Спектральная и гиперспектральная визуализация: принципы и применение.
Imaging spectroscopy
Гиперспектральная визуализация: получение изображений с множеством спектральных диапазонов, в отличие от RGB. Применение в солнечной физике и планетологии.
Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
В спектроскопии изображений (также гиперспектральной или спектральной визуализации) каждый пиксель изображения получает множество каналов данных об интенсивности света из спектра, а не только три канала цветовой модели RGB. Более точно, это одновременное получение пространственно-совмещенных изображений в большом количестве спектрально-непрерывных каналов. Некоторые спектральные изображения содержат лишь несколько плоскостей изображения спектрального куба данных, в то время как другие лучше представлять как полные спектры в каждой точке изображения. Например, солнечные физики используют спектрогелиограф для создания изображений Солнца, формируемых путем сканирования щели спектрографа, чтобы изучать поведение поверхностных образований на Солнце; такая спектрогелиограмма может иметь спектральное разрешение более 100 000 и использоваться для измерения локального движения (по смещению Доплера) и даже магнитного поля (по расщеплению Земана или эффекту Ханле) в каждой точке плоскости изображения. В отличие от этого, многоспектральные изображения, собранные марсоходом Opportunity, имеют всего четыре диапазона длин волн и, следовательно, лишь незначительно превосходят три цветных изображения. Одно из применений – спектральная геофизическая визуализация, позволяющая проводить количественную и качественную характеристику поверхности и атмосферы с использованием радиометрических измерений. Эти измерения затем могут быть использованы для однозначной прямой и косвенной идентификации поверхностных материалов и атмосферных примесей, измерения их относительных концентраций, последующего определения пропорционального вклада смешанных сигналов пикселей (например, задача спектрального разделения), установления их пространственного распределения (задача картирования) и, наконец, их изучения во времени (многовременной анализ). Прибор Moon Mineralogy Mapper на Chandrayaan 1 являлся геофизическим спектрометром изображения.
In imaging spectroscopy (also hyperspectral imaging or spectral imaging) each pixel of an image acquires many bands of light intensity data from the spectrum, instead of just the three bands of the RGB color model. More precisely, it is the simultaneous acquisition of spatially coregistered images in many spectrally contiguous bands. Some spectral images contain only a few image planes of a spectral data cube, while others are better thought of as full spectra at every location in the image. For example, solar physicists use the spectroheliograph to make images of the Sun built up by scanning the slit of a spectrograph, to study the behavior of surface features on the Sun; such a spectroheliogram may have a spectral resolution of over 100,000 and be used to measure local motion (via the Doppler shift) and even the magnetic field (via the Zeeman splitting or Hanle effect) at each location in the image plane. The multispectral images collected by the Opportunity rover, in contrast, have only four wavelength bands and hence are only a little more than 3 color images. One application is spectral geophysical imaging, which allows quantitative and qualitative characterization of the surface and of the atmosphere, using radiometric measurements. These measurements can then be used for unambiguous direct and indirect identification of surface materials and atmospheric trace gases, the measurement of their relative concentrations, subsequently the assignment of the proportional contribution of mixed pixel signals (e. g., the spectral unmixing problem), the derivation of their spatial distribution (mapping problem), and finally their study over time (multi temporal analysis). The Moon Mineralogy Mapper on Chandrayaan 1 was a geophysical imaging spectrometer.
Предыстория
В 1704 году Исаак Ньютон продемонстрировал, что белый свет можно разложить на составляющие цвета. Последующая история спектроскопии привела к точным измерениям и заложила эмпирические основы атомной и молекулярной физики (Born & Wolf, 1999). Значительные достижения в области спектральной визуализации связаны с использованием воздушных приборов, особенно получивших развитие в начале 1980-х и 1990-х годов (Goetz et al., 1985; Vane et al., 1984). Однако первый спектральный визуализатор был запущен в космос только в 1999 году (Moderate resolution Imaging Spectroradiometer, или MODIS, разработанный NASA). Терминология и определения меняются со временем. Ранее для использования термина "спектральный визуализатор" было достаточно >10 спектральных каналов, но в настоящее время этот термин определяется редко по минимальному общему количеству каналов, а скорее непрерывным (или избыточным) описанием спектральных каналов.
In 1704, Sir Isaac Newton demonstrated that white light could be split up into component colours. The subsequent history of spectroscopy led to precise measurements and provided the empirical foundations for atomic and molecular physics (Born & Wolf, 1999). Significant achievements in imaging spectroscopy are attributed to airborne instruments, particularly arising in the early 1980s and 1990s (Goetz et al., 1985; Vane et al., 1984). However, it was not until 1999 that the first imaging spectrometer was launched in space (the NASA Moderate resolution Imaging Spectroradiometer, or MODIS). Terminology and definitions evolve over time. At one time, >10 spectral bands sufficed to justify the term "imaging spectrometer" but presently the term is seldom defined by a total minimum number of spectral bands, rather by a contiguous (or redundant) statement of spectral bands.