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什么是光谱成像技术?一文详解高光谱成像技术及其应用领域

来源:赛斯拜克 发表时间:2023-08-22 浏览量:965 作者:awei

光谱成像技术是一种新兴的遥感成像技术,在地质学、植被科学、农业等领域得到广泛应用。高光谱成像仪具有多波段、高分辨率和广泛应用的优势,可以深入研究物体的化学组成和光谱特性。光栅光谱仪通过分散光线和分离不同波长的光线来实现成像,从而分析物体的成分和波长特性。光谱成像技术的应用和提取方法对于捕获感兴趣的对象和特征至关重要。

光谱成像技术是一种全新的遥感成像技术,近四十年来才开始发展。它的特点包括具有超多波段、高分辨率、波段窄、光谱范围广和图谱合一等。由于这些特点,它在地质学、植被科学、农业等领域得到广泛应用。本文简要介绍了光栅光谱仪的成像原理。

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光谱成像技术的概述:

高光谱成像仪是一种先进的光学仪器,用于获取物体的高光谱信息。它能同时捕捉到不同波长范围的光谱数据,从而帮助科学家们深入研究物体的化学组成和光谱特性。高光谱成像仪在农业、环境监测、地质勘探和医学诊断等领域具有广泛的应用。它的技术优势在于可以提供丰富的光谱信息,从而更准确地判断物体的特征和状态。高光谱成像仪在研究和应用中发挥着重要的作用,为人们带来了更多的科学发现和实际应用价值。


光谱成像技术是一种在视觉上呈现物体不同波长的光的方法。它通过分析光的颜色和强度来获取物体的特征与信息。这种技术在许多领域中都有应用,例如遥感、医学影像和材料科学等。光谱成像技术能够捕捉到不同物质对不同光波长的吸收、反射和发射特性,从而提供有关物体性质和组成的重要数据。该技术具有高分辨率、非接触性和快速成像等优势,可以帮助研究人员深入了解物体的结构、成分和功能。


光谱成像是一项结合了设计、制造、评估和仪器应用的艺术与科学。使用该技术可以同时捕捉具有高空间分辨率和光谱特性的场景,用于物体的检测、分类、识别和表征。目前,采用光学技术开发的高光谱图像传感器主要包括:色散棱镜或光栅分光光谱仪、迈克尔逊傅里叶变换光谱仪、空间傅立叶变换光谱仪、扫描Fabry-Perot标准具、声光可调滤光片和介质滤波器。在机载或天基平台上实现光谱成像时,最常用的是色散成像光谱仪,它可以将光谱信息沿着二维探测器阵列的一个方向进行映射。在任何时刻,光谱仪都会同时收集多个波长的光,用于构成场景的单个空间切片的一个帧,然后通过扫描和收集多个帧来扩展另一个空间维度。棱镜式色散光谱仪常用于反射和发射光谱区域的空中操作,下图所示。

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高光谱成像系统的示意图

光栅光谱仪的成像原理:

光栅光谱仪的成像原理是通过光栅的作用来分散光线,并将不同波长的光线分开。当进入光栅光谱仪的光线通过光栅时,光栅会将光线分成很多条,并使它们按照不同的波长排列成一个光谱。这个光谱可以通过相机或探测器来捕捉和记录。这种成像原理可以用来分析光线的成分和波长特性。

典型光栅光谱仪工作原理如下图所示。光源从远处(图中的左边)通过成像透镜组件进行聚焦,形成图像在狭缝平面上。狭缝是一个不透明的表面,只允许高度为一个像素、宽度为n个像素的矩形区域内的光线通过。通过三个反射镜,狭缝的图像再次成像到二维探测器阵列上,使得狭缝的高度与探测器元件尺寸相匹配,狭缝的宽度与探测器阵列的宽度相匹配。在不考虑其他因素的情况下,二维探测器阵列只会生成通过狭缝场景的部分线性图像。光谱仪还包括一个在中间镜表面的衍射光栅,将光分散在探测器阵列上,形成每个空间位置的光谱信号,使其穿过阵列中的该维度入口狭缝。

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高光谱成像光谱仪的成像原理示意图

在获取和校准高光谱数据后,需要研究如何提取和利用其中的有效信息。与传统的全色图像或多光谱图像不同,高光谱图像中的信息不是直观可见的,需要使用计算机处理来提取。因此,高光谱遥感领域一直在努力开发算法技术,用于检测、分类、识别、量化和表征捕获数据中感兴趣的对象和特征。一般来说,这种处理方法主要有两种:物理建模和统计信号处理。当将高光谱遥感应用于物体检测和分类问题时,使用统计处理或物理建模与统计信号处理相结合的方法非常有效,因为这些方法能够很好地捕捉光谱特性中的自然和人造变化的随机性,这在实际图像中通常存在且难以通过物理建模来描述。许多在通信和雷达信号处理领域中使用的技术也为高光谱成像应用开发了许多新的检测信号的方法,以应对结构化噪声情况。这些方法是针对不同的应用环境具体设计的,不能统一概述。然而,大多数方法都具有三个共同的基本功能:

(1)为了解决大气和环境未知的影响,可以采用一种方法来补偿,使成像光谱仪能够以一种定量的方式捕获目标物体的光谱辐射率数据,例如反射率或发射率分布。

(2)基础模型是用于计算图像内统计方差的模型,同时还有一种数学方法用于将数据拟合到相关模型参数。

(3)有一些方法可以基于目标物体在场景中的独特光谱特性来进行检测、分类和识别。通常,这些检测、分类和识别的方法是基于对光谱数据使用合适的统计模型的假设检验。


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