OVĚŘENÁ TECHNOLOGIE VYUŽITÍ HYPERSPEKTRÁLNÍCH DAT V PAMÁTKOVÉ PÉČI TECHNICKÁ DOKUMENTACE

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta stavební katedra geomatiky Thákurova 7, 166 29 Praha 6 OVĚŘENÁ TECHNOLOGIE VYUŽITÍ HYPERSPEKTRÁLNÍCH DAT V PAMÁTKOVÉ PÉČI TECHNICKÁ DOKUMENTACE Karel Pavelka, Eva Matoušková, Martina Faltýnová, Jaroslav Šedina Realizováno v rámci projektu DF13P01OVV02 programu aplikovaného výzkumu a vývoje národní a kulturní identity (NAKI) za rok 2016 Nové moderní metody neinvazního průzkumu památkových objektů ČVUT v Praze, Fakulta stavební 2016 ČVUT v Praze Fakulta stavební katedra geomatiky Thákurova 7 166 29 Praha 6 tel.: (+420) 224 354 648 fax: www.fsv.cvut.cz IČ: 68407700 DIČ: CZ68407700 Bankovní spojení: KB Praha 6 č.ú. 19-5504610227/0100

Obsah 1. Předmět ověřené technologie... 3 2. Struktura ověřené technologie... 3 3. Motivační a teoretické základy... 3 3.1. Princip spektrometrie... 3 3.2. Spektrální knihovny... 4 4. Možnosti hyperspektrální technologie... 5 4.1. Plošná (2D)... 5 4.2. Bodová... 7 4.2.1. Spektrometr OceanOptics NIRQuest 512... 7 5. Princip technologie... 8 5.1. Tvorba knihovny... 8 5.2. Měření zkoumaného vzorku... 10 5.3. Zpracování a vyhodnocení dat... 11 5.4. Výhody a nevýhody technologie... 12 6. Ověření technologie... 13 7. Závěr... 14 8. Licenční podmínky... 15 9. Seznam použité literatury... 15 2

1. Předmět ověřené technologie Předmětem ověřené technologie je metoda neinvazivní analýzy historických objektů, postavená na principech odrazové spektrometrie. Tato metoda umožňuje obecně u vhodných objektů analyzovat jejich složení, aniž by byl objekt jakkoli poškozen; je tedy vhodná i pro objekty s vysokou kulturní hodnotou, ze kterých nelze odebírat jakékoli vzorky. Pro kvalitní výsledky je nutné v předstihu vytvořit (laboratorně) tzv. spektrální knihovnu materiálů, které mohou být obsaženy ve zkoumaném vzorku. Technologie je postavena na porovnávání křivky spektrální odrazivosti vzorku s křivkami uloženými v databázi (knihovně) a pomocí matematických výpočtů určuje míru podobnosti. Výsledkem je podobnostní analýza zkoumaného vzorku se vzorky uloženými v knihovně, která vyjadřuje složení zkoumaného vzorku. 2. Struktura ověřené technologie Technologie je rozdělena do hlavních oblastí, kterými jsou zejména: Druhy hyperspektrálních zařízení Kalibrace zařízení Pořízení spektrálních dat Tvorba spektrálních knihoven Analýza výsledků Interpretace výsledků 3. Motivační a teoretické základy Hyperspektrální snímkování (jinak také obrazová spektroskopie či spektrometrie) je relativně novou metodou využívanou v posledních letech v mnoha různých odvětvích. Tento proces byl velmi urychlen rozvojem moderních technologií, které otevřely nové cesty z hlediska analýz a výzkumných aktivit bezkontaktního průzkumu. Spektroskopie byla po mnoho let používaná jako kvantitativní nástroj v laboratořích a pro takto získaná data bylo vyvinuto mnoho postupů zpracování. Spektroskopie je vědní disciplína, studující elektromagnetické záření, které je emitováno, odraženo a rozptýleno určitou látkou. Slovo hyper znamená mnoho a ukazuje na velké množství zkoumaných spektrálních pásem. 3.1. Princip spektrometrie V rámci spektrometrie jsou snímány desítky až stovky spojitých, na sebe navazujících úzkých spektrálních pásem, které následně umožňují zobrazit celou spektrální informaci zájmového materiálu v daném spektrálním rozsahu (Obr. 1). Použití takovýchto dat umožňuje extrahování spojité spektrální odrazivosti na úrovni pixelu; následně je možné porovnat data s údaji měřenými v laboratoři a určit tak vlastnosti a typ zkoumaného 3

materiálu. Přestože pomocí mnoha hyperspektrálních detektorů je možné změřit i několik stovek spektrálních pásem, není to jejich množství, co dělá data hyperspektrálními. Je to ona spojitost a relativní úzká šířka pásem, která je pro obrazovou spektrometrii důležitá. Data jsou pořizována tzv. odrazovými spektrometry či kamerami, které pracují vždy v daném spektrálním rozsahu. Nejběžnějšími jsou zařízení, zachycující viditelné spektrum (0,4-0,74μm) nebo blízké infračervené (0,74 1,4μm) či krátkovlnné infračervené spektrum (1,4-3μm). Zařízení pro jednotlivé vlnové délky se od sebe liší nejen nastavením, ale také použitými snímacími detektory. Pro viditelná a blízká infračervená pásma lze použít klasickou technologii CCD detektorů, v delších vlnových délkách (střední infračervená pásma) je však nutné použít detektory InGaAs (Indium, Galium, Arsen). Vždy se jedná o zařízení, měřící množství záření odraženého od zkoumaného objektu v daných vlnových délkách. Měřená data se následně zpracovávají do formy 3D data cube resp. křivek spektrální odrazivosti. Obr. 1 - Elektromagnetické spektrum, převzato z [1] Obr. 2-3D data cube a graf spektrální odrazivosti převzato z [2] Pro spektrální analýzu historických objektů (materiálů) nelze zcela úspěšně využívat vlnové délky blízkého infračerveného pásma. Jejich křivky spektrální odrazivosti jsou ve viditelném a blízkém infračerveném pásmu velmi podobné a nelze je od sebe jednoznačně odlišit; lepší situace je ve středním infračerveném pásmu. Viditelné a blízké infračervené záření je oproti tomu vhodné pro případné analýzy vegetace. Spektrální odrazivost je procentuální poměr světla dopadajícího na materiál a světla, které je materiálem odraženo. Odrazivost je závislá na vlnové délce a druhu materiálu, protože dochází k rozdílnému rozptylu a absorpci světla. Tyto rozdíly jsou zobrazovány v grafech, které nazýváme křivky spektrální odrazivosti. Na ose x je zobrazována vlnová délka a na ose y jí odpovídající spektrální odrazivost (Obr. 2). Odraz a absorpce jednotlivých materiálů se v různých vlnových délkách liší. S pomocí tohoto efektu lze často jednoznačně definovat zkoumaný materiál. 3.2. Spektrální knihovny Běžné materiály mají své specifické křivky spektrální odrazivosti předem definovány v laboratoři a bývají uloženy v tzv. spektrálních knihovnách. Pomocí rozdílů v jednotlivých křivkách spektrální odrazivosti je možné na základě porovnání s laboratorními měřeními určit 4

o jaký materiál nebo jeho stav se jedná. Křivky spekter pocházející ze spektrálních knihoven mohou být klíčem ke klasifikaci materiálů nebo k určení bodů pro další spektrální analýzu obrazu. Existuje několik celosvětových veřejných spektrálních knihoven pro přírodní a člověkem vytvořené materiály. Spektrální charakteristiky jsou měřeny v laboratořích a jsou užívané pro porovnání se zkoumaným spektrem objektu, často mají ale pouze lokální platnost. Mezi často používané volně dostupné knihovny patří např. knihovna ASTER [3] nebo knihovna Americké geologické služby (USGS) [4], které se využívají pro družicové senzory. Tyto knihovny však neobsahují spektra, která jsou potřeba při analýze historických materiálů v oblasti střední Evropy. Je proto nutné si pro tento účel vytvořit knihovnu vlastní obsahující materiály používané v České republice. 4. Možnosti hyperspektrální technologie Spektrometr obecně je přístroj získávající hyperspektrální data. Jedná se o zařízení měřící množství záření odraženého od zkoumaného objektu v daných vlnových délkách. Analyzovaný objekt musí být dokonale osvětlen. V přístroji najdeme optický disperzní element (štěrbina či mřížka), který rozděluje světlo na mnoho úzkých přilehlých spektrálních pásem a energie z každého z nich je měřena speciálním detektorem. Typy spektrometrů můžeme rozdělit na spektrální kamery, zobrazující spektrometry a klasické odrazové spektrometry. Rozdíl mezi klasickým odrazovým a zobrazujícím spektrometrem spočívá ve velikosti skenované plochy. V případě zobrazujícího spektrometru (technologie push broom) se jedná o pohybující se přístroj, který snímá pruh území, odpovídající jeho zornému poli. S jeho pomocí získáme 2D obraz povrchu s plnou hodnotou spektrální odrazivosti pro každý zkoumavý pixel. V případě klasického spektrometru získáme spektrální charakteristiky pouze jednoho pixelu (1D), jelikož není vybaven linií detektorů jako spektrometr zobrazující. Jeho výroba je tudíž jednodušší a levnější. Katedra geomatiky Fsv ČVUT v Praze zvolila pro dokumentaci historických z finančních důvodů řešení pomocí klasického spektrometru, zabývala se i využitím zobrazující hyperspektrální kamery, která ale pracuje jen v oblasti viditelného a blízkého infračerveného záření, které je pro účely památkové péče z hlediska typických materiálů málo vhodné. 4.1. Plošná (2D) Tzv. hyperspektrální sensory či kamery jsou schopny zaznamenat plochu určenou zorným úhlem použité optiky. Hyperspektrální kamera funguje na stejném principu jako klasický fotoaparát s tím rozdílem, že nejsou zaznamenány hodnoty ve viditelném pásmu, ale v pásmech jiných (např. infračervených) více informací a příklad je uveden v kapitole 4.1.2. Na rozdíl od kamery snímá senzor vždy pouze určitou linii ve svém zorném úhlu a pro dokumentaci plochy je nutné zajistit pohyb senzoru nebo zkoumaného objektu. Pohyb musí být synchronizovaný s chodem senzoru, aby na sebe jednotlivé linie navazovaly a tvořily výsledný obraz. V případě, kdy je zařízení či zkoumaný objekt upraven k pohybu a ten je 5

vhodně synchronizován s rychlostí snímání, nazýváme toto zařízení hyperspektrálním skenerem. Tento druh pořízení spektrálních dat je velmi efektivní a žádoucí. Nevýhodou je však vysoká cena zařízení. V případě jednodušších skenerů, pracujících ve viditelném a blízkém infračerveném pásmu, se cena pohybuje mezi 30 50 tis. EUR. Pokud požadujeme snímání ve středním a blízkém infračerveném pásmu, jedná se pak o rozmezí 60 100 tis. EUR. 4.1.1. Hyperspec VNIR A-series Příkladem hyperspektrálního senzoru je Hyperspec VNIR A-series pracující mezi 400 a 1000nm (A-series Hyperspec VNIR). Výrobcem je americká firma Headwall Photonics, Inc. Toto zařízení je k dispozici na Katedře geomatiky, FSv, ČVUT v Praze. Senzor je vybaven 35mm C-mount objektivem a 18mm dlouhou a 25 μm širokou štěrbinou, kterou lze případně vyměnit či nahradit jinou (např. 60 μm). Dokumentovaný objekt je snímán 1004 detektory a je možné získat až 810 spektrálních pásem v daném spektrálním rozsahu. Rychlost snímání je až 50 snímků za minutu. Získaná data jsou 12-ti bitová a maximální spektrální rozlišení je 2 μm. Hyperspektrální senzor je umístěn na střední motorizované pohyblivé hlavě (tzv. Pan&Tilt jednotce), která je ovládána počítačem a zajišťuje pohyb nutný ke snímání objektu. Pan&Tilt jednotka je přímo ovládána uživatelem z PC a je umístěna na stativu Callidus. Systém je osvětlen námi vyvinutým systémem s dvěma speciálními 70W kalibrovanými lampami, které jsou přímo na nástavbě motorizované hlavy a poskytují dostatečnou kvalitu osvětlení zkoumaného objektu [5], [6]. Obr. 3 Mobilní hyperspektrální zařízení skládající se ze senzoru, pohyblivé hlavy (Pan&Tilt jednotka), osvětlení a stativu 6

4.1.2. SWIR VGA kamera Ve spolupráci s Fakultou elektrotechnickou ČVUT [7] byla pro účely dokumentace památkových objetu testována infračervená kamera SWIR VGA od firmy Photonics Science (Obr. 4). Ta je vybavena detektory ze směsi InGaAs a operuje ve spektrálním rozsahu 900 1700nm. Výsledkem snímání touto kamerou je jeden snímek o velikosti 640 x 512 pixelů. Zařízení neumožňuje snímání ve více pásmech a je pro analýzu složení nepoužitelné. Poskytuje však zajímavou informaci o zkoumaném objektu (např. obraze), kde zvýrazňuje spodní vrstvy malby a případné podkresby. 4.2. Bodová Obr. 4 SWIR VGA kamera, převzato z [5] Technologie klasického spektrometru je výrazně jednodušší (a tudíž i levnější), než v případě hyperspektrálního skeneru (viz kap. 4.1.1.). Výsledkem měření je křivka spektrální odrazivosti pro zkoumavý bod, která může být následně analyzována a porovnávána se spektrálními knihovnami a použita k určení složení vzorku. Toto zařízení je pro ověřenou technologii klíčové. 4.2.1. Spektrometr OceanOptics NIRQuest 512 Spektrometr NIRQuest512-2,5 od americké firmy Ocean Optics (Obr. 5) pracuje ve spektrálním rozsahu 900 2500 nm [9]. V tomto rozsahu je k dispozici 512 spektrálních pásem. Toto zařízení navazuje na spektrální rozsah hyperspektrálního senzoru Headwall Photonics Hyperspec VNIR, které pracuje mezi 400 a 1000nm. Spektrometr je vybaven InGaAs (Indium, Galium, Arsen) detektorem, který patří mezi standartní pro použití v infračerveném spektru. Výsledkem měření je po kalibraci vždy hodnota odrazivosti (v procentech) pro danou vlnovou délku ve formě textového souboru ve formátu ASCII. 7

Obr. 5 - Spektrometr NIRQuest 512 Obr. 6 Zvětelný zdroj Cool Red Při využití tohoto zařízení není nutné řešit problém s nedostatečným osvětlením [5], které musí být dostatečně intenzivní ve zkoumaném spektrálním rozsahu, ale zároveň nesmí objekt nijak poškodit. V tomto případě se velmi osvědčil externí světelný zdroj a optický kabel, který propojuje světelný zdroj se spektrometrem i sondou. Světelný zdroj Cool Red (Obr. 6) byl vytvořen pro infračervenou spektrometrii v rozsahu 1000 5000nm a jeho rozměry jsou 13 x 13 x 12 cm. Zdroj je po zapnutí třeba nechat několik minut zahřát, aby bylo záření maximálně homogenní. 5. Princip technologie Vlastní princip technologie spočívá v porovnávání naměřených spekter s daty pořízenými v laboratoři a uloženými v databázi. Porovnávání je postaveno na matematických algoritmech a využívá metodu tzv. linear unmixing (více informací v kap. 5.3). Následuje vysvětlení jednotlivých kroků metody. 5.1. Tvorba knihovny Pro kvalitní analýzu zkoumaného vzorku je nutné nejprve vytvořit vhodnou spektrální knihovnu. Spektrální knihovou nazýváme databázi křivek spektrální odrazivosti pro známé materiály. Pro potřeby této technologie byla databáze vytvořena za pomoci Ústavu teoretické a aplikované mechaniky AV ČR [10], kde bylo odborníky vybráno 20 materiálů nejčastěji používaných při tvorbě omítek v oblastech České republiky. Jedná se o tři druhy pískovce, křemenec, vápenec, opuku, cihlu, dlaždice, pět druhů malty, geopolymer, křemenný písek, říční písek, vápenný hydrát, dolomit, sádru a metakaolin. Jednotlivé křivky spektrální odrazivosti pořízené pomocí spektrometru NIRQuest 512 ukazují následující grafy (Obr. 7 10). 8

Obr. 7 Křivky spektrální odrazivosti obsažené v nově vytvořené spektrální knihovně (1) Obr. 8 - Křivky spektrální odrazivosti obsažené v nově vytvořené spektrální knihovně (2) Obr. 9 - Křivky spektrální odrazivosti obsažené v nově vytvořené spektrální knihovně (3) 9

Obr. 10 - Křivky spektrální odrazivosti obsažené v nově vytvořené spektrální knihovně (4) 5.2. Měření zkoumaného vzorku Měření vzorku probíhá za pomocí výše zmíněného spektrometru a dalších zařízení. Celkové měřící zařízení (Obr. 11) se skládá ze spektrometru, světelného zdroje, notebooku s ovládacím softwarem, optických kabelů a vlastní sondy. Sonda je složená z optického kabelu přenášejícího záření do spektrometru a dalších kabelů, které přivádějí světlo od zdroje. Zakončení sondy je vidět na Obr. 12. K relevantnímu spektroskopickému měření je nutné mít kvalitní referenční bílou. Po počátečním testování bylo zjištěno, že dříve používaná technická bílá (na Obr. 11) neplní v delších vlnových délkách svou funkci a pohlcuje příliš mnoho záření. Použit byl proto Spectralon od amerického výrobce LabSphere [11], Obr 13. Obr. 11 - Měřící zařízení pro odrazovou spektrometrii 10

Obr. 12 - Sonda na konci optického kabelu Obr. 13 Měření referenční bílé (Spectralon) K ovládání systému byl použit standartní notebook s nainstalovaným softwarem OceanView [12] vyvinutý výrobcem pro kontrolu a řízení jeho produktů. Před vlastním měřením je nutné vhodně systém nastavit. Jedná se zejména o nastavení množství počátečního šumu přístroje způsobené různými optickými vlivy a také určení integračního času. Ten je nutné nastavit v závislosti na použité referenční bílé (určuje maximální hodnotu odrazivosti) a také na skenovaném materiálu. V případě nevhodného nastavení je možné, že bude spektrometr saturován či naopak - intenzita záření nebude dostačující. Správné nastavení ukazuje Obr. 14. Vlastní měření probíhá přikládáním sondy na jednotlivé zkoumané materiály (Obr. 15) Obr. 14 Správné nastavení spektrometru Obr. 15 - měření spektrální odrazivosti pomocí sondy 5.3. Zpracování a vyhodnocení dat Data jsou zpracovávána v programu QSdata, který byl pro tento účel vyvinut Katedrou geomatiky, FSv, ČVUT v Praze a je bezplatně k dispozici na stránkách projektu http://lfgm.fsv.cvut.cz/naki/vysledky.html. Program poskytuje možnost tvorby etalonu a tím 11

i generaci vlastní spektrální knihovny, která bude dále použita pro analýzu vzorků. Podrobný návod k programu QSdata je k dispozici na zmíněných internetových stránkách. Pro vlastní analýzu vzorků je v programu implementována možnost unmixing samples, která je postavena na principu tzv. linear unmixing (Obrázek 16). Počítá se lineární kombinace aktivních etalonů, která nejlépe odpovídá zvolenému vzorku. Koeficienty této lineární kombinace musí být nezáporné a pro jejich určení se používá algoritmus nonnegative least squares [14], [15]. Tzv. Similarity number daného etalonu určuje jeho přibližné zastoupení ve vzorku. Hodnoty tzv. Similarity number menší než 0,1 nejsou brány v úvahu z důvodu předpokládané chyby výpočtu. Vyhodnocení dat je vždy individuální a závisí na zkoumaném vzorku. Obr. 16 Ukázka principu linear unmixing, převzato z [16] 5.4. Výhody a nevýhody technologie Hlavní výhodou technologie je její rychlost na mobilita. K měření vzorků je potřeba pouze měřící zařízení připojené k elektrické síti, které je lehké a lze jej pro převoz umístit do středního kufříku. Pro ovládání je třeba mít k dispozici notebook, které jsou v dnešní době dostupné i v malých velikostech. Analýzu vzorků lze za předpokladu uložené knihovny provést na místě měření přímo na tomto notebooku, výpočetní program není nijak náročný na výpočetní kapacitu hardware. Naopak její nevýhodou je nutná příprava v laboratoři při tvorbě spektrální knihovny materiálů. Tento proces může být při větším množství etalonů časově náročný. Největším problémem je však případná absence materiálů v knihovně. Při měření v terénu je možné, že bude zkoumán vzorek obsahující netradiční materiály, které nejsou v předem připravené databázi uloženy. Důležitá je proto důkladná příprava na měření v terénu. 12

6. Ověření technologie Na následujícím případu bude technologie demonstrována na analýze dvou vzorků omítek (Obr 17 a 18), které byly zajištěny autory na různých místech České republiky. Obr. 17 - Vzorek 1 Obr. 18 Vzorek 2 Analýza byla provedena v programu QSdata pomocí funkce Umixing samples. Složení vzorku 1 (Obr. 17) - 48% malta s hydraulickým vápnem (NHL5), 40% vápenec a 22% sádra (Obr. 19), Složení vzorku 2 (Obr. 18) - 21% malta se vzdušným vápnem, 17% metakaolin, 14% sádra, 12% vápenec and 11% vápenný hydrát (Obr. 20). Obr. 19 - Vzorek 1 Výsledek analýzy programu GSdata Obr. 20 Vzorek 2 - Výsledek analýzy programu GSdata 13

Obr. 21 Křivka spektrální odrazivosti vzorku 1 (černá) a jednotlivých materiálů ve vzorku obsažených 7. Závěr Obr. 22 - Křivka spektrální odrazivosti vzorku 2 (černá) a jednotlivých materiálů ve vzorku obsažených Ověřená technologie využití hyperspektrálních dat v památkové péči umožňuje rychlou analýzu zkoumaných vzorků přímo v terénu. Její testování proběhlo na dvou náhodně vybraných vzorcích historických omítek a výsledky byly po konzultaci s odborníky uznány jako odpovídající. Technologie je závislá na existenci spektrálních knihoven s lokální platností. Princip spektrometrie nebyl v minulosti k dokumentaci historických objektů v ČR využit a tato technologie poskytuje jedinečnou a novou metodu v neinvazivním průzkumu. V Evropském měřítku se jedná o novou technologii, kterou se aktivně zabývá pouze jedno pracoviště a to Institut aplikované fyziky Nello Carrara v italské Florencii (http://www.ifac.cnr.it). Další evropské instituce účastnící se stejně jako Katedra geomatiky, FSv, ČVUT v Praze první pracovní skupiny v rámci projektu COSCH (http://cosch.info/wg1) 14

tuto technologii testují a upravují dle vlastních potřeb. Dalším českým účastníkem je Ústav teoretické a aplikované mechaniky AV ČR, v. v. I., s kterým Katedra geomatiky. Dokumentací historických omítek se žádný z partnerů nezabývá a zmíněná technologie je tudíž jedinečnou i v evropském měřítku. Ve smyslu ustanovení 11 odst. 1 písm. a) zákona č. 130/2002 Sb., o podpoře výzkumu, experimentálního vývoje a inovací z veřejných prostředků a o změně některých souvisejících zákonů (zákon o podpoře výzkumu a vývoje), byla uzavřena smlouva o využití výsledků s dalším subjektem (GemaArt, a.s., Praha). 8. Licenční podmínky Vlastníkem licence je Fakulta stavební ČVUT v Praze, Thákurova 7/2077, 166 29 Praha 6 Dejvice, Česká republika. Tato ověřená technologie je zájemcům volně k použití po předchozí registraci uživatele u vlastníka na adrese pavelka@fsv.cvut.cz (požaduje se základní identifikace uživatele - název, adresa, ičo, kontaktní osoba a e-mail). Poskytovatel licence na výsledek nepožaduje licenční poplatek. 9. Seznam použité literatury [1] VAN DER MEER, Freek Dirk. and Steven M. DE JING. Imaging Spectrometry: Basic principles and prospective applications. 2001. vyd. The Nederlands: Kluwer Academic Publishers, 2001. ISBN 1-4020-0194-0. [2] HUANG, Hui, Li LIU a Michael NGADI. Recent Developments in Hyperspectral Imaging for Assessment of Food Quality and Safety. Sensors [online]. 2014, 2015-11-25, 14(4): 7248-7276 [cit. 2015-11-25]. DOI: 10.3390/s140407248. ISSN 1424-8220. Dostupné z: http://www.mdpi.com/1424-8220/14/4/7248/ [3] http://speclib.jpl.nasa.gov/ [4] http://speclab.cr.usgs.gov/browse.html [5] Matoušková, E. - Faltýnová, M. - Pavelka, K.: Influence of illumination and white reference material for hyperspectral imaging of cultural heritage objects. In 14th International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2014, Conference Proceedings vol. III. Sofia: STEF92 Technology Ltd., 2014, vol. III., p. 199-206. ISSN 1314-2704. ISBN 978-619-7105-12-4. [6] Illuminator Reflectance Lamp. ASDi [online]. [cit. 2015-11-25]. Dostupné z: http://www.asdi.com/products/accessories/illuminator-reflectance-lamp [7] Laboratory of Photovoltaic Systems Diagnostics. Faculty of Electrical Engineering: Czech Technical University in Prague [online]. [cit. 2015-11-25]. Dostupné z: http://pasan.feld.cvut.cz/ [8] Photonics Science. Photonics Science [online]. [cit. 2015-11-25]. Dostupné z: http://www.photonicscience.com/ [9] http://oceanoptics.com/ 15

[10] (http://www.itam.cas.cz/index.php?pid=1), [11] Calibrated Diffuse Reflectance Targets. LabSphere [online]. [cit. 2015-11-25]. Dostupné z: https://www.labsphere.com/products/reflectance-reference-standards-targets/reflectance-targets/calibrateddiffuse-reflectance-targets/ [12] http://oceanoptics.com/product/oceanview/ [13] Franc, Vojtěch; Hlaváč, Václav; Navara, Mirko (2005). "Computer Analysis of Images and Patterns". Lecture Notes in Computer Science. 3691: 407. doi:10.1007/11556121_50. ISBN 978-3-540-28969-2 [14] CHANG, Chein-I. Hyperspectral data processing algorithm design and analysis. Hoboken, NJ: Wiley, 2013. ISBN 9781118269770. [15] HUANG, Hui, Li LIU a Michael NGADI. Recent Developments in Hyperspectral Imaging for Assessment of Food Quality and Safety. Sensors [online]. 2014, 2015-11-25, 14(4): 7248-7276 [cit. 2015-11-25]. DOI: 10.3390/s140407248. ISSN 1424-8220. Dostupné z: http://www.mdpi.com/1424-8220/14/4/7248/ 16