Sicherstellung spektraler Fidelität: Optimierung der Hyperspektral-Kameraqualität

Hyperspektrale Bildgebung kombiniert sowohl Imaging als auch Spektroskopie. Es gibt viele verschiedene optische Architekturen, die für hyperspektrale Systeme verwendet werden, aber das Endziel ist dasselbe – ein Bild zu erstellen, in dem jeder Pixel Informationen aus vielen Spektralbändern (viele verschiedene Farben oder Wellenlängen) enthält.

Gute hyperspektrale Systeme zu bauen ist nicht einfach, aber wenn Sie nur Qualität im Sinn haben, sollte Ihre höchste Priorität die spektrale Fidelität in jedem Pixel sein – d. h. das von einem Pixel erfasste Spektrum ist eine tatsächliche physikalische Repräsentation der von diesem spezifischen Pixel abgebildeten Szene. Es gibt viele Schlüsselqualitätsparameter, die die spektrale Fidelität eines hyperspektralen Systems beeinflussen. Der Einfluss auf die spektrale Fidelität von den verschiedenen Schlüsselqualitätsparametern hängt von vielen Faktoren ab, aber im Allgemeinen sind die wichtigsten Parameter:

• Räumliche Fehlregistrierung (Spatial misregistration)
• Spektrale Fehlregistrierung (Spectral misregistration)
• Streulicht (Straylight)
• F# (Blendenzahl)
• Spektrale Antwortfunktion (Spectral response function)
• Detektorparameter (Detector parameters)
• Umgebungsstabilität (Environmental stability)

Point Spread Function (PSF)

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 durch die Optik von einer Punktquelle auf den Detektor trifft.

Idealerweise ist in einem Pushbroom-hyperspektralen System die räumliche Abtastung für alle Bänder gleich. In der Realität ist dies nie wahr und resultiert in räumlicher Fehlregistrierung.

Für eine Position im FOV sollten Form, Größe und Position des Schwerpunkts der PSF über alle Bänder gleich sein. Ein Designziel ist, die PSF-Form und -Größe so ähnlich wie möglich für alle Positionen im FOV zu machen. In realen Anwendungen sind die räumliche Fehlregistrierung selbst und die verschiedenen sie verursachenden Quellen von großer Bedeutung, und es kann gezeigt werden, wie Unterschiede in ihrem Schwerpunkt die Datenverarbeitungsergebnisse beeinträchtigen können.

Spektrale Fehlregistrierung ist auch sehr wichtig für die spektrale Fidelität. Wie bei der räumlichen Fehlregistrierung sind Form, Größe und Position der spektralen PSF wichtig. Um spektrales Aliasing zu vermeiden, sollte die Breite der PSF nahe an zwei Spektralbändern gehalten werden, aber in vielen Situationen werden schärfere Optiken bevorzugt.

Es gibt viele Gründe für scharfe Optiken pro Pixel und Band. Für jeden gegebenen Detektor mit gegebener Detektorpitch wird der Imaging-Spektrometer immer mehr Information mit scharfen Optiken ausgeben. Andererseits gibt das Abtasten der PSF mit mehr als einem Pixel mehr Information über die PSF, reduziert aber für einen gegebenen Detektor die Auflösung des Systems. Jedes gegebene optische System wird immer mehr Information ausgeben, je mehr Pixel Sie pro Point Spread Function (PSF) haben.

Es gibt viele Trade-offs bei der Entscheidung, welches System zu bauen – oder für den Nutzer, welche Systeme zu kaufen. Die Schärfe der Optiken ist einer davon.

Streulicht

Ein weiterer Schlüsselqualitätsparameter ist das Streulicht des optischen Systems. Generell ist Streulicht Licht, das den Detektor von Orten erreicht, wo es nicht sollte. Dies kann durch Reflexionen innerhalb der Optik, Streuung an optischen Oberflächen, Reflexionen an mechanischen Oberflächen usw. verursacht werden. Der Streulichteffekt kann auch für verschiedene Spektralbereiche unterschiedlich sein. Es gibt heute keinen Industriestandard, wie man das Streulicht hyperspektraler Systeme misst, und verschiedene Lieferanten machen es unterschiedlich.

Lichtsammelfähigkeit (F#)

Die Lichtsammelfähigkeit der Optiken ist meist ein sehr wichtiger Parameter (niedriges F#). Je mehr räumliche Pixel und Spektralbänder im System, desto weniger Licht erreicht jedes Pixel/Band. Das bedeutet, dass ein hochauflösendes hyperspektrales Imaging-System sehr lichtempfindlich sein muss. Dieser Parameter kann je nach Plattform an Wichtigkeit variieren. Wenn das hyperspektrale System auf einem Flugzeug oder in einer industriellen Umgebung eingesetzt wird, ist Geschwindigkeit meist ein wichtiger Parameter und ein niedriges F# ist dann sehr wichtig für ein gutes Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) für den gesamten Spektralbereich. Umgekehrt können Lab-Anwendungen typischerweise mehr Licht sammeln, indem sie langsamere Bildaufnahmeraten und längere Integrationszeiten nutzen, was mehr Flexibilität bei der Blende erlaubt.

Hohes SNR für den gesamten Spektralbereich ist ein sehr wichtiger Parameter des hyperspektralen Systems und wie hoch SNR ist, hängt von der spektralen Antwortfunktion des Gesamtsystems ab. Der Peak-SNR spezifiziert nur das maximale SNR von einem Band, das nahe an Sättigung ist, und gibt daher nicht die ganze Geschichte. Man müsste auch wissen, was die totale Quanteneffizienz des Gesamtsystems als Funktion der Wellenlänge ist. Um nützliche Information zu liefern, muss die SNR-Kurve für eine gegebene Eingangsradiance und eine gegebene (und operativ realistische/relevante) Integrationszeit/Belichtung spezifiziert werden.

Detektorparameter

Der Detektor ist ein wichtiger Teil 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 steigender Pixelanzahl des Detektors. Dies ist ein Szenario, wo die Optiken für den Detektor designed werden und usually so scharf wie möglich designed werden.

Für den VNIR-Bereich (400–1000 nm) gibt es viele verfügbare Detektoren und der Detektor, der für das optische System am meisten Sinn macht, kann gewählt werden. Für sowohl VNIR als auch SWIR gibt es viele Detektorparameter von großer Bedeutung: Vollbrunnenkapazität, Noise Floor, Read-out-Modi, Read-out-Geschwindigkeit, Pixelpitch, Quanteneffizienz als Funktion der Wellenlänge und viele mehr. Der Detectormarkt ändert sich ständig, und es ist wichtig für hyperspektrale Hersteller, mit dem Detectormarkt Schritt zu halten, um die besten verfügbaren Detektoren zu integrieren.

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

Jedes hyperspektrale System muss eine stabile und präzise radiometrische und spektrale Kalibrierung außerhalb einer kontrollierten Umgebung aufrechterhalten. Es ist wertlos, ein perfekt kalibriertes System das Werk zu verlassen, wenn es nicht stabil und gültig nach Transport und während Operationen ist. Das bedeutet, die spektrale, radiometrische und geometrische Kalibrierung muss stabil innerhalb verschiedener Temperaturen, Drücke und unter starken Vibrationen sein, um sicherzustellen, dass das System unter anspruchsvollen Bedingungen, wie UAV-Operationen, wiederholbare und zuverlässige Ergebnisse liefert.

Es ist sehr schwierig, verschiedene hyperspektrale Systeme anhand der Top-Level-Datenblätter der Lieferanten zu unterscheiden. Beim Vergleichen von Systemen verschiedener Hersteller (oder verschiedener Modelle desselben Herstellers) sollte ein detaillierter Bericht, der die oben genannten Parameter für jenes spezifische Kameramodell spezifiziert, vom Lieferanten bereitgestellt werden. Zusätzlich ist es ratsam, Beispieldaten von einer für die Anwendung des Nutzers relevanten Szene anzufordern.

Derzeit gibt es eine Aktion, einen gemeinsamen Standard für die Charakterisierung hyperspektraler Kameras zu erstellen, organisiert von IEEE. HySpex unterstützt und ist stark in dieser Gruppe involviert, mit dem Ziel, die Angebote für Endnutzer hyperspektraler Imaging-Systeme transparenter zu machen.

Dieser Artikel wurde verfasst von Trond Løke, CEO, Norsk Elektro Optikk, AS (Oslo, Norwegen). Für weitere Informationen kontaktieren Sie This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it., oder besuchen Sie hier.

Referenzen

1. Resampling in hyperspectral cameras
2. Spatial misregistration in hyperspectral cameras
3. HySpex Keystone
4. Sharp optics many pixels
5. Scientific grade UAV
6. Quality vs620
7. IEEE Standard 4001