Jump to content

Визуализирующий спектрометр

Ультрафиолетовый спектрометр Алисы на корабле «Новые горизонты»

Спектрометр визуализации — это инструмент, используемый в гиперспектральной визуализации и спектроскопии визуализации для получения изображения объекта или сцены со спектральным разрешением, обычно для поддержки анализа состава отображаемого объекта. [ 1 ] [ 2 ] Спектральные данные, полученные для пикселя, часто называют кубом данных из -за трехмерного представления данных. Две оси изображения соответствуют расстоянию по вертикали и горизонтали, а третья — длине волны . Принцип работы такой же, как и у простого спектрометра , но особое внимание уделяется предотвращению оптических аберраций для лучшего качества изображения.

Примеры типов спектрометров визуализации включают в себя: камеру с фильтром, сканер с меткой , сканер с меткой , интегральный полевой спектрограф (или связанные с ним методы размерного переформатирования), спектрометр с клиновидной визуализацией, спектрометр с преобразованием Фурье, спектрометр с визуализацией компьютерной томографии (CTIS), спектрометр с визуализацией изображений (IRIS). , спектрометр для моментальных снимков с кодированной апертурой (CASSI) и спектрометр для картографирования изображений (IMS).

В 1704 году сэр Исаак Ньютон продемонстрировал, что белый свет можно разделить на составляющие цвета. Последующая история спектроскопии привела к точным измерениям и обеспечила эмпирические основы атомной и молекулярной физики (Борн и Вольф, 1999). Значительные достижения в области визуализационной спектроскопии связаны с авиационными приборами, особенно появившимися в начале 1980-х и 1990-х годов (Goetz et al., 1985; Vane et al., 1984). Однако только в 1999 году в космос был запущен первый спектрометр визуализации ( спектрорадиометр НАСА среднего разрешения или MODIS).

Терминология и определения со временем меняются. Когда-то >10 спектральных диапазонов было достаточно, чтобы оправдать термин «спектрометр визуализации» , но в настоящее время этот термин редко определяется общим минимальным количеством спектральных диапазонов, а скорее последовательным (или избыточным) определением спектральных диапазонов .

Спектрометры визуализации используются специально для измерения спектрального состава света и электромагнитного света. Собранные спектральные данные используются, чтобы дать оператору представление об источниках излучения. В призменных спектрометрах используется классический метод рассеивания излучения с помощью призмы в качестве преломляющего элемента.

Спектрометр визуализации работает путем формирования изображения источника излучения на так называемой «щели» с помощью устройства формирования изображения источника. Коллиматор коллимирует луч, который рассеивается преломляющей призмой и повторно отображается в системе обнаружения с помощью устройства повторного формирования изображения. Особое внимание уделяется созданию наилучшего изображения источника на щели. Целью коллиматора и оптики повторного формирования изображения является получение наилучшего изображения щели. На этом этапе систему обнаружения заполняет массив элементов. Исходное изображение перерисовывается, каждая точка, в виде линейного спектра в так называемом столбце детекторной матрицы. Сигналы детекторной матрицы предоставляют данные, относящиеся к спектральному составу, в частности, точки источника с пространственным разрешением внутри области источника. Эти точки источника отображаются на щели, а затем повторно отображаются на матрице детекторов. Одновременно система предоставляет спектральную информацию об области источника и его линии пространственно разрешенных точек. Затем линия сканируется для создания базы данных с информацией о спектральном составе. [ 3 ]

В спектроскопии изображений (также гиперспектральной визуализации или спектральной визуализации ) каждый пиксель изображения получает множество полос данных об интенсивности света из спектра, а не только три полосы цветовой модели RGB . Точнее, это одновременное получение пространственно совмещенных изображений во многих спектрально смежных диапазонах .

Некоторые спектральные изображения содержат только несколько плоскостей изображения куба спектральных данных , в то время как другие лучше рассматривать как полные спектры в каждом месте изображения. Например, физики Солнца используют спектрогелиограф для получения изображений Солнца, полученных путем сканирования щели спектрографа, для изучения поведения поверхностных элементов Солнца; такая спектрогелиограмма может иметь спектральное разрешение более 100 000 ( ) и использоваться для измерения локального движения (посредством доплеровского сдвига ) и даже магнитного поля (посредством расщепления Зеемана или эффекта Ханле ) в каждом месте плоскости изображения. Мультиспектральные изображения, собранные марсоходом Opportunity , напротив, имеют только четыре диапазона длин волн и, следовательно, представляют собой лишь немногим более трехцветных изображений .

Размешивание

[ редактировать ]

Гиперспектральные данные часто используются для определения того, какие материалы присутствуют в сцене. Материалы, представляющие интерес, могут включать дороги, растительность и конкретные объекты (т. е. загрязняющие вещества, опасные материалы и т. д.). Проще говоря, каждый пиксель гиперспектрального изображения можно сравнить с базой данных материалов, чтобы определить тип материала, из которого состоит пиксель. Однако многие платформы гиперспектральной визуализации имеют низкое разрешение (>5 м на пиксель), в результате чего каждый пиксель представляет собой смесь нескольких материалов. Процесс разделения одного из этих «смешанных» пикселей называется разделением гиперспектрального изображения или просто гиперспектральным разделением.

Решение проблемы гиперспектрального несмешивания состоит в том, чтобы обратить процесс смешивания вспять. Обычно предполагаются две модели перемешивания: линейная и нелинейная. Линейное смешивание моделирует землю как плоскую, а падающий на нее солнечный свет заставляет материалы излучать некоторое количество падающей энергии обратно на датчик. Таким образом, каждый пиксель моделируется как линейная сумма всех кривых излучаемой энергии материалов, составляющих пиксель. Таким образом, каждый материал вносит положительный линейный вклад в наблюдение датчика. Кроме того, часто наблюдается сохранение ограничения по энергии, что приводит к тому, что веса линейной смеси не только положительны, но и равны единице. Математически модель можно описать следующим образом:

где представляет пиксель, наблюдаемый датчиком, представляет собой матрицу сигнатур отражения материала (каждая сигнатура представляет собой столбец матрицы), и — это доля материала, присутствующего в наблюдаемом пикселе. Этот тип модели еще называют симплексом .

С удовлетворяющее двум ограничениям: 1. Ограничение неотрицательности изобилия (ANC) — каждый элемент x положителен. 2. Ограничение суммы к единице (ASC) – сумма элементов x должна равняться единице.

Нелинейное смешивание возникает в результате многократного рассеяния, часто из-за неровных поверхностей, таких как здания и растительность.

Существует множество алгоритмов разделения гиперспектральных данных, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Многие алгоритмы предполагают, что в сцене присутствуют чистые пиксели (пиксели, содержащие только один материал). Некоторые алгоритмы выполнения несмешивания перечислены ниже:

  • Индекс чистоты пикселей Работает путем проецирования каждого пикселя на один вектор из набора случайных векторов, охватывающих пространство отражения. Пиксель получает оценку, когда он представляет собой экстремум всех проекций. Пиксели с наивысшими баллами считаются спектрально чистыми.
  • Н-ФИНДР [ 4 ]
  • Алгоритм упаковки подарка
  • Алгоритм извлечения конечных элементов независимого анализа компонентов — работает, предполагая, что чистые пиксели возникают независимо от смешанных пикселей. Предполагается, что присутствуют чистые пиксели.
  • Анализ компонентов вершин - работает на том, что аффинное преобразование симплекса - это другой симплекс, который помогает найти скрытые (свернутые) вершины симплекса. Предполагается, что присутствуют чистые пиксели.
  • Анализ главных компонентов - также может использоваться для определения конечных элементов, проекция на главные оси может позволить выбрать конечные элементы [Smith, Johnson et Adams (1985), Bateson et Curtiss (1996)]
  • Анализ пространственной смеси нескольких конечных элементов на основе алгоритма SMA
  • Спектрально-векторный анализ, основанный на преобразовании спектров Фурье и нанесении их на двумерный график.

Также существуют нелинейные алгоритмы разделения: машины опорных векторов или аналитическая нейронная сеть.

вероятностных методов Также были предприняты попытки разделить пиксели с помощью алгоритма разделения Монте-Карло .

После того, как основные материалы сцены определены, часто бывает полезно построить карту содержания каждого материала, которая отображает дробное количество материала, присутствующего в каждом пикселе. Часто линейное программирование выполняется для наблюдаемых ANC и ASC.

Приложения

[ редактировать ]

Планетарные наблюдения

[ редактировать ]

Практическое применение визуализирующих спектрометров заключается в том, что они используются для наблюдения за планетой Земля с орбитальных спутников. Функционирование спектрометра заключается в регистрации всех цветовых точек на изображении, поэтому спектрометр фокусируется на определенных участках поверхности Земли для записи данных. Преимущества данных о спектральном составе включают идентификацию растительности, анализ физического состояния, идентификацию минералов с целью потенциальной добычи, а также оценку загрязненных вод в океанах, прибрежных зонах и внутренних водных путях.

Призменные спектрометры идеально подходят для наблюдения Земли, поскольку они компетентно измеряют широкие спектральные диапазоны. Спектрометры можно настроить на диапазон от 400 до 2500 нм, что интересует ученых, способных наблюдать Землю с помощью самолетов и спутников. Спектральное разрешение призматического спектрометра нежелательно для большинства научных приложений; таким образом, его цель заключается в регистрации спектрального состава областей с большими пространственными вариациями. [ 3 ]

Венера-экспресс , вращавшаяся вокруг Венеры, имела несколько спектрометров визуализации, охватывающих БИК- и УФ-диапазон.

Геофизические изображения

[ редактировать ]

Одним из применений является спектральная геофизическая визуализация , которая позволяет количественно и качественно охарактеризовать поверхность и атмосферу с помощью радиометрических измерений. Эти измерения затем можно использовать для однозначной прямой и косвенной идентификации поверхностных материалов и атмосферных примесей газов, измерения их относительных концентраций, последующего определения пропорционального вклада смешанных сигналов пикселей (например, задача спектрального несмешивания), вывода их пространственное распределение (проблема картирования) и, наконец, их изучение во времени (многовременной анализ). Лунный минералогический картограф на Чандраяане-1 представлял собой спектрометр геофизических изображений. [ 5 ]

Недостатки

[ редактировать ]

Линзы призматического спектрометра используются как для коллимации, так и для повторного отображения; однако эффективность спектрометра формирования изображений ограничена качеством изображения, обеспечиваемым коллиматорами и устройствами повторного формирования изображения. Разрешение щелевого изображения на каждой длине волны ограничивает пространственное разрешение; аналогичным образом разрешение оптики поперек щелевого изображения на каждой длине волны ограничивает спектральное разрешение. Более того, искажение изображения щели на каждой длине волны может усложнить интерпретацию спектральных данных.

Преломляющие линзы, используемые в спектрометре формирования изображений, ограничивают производительность из-за осевых хроматических аберраций линзы. Эти хроматические аберрации плохи, потому что они создают различия в фокусе, которые мешают хорошему разрешению; однако, если диапазон ограничен, можно добиться хорошего разрешения. Кроме того, хроматические аберрации можно исправить, используя два или более преломляющих материала во всем видимом диапазоне. Труднее исправить хроматические аберрации в более широких спектральных диапазонах без дополнительных оптических сложностей. [ 3 ]

Спектрометры, предназначенные для очень широких спектральных диапазонов, лучше всего изготавливать с цельнозеркальной системой. Именно эти системы не имеют хроматических аберраций, и именно поэтому они предпочтительнее. С другой стороны, спектрометры с одноточечной или линейной системой детектирования требуют более простых зеркальных систем. Спектрометрам, использующим детекторы с площадями, требуются более сложные системы зеркал, чтобы обеспечить хорошее разрешение. Вполне возможно, что можно было бы создать коллиматор , предотвращающий все аберрации; однако эта конструкция дорогая, поскольку требует использования асферических зеркал.

Меньшие двухзеркальные системы могут корректировать аберрации, но они не подходят для спектрометров формирования изображений. Трехзеркальные системы также компактны и корректируют аберрации, но требуют как минимум двух асперических компонентов. Системы с более чем четырьмя зеркалами, как правило, большие и намного более сложные. Катадиоптрические системы используются в спектрометрах Imagine и к тому же компактны; однако коллиматор или формирователь изображения будет состоять из двух изогнутых зеркал и трех преломляющих элементов, и, следовательно, система очень сложна.

Однако оптическая сложность невыгодна, поскольку эффекты рассеивают все оптические поверхности и паразитные отражения. Рассеянное излучение может мешать работе детектора, попадая в него и вызывая ошибки в записываемых спектрах. Рассеянное излучение называется рассеянным светом . Ограничивая общее количество поверхностей, которые могут способствовать рассеянию, мы ограничиваем появление рассеянного света в уравнении.

Спектрометры визуализации предназначены для получения изображений с хорошим разрешением. Чтобы это произошло, спектрометры формирования изображений должны быть изготовлены с небольшим количеством оптических поверхностей и не иметь асферических оптических поверхностей. [ 3 ]

Планируется:

Настоящее и прошлое:

  • АВИРИС — воздушно-капельный
  • MODIS — на борту EOS Terra и Aqua платформ
  • МЕРИС — на борту Envisat
  • Гиперион — на борту Earth Observing-1
  • Несколько коммерческих производителей лабораторных, наземных, воздушных или промышленных спектрографов визуализации.

См. также

[ редактировать ]
  1. ^ Уильям Л. Вулф (1997). Введение в спектрометры визуализации . СПАЙ Пресс. ISBN  978-0-8194-2260-6 .
  2. ^ Фрик Д. ван дер Меер; С.М. де Йонг (29 марта 2011 г.). Визуальная спектрометрия: основные принципы и перспективные применения . Springer Science & Business Media. ISBN  978-1-4020-0194-9 .
  3. ^ Jump up to: а б с д «Гугл Патентс» . Проверено 5 марта 2012 г.
  4. ^ Винтер, Майкл Э. (1999). «N-FINDR: алгоритм быстрого автономного определения конечных членов спектра в гиперспектральных данных» . В Дескуре Майкл Р.; Шен, Сильвия С. (ред.). Визуализация спектрометрии V . Том. 3753. стр. 266–275. дои : 10.1117/12.366289 . S2CID   64222754 .
  5. ^ «На Луне обнаружено большое количество воды» . Телеграф . 24 сентября 2009 г. Архивировано из оригинала 28 сентября 2009 г.

Дальнейшее чтение

[ редактировать ]
  • Гетц, А. Ф. Х., Вейн, Г., Соломон, Дж. Э., и Рок, Б. Н. (1985) Спектрометрия изображений для дистанционного зондирования Земли. Наука, 228, 1147.
  • Шапман, М. (2005) Спектронаправленная визуализация: от пикселей к процессам. Инаугурационная речь, Вагенингенский университет, Вагенинген (Нидерланды).
  • Вейн Г., Крисп М., Эммарк Х., Маценка С. и Соломон Дж. (1984) Спектрометр для получения изображений в видимом инфракрасном диапазоне ( AVIRIS ): усовершенствованный инструмент для дистанционного зондирования Земли. Европейское космическое агентство, (Специальная публикация) ESA SP, 2, 751.
[ редактировать ]
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: e199654731a7c2ad99b6353924400749__1725890880
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/e1/49/e199654731a7c2ad99b6353924400749.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Imaging spectrometer - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)