# Obiettivi di calibrazione

MAPIR offre vari target di calibrazione per coprire una vasta gamma di applicazioni. Il compatto T4-R50 mostrato di seguito contiene 4 pannelli che sono stati misurati per la riflettanza della luce da 250 a 2.500 nm.

<figure><img src="https://41075849-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FaqVEgdoOxk9z7q5DvdAx%2Fuploads%2Fgit-blob-e9fc33cccbd49e38608c49a6a2e59785514a2acb%2Ft4-r50_2.jpg?alt=media" alt=""><figcaption><p>MAPIR T4-R50</p></figcaption></figure>

I target di riferimento diffusi T4 hanno le seguenti curve di riflettanza, \[download dati qui]\(<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://41075849-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FaqVEgdoOxk9z7q5DvdAx%2Fuploads%2Fgit-blob-fb7dd2af34f784707e45b9a2af5a1ca24cfb7162%2FMAPIR%20Diffuse%20Reflectance%20Standard%20Calibration%20Target%20Data%20T4%20(250-2500nm).png?alt=media" alt=""><figcaption><p>MAPIR T4 Riflettanza :: 250-2500 nm</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://41075849-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FaqVEgdoOxk9z7q5DvdAx%2Fuploads%2Fgit-blob-0a0d2d22c69e54ac0a7466fcebef747851e5b14c%2FMAPIR%20Diffuse%20Reflectance%20Standard%20Calibration%20Target%20Data%20T4%20(400-1000nm).png?alt=media" alt=""><figcaption><p>MAPIR Riflettanza T4 :: 400-1000 nm</p></figcaption></figure>

I target di riferimento diffusi T4P hanno le seguenti curve di riflettanza, \[scarica i dati qui]\(<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://41075849-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FaqVEgdoOxk9z7q5DvdAx%2Fuploads%2Fgit-blob-0a4244fb46a7deff1fe23ede12aeb7d74e68e1e3%2FMAPIR%20Diffuse%20Reflectance%20Standard%20Calibration%20Target%20Data%20T4P%20--%20350-2500nm.jpg?alt=media" alt=""><figcaption><p>MAPIR T4P Riflettanza :: 250-2500 nm</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://41075849-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FaqVEgdoOxk9z7q5DvdAx%2Fuploads%2Fgit-blob-dd7a31828ee58949f583c99223ac776fb8166c0c%2FMAPIR%20Diffuse%20Reflectance%20Standard%20Calibration%20Target%20Data%20T4P%20--%20400-1000nm.jpg?alt=media" alt=""><figcaption><p>MAPIR T4P Riflettanza :: 400-1000 nm</p></figcaption></figure>

Osservando il grafico della riflettanza è possibile notare che i valori sono la lunghezza d'onda (asse x) rispetto alla percentuale di riflettanza (asse y). Quando acquisiamo un'immagine del target di calibrazione, creiamo una relazione tra il valore dei pixel e la percentuale di riflettanza, all'interno dello spettro a cui sono sensibili ciascuna delle bande del sensore della fotocamera.

Ciò significa che con ogni immagine acquisita con le nostre fotocamere, è possibile utilizzare una foto dei nostri target di riflettanza, come il [T4-R50](https://www.mapir.camera/collections/calibration-targets/products/diffuse-reflectance-standard-calibration-target-package-t3-r50) o il [T4-R125](https://www.mapir.camera/collections/multispectral-reflectance-reference-calibration-targets/products/diffuse-reflectance-standard-calibration-target-package-t4-r125) per calibrare le immagini in base alla riflettanza. Una volta calibrato, ogni pixel dell'immagine è uguale alla percentuale di riflettanza.

Se si esportano le immagini calibrate in Chloros come JPG o TIFF tipici, la percentuale di riflettanza viene calcolata dividendo il valore del pixel per la profondità di bit del formato dell'immagine. Quindi, per JPG dividere per 255 e per TIFF dividere per 65.535. È anche possibile scegliere il formato di output PERCENT in Chloros, e quindi ogni pixel avrà un valore percentuale compreso tra 0,0 e 1,0 (riflettanza dallo 0% al 100%). È importante tenere presente che alcune applicazioni di immagini non accettano immagini in percentuale (virgola mobile) e che queste immagini occupano molto spazio di archiviazione.

<div><figure><img src="https://41075849-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FaqVEgdoOxk9z7q5DvdAx%2Fuploads%2Fgit-blob-6899390da3cedba720ff15a8fd3131fda1642822%2Ft3-125.jpg?alt=media" alt=""><figcaption><p>T4-R125</p></figcaption></figure> <figure><img src="https://41075849-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FaqVEgdoOxk9z7q5DvdAx%2Fuploads%2Fgit-blob-5d9f4c92554ff49ada648915e2b9cbdd7624cc5b%2Ft3-125_2.jpg?alt=media" alt=""><figcaption><p>T4-R125</p></figcaption></figure> <figure><img src="https://41075849-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FaqVEgdoOxk9z7q5DvdAx%2Fuploads%2Fgit-blob-220dca342fc1beb8fd14dfd5e3e5f145c90e2b42%2Ft3-125_closed.jpg?alt=media" alt=""><figcaption><p>T4-R125</p></figcaption></figure></div>
