Teledetekcja lotnicza doprowadzona do ładu
Obrazowanie hiperspektralne polega na gromadzeniu danych z widma elektromagnetycznego, tj. na wykonywaniu zdjęć poza sferą widoczną, szczególnie zdjęć lotniczych. Zdobyta wiedza może być wykorzystana w rolnictwie, medycynie, wojskowości, geologii, ekologii, fizyce i wielu innych dziedzinach. Może ona pomóc naukowcom przezwyciężyć wiele wyzwań, od lokalizowania ukrytych pól ropy po wykrywanie choroby szalonych krów. Projekt "Teledetekcja hiperspektralna w Europie – Specjalne działania wspierające" (Hyressa) miał na celu poprawę dostępu do danych hiperspektralnych na podstawie zdjęć lotniczych w Europie. W jego ramach zidentyfikowano użytkowników i dostawców tego typu danych teledetekcyjnych, określając przy tym potrzeby, dokładność i jakość. Zespół realizujący projekt przeprowadził analizę słabych i mocnych stron oraz szans i zagrożeń (SWOT) poprzez kwestionariusze i warsztaty, nakreślając możliwości i dostępność teledetekcji w Europie. Następnie wsparł strategie na rzecz rozwoju solidnej europejskiej sieci dostawców i użytkowników danych, a także odwzorowania przyszłych protokołów i norm pozyskiwania, przetwarzania i dystrybucji danych. W ramach projektu Hyressa stwierdzono pilną potrzebę dostępu do lepszej infrastruktury badawczej w zakresie teledetekcji hiperspektralnej w Europie oraz ujednolicenia istniejących możliwości poszczególnych krajów. Krok ten umożliwił współdzielenie wiedzy, doświadczeń i ośrodków, jak również minimalizację powielania działań oraz wzmocnienie budowania zdolności. W ramach projektu określono różnorodne potrzeby, od rozwoju i kalibracji czujników po różne zastosowania i produkty końcowe. Solidna infrastruktura w tej dziedzinie objęłaby również kontrolę jakości, edukację, szkolenia, możliwości działań w terenie, zarządzanie danymi, modelowanie i rozwój czujników. Projekt został dobrze przyjęty przez zainteresowane strony i zachęcił do współpracy w tym obszarze na całym kontynencie. Podjęte starania będą kontynuowane, by pobudzać stosowanie technologii hiperspektralnej, doskonalić normy, optymalizować zasoby oraz zrzeszać podmioty działające w tym obszarze w celu stworzenia zaawansowanej wspólnoty danych hiperspektralnych.
