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什么是光譜成像技術?一文詳解高光譜成像技術及其應用領域

來源:賽斯拜克 發(fā)表時間:2023-08-22 瀏覽量:1338 作者:awei

光譜成像技術是一種新興的遙感成像技術,在地質學、植被科學、農業(yè)等領域得到廣泛應用。高光譜成像儀具有多波段、高分辨率和廣泛應用的優(yōu)勢,可以深入研究物體的化學組成和光譜特性。光柵光譜儀通過分散光線和分離不同波長的光線來實現成像,從而分析物體的成分和波長特性。光譜成像技術的應用和提取方法對于捕獲感興趣的對象和特征至關重要。

光譜成像技術是一種全新的遙感成像技術,近四十年來才開始發(fā)展。它的特點包括具有超多波段、高分辨率、波段窄、光譜范圍廣和圖譜合一等。由于這些特點,它在地質學、植被科學、農業(yè)等領域得到廣泛應用。本文簡要介紹了光柵光譜儀的成像原理。

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光譜成像技術的概述:

高光譜成像儀是一種先進的光學儀器,用于獲取物體的高光譜信息。它能同時捕捉到不同波長范圍的光譜數據,從而幫助科學家們深入研究物體的化學組成和光譜特性。高光譜成像儀在農業(yè)、環(huán)境監(jiān)測、地質勘探和醫(yī)學診斷等領域具有廣泛的應用。它的技術優(yōu)勢在于可以提供豐富的光譜信息,從而更準確地判斷物體的特征和狀態(tài)。高光譜成像儀在研究和應用中發(fā)揮著重要的作用,為人們帶來了更多的科學發(fā)現和實際應用價值。


光譜成像技術是一種在視覺上呈現物體不同波長的光的方法。它通過分析光的顏色和強度來獲取物體的特征與信息。這種技術在許多領域中都有應用,例如遙感、醫(yī)學影像和材料科學等。光譜成像技術能夠捕捉到不同物質對不同光波長的吸收、反射和發(fā)射特性,從而提供有關物體性質和組成的重要數據。該技術具有高分辨率、非接觸性和快速成像等優(yōu)勢,可以幫助研究人員深入了解物體的結構、成分和功能。


光譜成像是一項結合了設計、制造、評估和儀器應用的藝術與科學。使用該技術可以同時捕捉具有高空間分辨率和光譜特性的場景,用于物體的檢測、分類、識別和表征。目前,采用光學技術開發(fā)的高光譜圖像傳感器主要包括:色散棱鏡或光柵分光光譜儀、邁克爾遜傅里葉變換光譜儀、空間傅立葉變換光譜儀、掃描Fabry-Perot標準具、聲光可調濾光片和介質濾波器。在機載或天基平臺上實現光譜成像時,最常用的是色散成像光譜儀,它可以將光譜信息沿著二維探測器陣列的一個方向進行映射。在任何時刻,光譜儀都會同時收集多個波長的光,用于構成場景的單個空間切片的一個幀,然后通過掃描和收集多個幀來擴展另一個空間維度。棱鏡式色散光譜儀常用于反射和發(fā)射光譜區(qū)域的空中操作,下圖所示。

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高光譜成像系統(tǒng)的示意圖

光柵光譜儀的成像原理:

光柵光譜儀的成像原理是通過光柵的作用來分散光線,并將不同波長的光線分開。當進入光柵光譜儀的光線通過光柵時,光柵會將光線分成很多條,并使它們按照不同的波長排列成一個光譜。這個光譜可以通過相機或探測器來捕捉和記錄。這種成像原理可以用來分析光線的成分和波長特性。

典型光柵光譜儀工作原理如下圖所示。光源從遠處(圖中的左邊)通過成像透鏡組件進行聚焦,形成圖像在狹縫平面上。狹縫是一個不透明的表面,只允許高度為一個像素、寬度為n個像素的矩形區(qū)域內的光線通過。通過三個反射鏡,狹縫的圖像再次成像到二維探測器陣列上,使得狹縫的高度與探測器元件尺寸相匹配,狹縫的寬度與探測器陣列的寬度相匹配。在不考慮其他因素的情況下,二維探測器陣列只會生成通過狹縫場景的部分線性圖像。光譜儀還包括一個在中間鏡表面的衍射光柵,將光分散在探測器陣列上,形成每個空間位置的光譜信號,使其穿過陣列中的該維度入口狹縫。

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高光譜成像光譜儀的成像原理示意圖

在獲取和校準高光譜數據后,需要研究如何提取和利用其中的有效信息。與傳統(tǒng)的全色圖像或多光譜圖像不同,高光譜圖像中的信息不是直觀可見的,需要使用計算機處理來提取。因此,高光譜遙感領域一直在努力開發(fā)算法技術,用于檢測、分類、識別、量化和表征捕獲數據中感興趣的對象和特征。一般來說,這種處理方法主要有兩種:物理建模和統(tǒng)計信號處理。當將高光譜遙感應用于物體檢測和分類問題時,使用統(tǒng)計處理或物理建模與統(tǒng)計信號處理相結合的方法非常有效,因為這些方法能夠很好地捕捉光譜特性中的自然和人造變化的隨機性,這在實際圖像中通常存在且難以通過物理建模來描述。許多在通信和雷達信號處理領域中使用的技術也為高光譜成像應用開發(fā)了許多新的檢測信號的方法,以應對結構化噪聲情況。這些方法是針對不同的應用環(huán)境具體設計的,不能統(tǒng)一概述。然而,大多數方法都具有三個共同的基本功能:

(1)為了解決大氣和環(huán)境未知的影響,可以采用一種方法來補償,使成像光譜儀能夠以一種定量的方式捕獲目標物體的光譜輻射率數據,例如反射率或發(fā)射率分布。

(2)基礎模型是用于計算圖像內統(tǒng)計方差的模型,同時還有一種數學方法用于將數據擬合到相關模型參數。

(3)有一些方法可以基于目標物體在場景中的獨特光譜特性來進行檢測、分類和識別。通常,這些檢測、分類和識別的方法是基于對光譜數據使用合適的統(tǒng)計模型的假設檢驗。


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