisa de materiais
Perfis espectrais complexos ou desconhecidos

Com centenas de bandas estreitas e contíguas, as câmaras hiperespectrais oferecem um detalhe espectral rico que permite uma análise precisa em setores como mineralogia, agricultura de precisão, diagnóstico médico e deteção de contaminação. Além disso, os sistemas hiperespectrais proporcionam maior flexibilidade a longo prazo.

Quando escolher Imagem Multiespectral

A imagem multiespectral (MSI), que capta menos bandas espectrais e mais largas, é adequada quando:

Apenas determinados comprimentos de onda são necessários
A gama espectral é bem compreendida
A implementação em tempo real ou económica é uma prioridade

Em aplicações bem definidas, como monitorização da saúde das culturas, machine vision na indústria ou vigilância, um sistema multiespectral cuidadosamente projetado pode alcançar resultados comparáveis aos de hyperspectral imaging—com menor custo e processamento mais rápido. No entanto, isto requer conhecimento prévio sobre quais bandas espectrais são essenciais para a análise.

Se as necessidades espectrais não forem claras ou se espera que evoluam, começar com hyperspectral imaging permite uma análise mais aprofundada e garante preparação para o futuro.

Considerações de Custo e Desempenho

Embora os sistemas hiperespectrais geralmente impliquem um custo inicial mais elevado e exijam mais recursos computacionais, isto nem sempre é o caso. Câmaras multiespectrais personalizadas com um grande número de bandas espectrais podem aproximar-se ou até mesmo exceder o custo e a complexidade dos sistemas hiperespectrais.

Em última análise, a decisão resume-se a equilibrar:

Resolução espectral vs. velocidade e simplicidade
Necessidades atuais vs. flexibilidade futura
Restrições orçamentais vs. capacidade analítica

Futuro das Aplicações de Imaging Multiespectral e Hiperespectral

As tecnologias de imagem multiespectral e hiperespectral passaram de ferramentas de investigação científica para soluções práticas em diversos setores. A sua capacidade de capturar e analisar informação espectral detalhada abriu novas oportunidades para a inovação e eficiência.

Aplicações atuais

Indústria: Estas técnicas de imagem melhoram o controlo de qualidade ao detetar defeitos e garantir a consistência do produto a nível microscópico.
Medicina: No setor médico, proporcionam uma análise não invasiva dos tecidos, auxiliando na deteção de anomalias e melhorando o diagnóstico e o tratamento.
Agricultura: Os agricultores utilizam estas tecnologias para monitorizar a saúde das culturas, otimizar a utilização de recursos e aumentar os rendimentos.

Novas Aplicações

Monitorização Ambiental: Oferecem dados essenciais sobre os efeitos das alterações climáticas, fornecem suporte à conservação da biodiversidade através do mapeamento de habitats e analisam a saúde das plantas a nível molecular para intervenções direcionadas.
Segurança e Defesa: Estes métodos de imagem aumentam as capacidades de vigilância, melhoram a perceção situacional e ajudam a identificar potenciais ameaças em ambientes complexos.
Sistemas Autónomos: Veículos autónomos utilizam estas tecnologias para navegar em ambientes complexos, identificar condições da estrada, obstáculos e sinalização, contribuindo para um transporte mais seguro e eficiente.
Planeamento Urbano e Infraestruturas: Proporcionam uma análise detalhada das paisagens urbanas, auxiliam na monitorização do estado das infraestruturas e oferecem suporte a iniciativas de cidades inteligentes, melhorando os serviços públicos e a distribuição de recursos.
Preservação do Património Cultural: Estas técnicas de imagem permitem a análise não invasiva de obras de arte e artefactos históricos, apoiando os esforços de restauro e protegendo locais patrimoniais de danos ambientais e causados pelo homem.

À medida que as tecnologias de imagem multiespectral e hiperespectral continuam a evoluir, desempenharão um papel vital na resposta aos desafios futuros relacionados com a sustentabilidade ambiental, segurança global e muito mais.