# Target Kalibrasi

MAPIR menyediakan berbagai target kalibrasi untuk berbagai aplikasi. T4-R50 yang kompak di bawah ini berisi 4 panel yang telah diukur untuk reflektansi cahaya dari 250 - 2.500 nm.

<figure><img src="https://1849886798-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F0QVLGch50OT2u2fxdgLE%2Fuploads%2Fgit-blob-e9fc33cccbd49e38608c49a6a2e59785514a2acb%2Ft4-r50_2.jpg?alt=media" alt=""><figcaption><p>MAPIR T4-R50</p></figcaption></figure>

Target referensi difus T4 memiliki kurva reflektansi sebagai berikut, \[unduh data di sini]\(<https://cdn.shopify.com/s/files/1/0972/5566/files/MAPIR\\_Diffuse\\_Reflectance\\_Standard\\_Calibration\\_Target\\_Data\\_T4.xlsx?v=1741759157>):

<figure><img src="https://1849886798-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F0QVLGch50OT2u2fxdgLE%2Fuploads%2Fgit-blob-fb7dd2af34f784707e45b9a2af5a1ca24cfb7162%2FMAPIR%20Diffuse%20Reflectance%20Standard%20Calibration%20Target%20Data%20T4%20(250-2500nm).png?alt=media" alt=""><figcaption><p>MAPIR T4 Reflektansi :: 250-2500nm</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://1849886798-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F0QVLGch50OT2u2fxdgLE%2Fuploads%2Fgit-blob-0a0d2d22c69e54ac0a7466fcebef747851e5b14c%2FMAPIR%20Diffuse%20Reflectance%20Standard%20Calibration%20Target%20Data%20T4%20(400-1000nm).png?alt=media" alt=""><figcaption><p>MAPIR T4 Reflektansi :: 400-1000 nm</p></figcaption></figure>

Target referensi difus T4P memiliki kurva reflektansi sebagai berikut, \[unduh data di sini]\(<https://cdn.shopify.com/s/files/1/0972/5566/files/MAPIR\\_Diffuse\\_Reflectance\\_Standard\\_Calibration\\_Target\\_Data\\_T4.xlsx?v=1741759157>):

<figure><img src="https://1849886798-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F0QVLGch50OT2u2fxdgLE%2Fuploads%2Fgit-blob-0a4244fb46a7deff1fe23ede12aeb7d74e68e1e3%2FMAPIR%20Diffuse%20Reflectance%20Standard%20Calibration%20Target%20Data%20T4P%20--%20350-2500nm.jpg?alt=media" alt=""><figcaption><p>MAPIR T4P Reflektansi :: 250-2500 nm</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://1849886798-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F0QVLGch50OT2u2fxdgLE%2Fuploads%2Fgit-blob-dd7a31828ee58949f583c99223ac776fb8166c0c%2FMAPIR%20Diffuse%20Reflectance%20Standard%20Calibration%20Target%20Data%20T4P%20--%20400-1000nm.jpg?alt=media" alt=""><figcaption><p>MAPIR T4P Reflektansi :: 400-1000nm</p></figcaption></figure>

Melihat grafik reflektansi, Anda dapat melihat bahwa nilai-nilai tersebut adalah panjang gelombang (sumbu x) versus persentase reflektansi (sumbu y). Saat kita mengambil gambar target kalibrasi, kita kemudian membuat hubungan antara nilai piksel dan persentase reflektansi, dalam spektrum yang sensitif terhadap setiap band sensor kamera.

Ini berarti bahwa dengan setiap gambar yang Anda ambil menggunakan kamera kami, Anda dapat menggunakan foto target reflektansi kami, seperti [T4-R50](https://www.mapir.camera/collections/calibration-targets/products/diffuse-reflectance-standard-calibration-target-package-t3-r50) atau [T4-R125](https://www.mapir.camera/collections/multispectral-reflectance-reference-calibration-targets/products/diffuse-reflectance-standard-calibration-target-package-t4-r125) untuk mengkalibrasi gambar berdasarkan reflektansi. Setelah dikalibrasi, setiap piksel dalam gambar setara dengan persentase reflektansi.

Jika Anda mengekspor gambar yang telah dikalibrasi dalam format Chloros sebagai JPG biasa atau TIFF, maka persentase reflektansi dihitung dengan membagi nilai piksel dengan kedalaman bit format gambar. Jadi untuk JPG dibagi 255, dan untuk TIFF dibagi 65.535. Anda juga dapat memilih format keluaran PERCENT di Chloros, dan setiap piksel akan berkisar antara nilai persentase 0,0 hingga 1,0 (0% hingga 100% reflektansi). Perlu diingat bahwa beberapa aplikasi gambar tidak dapat menerima gambar persentase (bilangan floating point), dan ukurannya besar dalam hal penyimpanan.

<div><figure><img src="https://1849886798-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F0QVLGch50OT2u2fxdgLE%2Fuploads%2Fgit-blob-6899390da3cedba720ff15a8fd3131fda1642822%2Ft3-125.jpg?alt=media" alt=""><figcaption><p>T4-R125</p></figcaption></figure> <figure><img src="https://1849886798-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F0QVLGch50OT2u2fxdgLE%2Fuploads%2Fgit-blob-5d9f4c92554ff49ada648915e2b9cbdd7624cc5b%2Ft3-125_2.jpg?alt=media" alt=""><figcaption><p>T4-R125</p></figcaption></figure> <figure><img src="https://1849886798-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F0QVLGch50OT2u2fxdgLE%2Fuploads%2Fgit-blob-220dca342fc1beb8fd14dfd5e3e5f145c90e2b42%2Ft3-125_closed.jpg?alt=media" alt=""><figcaption><p>T4-R125</p></figcaption></figure></div>
