高光谱图像的光谱范围一般包括紫外、可见光、近红外、短波红外、中波红外或热红外等谱段。每一个波段的图像代表了场景在一段很窄的光谱范围内的图像。这些单波段图像组合起来形成三维的高光谱数据立方体(x,y,λ)(见图)。其中,x和y代表场景的二维空间,λ代表光谱维。可以说,高光谱图像既包含了空间信息,又蕴含着光谱信息,“图谱合一”就是高光谱图像最大的特点。确定某一波长,则可以得到场景在该波长处的图像;确定某一像元,则可以得到该像元的连续光谱曲线。高光谱图像不仅要强调光谱分辨率高(λ/100数量级)和波段数量多,更要强调所涉及波段对应的窄带光谱范围叠加起来要能连续覆盖某一谱段。多光谱图像一般涉及几个分立的波段的图像,多光谱图像并不生成一个物体的连续“光谱”。因此,如果一幅图像具有50个波段,覆盖400~900纳米这个光谱范围,光谱分辨率为10纳米,可以称之为高光谱图像。但是如果一幅具有50个波段的图像,涉及紫外、可见光、近红外、短波红外、中波红外和热红外的分散波段则难以被认为是高光谱图像,只能认为是多光谱图像。
高光谱图像
关于某一场景的,光谱分辨率在λ/100数量级,具有数十、数百,乃至数千个可连续覆盖某个光谱范围的波段图像。
- 英文名称
- hyperspectral image
- 所属学科
- 化学
高光谱图像所记录的是场景的辐射经传感器的模数转换得到的数值,即场景的辐射信息。这些辐射既有反射辐射,又有自身发射辐射。波长越短反射辐射所占比重越大,波长越长自身辐射所占比重越大。场景的辐射是随波长连续变化的,高光谱成像时,需要将这些连续的辐射分割成很多份光谱范围很窄的波段,每个窄带内所对应的辐射信息被记录为一个波段的图像。
高光谱图像
高光谱图像经成像光谱仪采集获得。成像光谱仪获取高光谱图像有4种方式:空间扫描式、光谱扫描式、非扫描式和时空扫描式。
①空间扫描式。是指每个二维传感器输出代表了一个完整的光谱狭缝。空间扫描型高光谱成像仪通过将场景条带投射到狭缝,用棱镜或光栅扩散狭缝图像。空间扫描型高光谱成像仪的缺点是需要通过一个推帚式扫描仪逐行地获取图像,再用机械部件集合成光学系统。在线扫描系统中,空间维度是通过平台移动或扫描来获得的,这需要安装稳定或准确地定位信息来重建图像。
②光谱扫描式。光谱扫描成像仪中,每个二维传感器图像表现了一个场景的单波段的空间(x,y)图像。典型的光谱扫描型高光谱设备是以(可调制或固定)光学带通滤波片为基础的。在“凝视”过程中,如果场景内有运动物体,波长扫描系统会出现光谱拖尾现象,影响光谱相关性和探测,必须保持平台稳定。快照式光谱成像仪最显著的优点是快照特性(透光量更大)和数据获取时间短。二维传感器输出图像不仅包含了空间维(x,y)数据,也包含了光谱维数据。直观地讲,单一快照表达了数据立方体的透视投影,以此重建物体的三维结构。
③非扫描式。非扫描型成像光谱仪在无须扫描的情况下即刻生成整个数据立方体。已有大量此类系统,包括计算层析成像光谱仪(CTIS)、纤维重构成像光谱仪(FRIS)、激光阵列积分场光谱仪(IFS-L)、多孔径积分场光谱测量仪(高像素阵列)、图像切面镜积分场光谱仪(IFS-S)、图像复制成像光谱仪(IRIS)、滤波片堆光谱分解(FSSD)、编码孔径快照光谱成像仪(CASSI)、图像制图光谱仪(IMS)和多光谱萨尼亚克干涉仪(MSI)。然而,此类成像光谱仪计算消耗和制造成本都很高。
④时空扫描式。时空扫描成像仪由一个相机组成,相机安置于基本狭缝光谱仪(狭缝+分光组件)后并与之相隔一定距离。在空间扫描系统之前放置一个分光组件,就可以组成一个高级时空扫描系统。相对场景移动整个系统就可以实现扫描,可以单独移动相机,也可以单独移动狭缝。时空扫描综合了空间和光谱扫描的某些优点,因而避免了空间和光谱扫描的某些缺点。
成像光谱仪的精度主要体现在光谱分辨率上,具体是指获取图像中光谱曲线中每个波段的带宽。如果扫描仪探测到大量带宽相对窄的波段,即使只捕捉到少量像元也能够识别物质。空间分辨率也是衡量高光谱传感器精度的指标之一。如果像元太大,一个像元内有多个物体,这样的话,物体识别较难。如果像元太小,每个传感器探元获取的能量将很低,导致信噪比下降,进而降低测量特征的可靠性。
各种物质在光谱曲线中留有特殊的光谱特征——指纹,这些指纹有助于准确识别各种物质,进而根据材料辨别图像中的物体。因此,高光谱图像已被广泛应用于农业、医疗、地质学、物理学、天文学、化学、环境、军事、海洋、气象、林业等领域。
条目图册
扩展阅读
- 童庆禧,张兵,郑兰芬.高光谱遥感——原理、技术与应用.北京:科学出版社,2006.
- CHANG C I.Hyperspectral Imaging: Techniques for Spectral Detection and Classification.Dordrecht:Springer Science,2003.
- GRAHN H, GELADI P.Techniques and Applications of Hyperspectral Image Analysis.Hoboken:John Wiley,2007.