Hyperspektralkameras und Datenqualität

Die hyperspektrale Bildgebung kombiniert Bildgebung und Spektroskopie. Es gibt viele verschiedene optische Architekturen, die zur Herstellung hyperspektraler Systeme verwendet werden, aber das Endziel ist das gleiche – ein Bild zu erstellen, bei dem jedes Pixel im Bild Informationen aus vielen Spektralbändern (viele verschiedene Farben oder Wellenlängen) enthält.

Die Herstellung guter hyperspektraler Systeme ist nicht einfach, aber wenn Sie nur die Qualität im Auge haben, sollte Ihre höchste Priorität die spektrale Treue in jedem Pixel sein – d. h. das von einem Pixel erfasste Spektrum ist eine tatsächliche physikalische Darstellung der Szene, die von diesem bestimmten Pixel abgebildet wird . Es gibt viele wichtige Qualitätsparameter, die die spektrale Treue eines hyperspektralen Systems beeinflussen. Der Einfluss der verschiedenen Schlüsselqualitätsparameter auf die spektrale Treue hängt von vielen Faktoren ab, aber im Allgemeinen sind die wichtigsten Parameter:

• Räumliche Fehlregistrierung

• Spektrale Fehlregistrierung

• Streulicht

• F#

• Spectral-Response-Funktion

• Detektorparameter

• Umweltstabilität

Um die Leistung eines hyperspektralen Systems zu bewerten, müssen wir den Begriff Point-Spread-Function (PSF) einführen. Dies ist die Form der Intensitätskurve für die Energie, die von einer Punktquelle durch die Optik auf den Detektor trifft.

Idealerweise ist in einem Pushbroom-Hyperspektralsystem die räumliche Abtastung für alle Bänder gleich. In Wirklichkeit ist dies nie der Fall und führt zu einer räumlichen Fehlregistrierung.

Für eine Position im FOV sollten Form, Größe und Position des Schwerpunkts für die PSF über alle Bänder gleich sein. Ein Entwurfsziel besteht darin, die PSF-Form und -Größe für alle Positionen im FOV so ähnlich wie möglich zu machen. In realen Anwendungen die räumliche Fehlregistrierung selbst ¹ und die verschiedenen Quellen, die eine räumliche Fehlregistrierung verursachen ² sind von großer Bedeutung, und es kann gezeigt werden, wie unterschiedliche Schwerkraft ³ können Datenverarbeitungsergebnisse beeinträchtigen.

Die spektrale Fehlregistrierung ist auch sehr wichtig für die spektrale Treue eines hyperspektralen Systems. Wie bei der räumlichen Fehlregistrierung ist die Form, Größe und Position der spektralen PSF wichtig. Um spektrales Aliasing zu vermeiden, sollte die Breite der PSF nahe bei zwei Spektralbändern gehalten werden, aber in vielen Situationen werden schärfere Optiken als diese bevorzugt.

Es gibt viele Gründe, scharfe Optiken pro Pixel und pro Band herzustellen. Für jeden gegebenen Detektor mit einem gegebenen Detektorabstand gibt das abbildende Spektrometer immer mehr Informationen mit scharfer Optik aus. Andererseits liefert das Abtasten der PSF mit mehr als einem Pixel mehr Informationen über die PSF, aber für einen gegebenen Detektor verringert es die Auflösung des Systems. Jedes gegebene optische System wird immer mehr Informationen ausgeben, je mehr Pixel Sie pro Point Spread Function (PSF) ⁴ haben .

Es gibt viele Kompromisse bei der Entscheidung, welches System hergestellt werden soll – oder für den Benutzer, welche Systeme er kauft. Die Schärfe der Optik ist einer davon.

Ein weiterer wichtiger Qualitätsparameter ist das Streulicht des optischen Systems. Im Allgemeinen ist Streulicht Licht, das den Detektor von Orten erreicht, an denen es nicht sein sollte. Dies kann auf Reflexionen innerhalb der Optik, Streuung von optischen Oberflächen, Reflexionen auf mechanischen Oberflächen usw. zurückzuführen sein. Auch die Streulichtwirkung kann für verschiedene Spektralbereiche unterschiedlich sein. Es gibt heute keinen Industriestandard zur Messung des Streulichts von hyperspektralen Systemen, und verschiedene Anbieter machen es unterschiedlich.

Die Lichtsammelfähigkeit der Optik ist meist ein sehr wichtiger Parameter (niedriges F#). Je mehr räumliche Pixel und Spektralbänder im System vorhanden sind, desto weniger Licht erreicht jedes Pixel/Band. Dies bedeutet, dass ein hochauflösendes hyperspektrales Bildgebungssystem sehr lichtempfindlich sein muss. Dieser Parameter kann je nach Plattform unterschiedlich wichtig sein. Wenn das hyperspektrale System in einem Flugzeug oder in einer industriellen Umgebung eingesetzt wird, ist die Geschwindigkeit normalerweise ein wichtiger Parameter und ein niedriges F# ist dann sehr wichtig, um ein gutes Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) für den gesamten Spektralbereich zu erhalten. Umgekehrt können Laboranwendungen in der Regel mehr Licht sammeln, indem sie langsamere Bilderfassungsraten verwenden und länger integrieren, was mehr Flexibilität bei der Blende ermöglicht.

Ein hohes SNR für den gesamten Spektralbereich ist ein sehr wichtiger Parameter des hyperspektralen Systems, und wie hoch das SNR ist, hängt von der spektralen Antwortfunktion des gesamten Systems ab. Das Spitzen-SNR gibt nur das maximale SNR von einem Band an, das nahe der Sättigung liegt, und gibt daher nicht die ganze Geschichte wieder. Man müsste auch wissen, wie hoch die Gesamtquanteneffizienz des gesamten Systems als Funktion der Wellenlänge ist. Um nützliche Informationen bereitzustellen, muss die SNR-Kurve für eine gegebene Eingangsstrahlung und eine gegebene (und betrieblich realistische/relevante) Integrationszeit/Belichtung spezifiziert werden.

Der Detektor ist ein wichtiger Bestandteil hyperspektraler Systeme und definiert in vielen Fällen das Designziel der optischen Systeme. Der SWIR-Spektralbereich (900-2500 nm) hat eine sehr begrenzte Anzahl verfügbarer Detektoren und der Preis steigt drastisch mit zunehmender Pixelzahl des Detektors. Dies ist ein Szenario, bei dem die Optik für den Detektor ausgelegt und normalerweise so scharf wie möglich ausgelegt ist.

Für den VNIR-Bereich (400-1000 nm) stehen viele Detektoren zur Verfügung und es kann der Detektor gewählt werden, der für das optische System am sinnvollsten ist. Sowohl für den VNIR- als auch für den SWIR-Bereich gibt es viele Parameter des Detektors, die von großer Bedeutung sind. Dies sind Full-Well-Kapazität, Grundrauschen, Auslesemodi, Auslesegeschwindigkeit, Pixelabstand, Quanteneffizienz als Funktion der Wellenlänge und vieles mehr. Der Detektormarkt verändert sich ständig, und es ist wichtig, dass Hyperspektralhersteller mit dem Detektormarkt Schritt halten, um die besten verfügbaren Detektoren zu integrieren.

Kalibrierverfahren und verwendete Standards (einschließlich Genauigkeiten) sollten für die Benutzer verfügbar sein, und daher ist es sehr wichtig, dass eine radiometrische Kalibrierung, die auf NIST- oder PTB-Standards (oder ähnliche) rückführbar ist, vorhanden ist.

Jedes hyperspektrale System muss außerhalb einer kontrollierten Umgebung eine stabile und genaue radiometrische und spektrale Kalibrierung aufrechterhalten. Es ist wertlos, ein perfekt kalibriertes System das Werk verlassen zu lassen, wenn es nach dem Transport und während des Betriebs nicht stabil und gültig ist. Das bedeutet, dass die spektrale, radiometrische und geometrische Kalibrierung bei unterschiedlichen Temperaturen, Drücken und unter starken Vibrationen stabil sein muss, um sicherzustellen, dass das System unter anspruchsvollen Bedingungen wie dem UAV-Betrieb wiederholbare und zuverlässige Ergebnisse liefert. ^{5, 6}

Es ist sehr schwierig, verschiedene hyperspektrale Systeme aus den Datenblättern der obersten Ebene der Anbieter zu unterscheiden. Beim Vergleich von Systemen verschiedener Hersteller (oder verschiedener Modelle desselben Herstellers) sollte ein detaillierter Bericht mit Angabe der oben genannten Parameter für das jeweilige Kameramodell vom Lieferanten bereitgestellt werden. Zusätzlich ist es ratsam, Beispieldaten aus einer Szene anzufordern, die für die Anwendung des Benutzers relevant ist.

Derzeit läuft eine Aktion zur Erstellung eines gemeinsamen Standards zur Charakterisierung von Hyperspektralkameras, die von IEEE ⁷ organisiert wird . HySpex unterstützt und engagiert sich stark in dieser Gruppe mit dem Ziel, die Angebote für Endbenutzer von hyperspektralen Bildgebungssystemen transparenter zu machen.

Dieser Artikel wurde von Trond Løke, CEO, Norsk Elektro Optikk, AS (Oslo, Norwegen) verfasst. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! JavaScript muss aktiviert werden, damit sie angezeigt werden kann. oder besuchen Sie hier .

Referenzen

1. https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/8706/1/Resampling-in-hyperspectral-cameras-as-an-alternative-to-correcting-keystone/10.1117/12.2015491.short
2. https://www.spiedigitallibrary.org/journals/Optical-Engineering/volume-59/issue-08/084103/Spatial-misregistration-in-hyperspectral-cameras-lab-characterization-and-impact/10.1117/1 .OE.59.8.084103.full?SSO=1
3. https://www.hyspex.com/keystone/
4. https://www.hyspex.com/sharp_optics_many_pixels/
5. https://www.hyspex.com/scientific_grade_uav/
6. https://www.hyspex.com/quality_vs620/
7. https://standards.ieee.org/project/4001.html