CC BY
45
УДК 528.8, 681.7
ДИСТАНЦИОННАЯ ГИПЕР- И УЛЬТРАСПЕКТРАЛЬНАЯ АППАРАТУРА
Георгий Георгиевич Горбунов
ОАО «Государственный оптический институт имени С. И. Вавилова», 199053, Россия, г. Санкт-Петербург, Кадетская линия В.О., 5, корп. 2, доктор технических наук, научный руководитель отделения, тел. (812)269-24-94, e-mail: gggorbunov@mail.ru
Константин Никитич Чиков
ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики», 197101, Россия, г. Санкт-Петербург, Кронверкский пр., 49, кандидат технических наук, доцент кафедры проектирования и безопасности компьютерных систем, тел. (812)232-14-01, e-mail: otzi@mail.ifmo.ru
Виктор Брунович Шлишевский
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, доктор технических наук, профессор кафедры наносистем и оп-тотехники, тел. (383)343-91-11, e-mail: kaf.nio@ssga.ru
Обсуждаются возможности и перспективы применения современных видеоспектрометров в задачах дистанционного зондирования.
Ключевые слова: видеоспектрометр, дистанционное зондирование, оптико-электронная система, система наблюдения Земли.
REMOTE HYPERSPECTRAL AND ULTRASPECTRAL APPARATUS
George G. Gorbunov
Federal State Unitary Enterprise Scientific and Industrial Corporation «Vavilov State Optical Institute», 199034, Russia, Saint Petersburg, 2 Birzhevaya line, Doctor of Technical Science, Research Head of Department, tel. (812)269-24-94, e-mail: gggorbunov@mail.ru
Konstantin N. Tchikov
ITMO Universiti, 197101, Russia, St. Petersburg, 49 Kronverksky Ave., Associate professor, Associate professor of Department of Computer Systems Design and Security, tel. (812)305-89-47, e-mail: otzi@mail.ifmo.ru
Viktor B. Shlishevsky
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., Doctor of Technical Science, Professor of Nanosystems and optical devices department, tel. (383)343-91-11, e-mail: kaf.nio@ssga.ru
Discussion about opportunities and prospects of application modern imaging spectrometric in remote sensing tasks.
Key words: imaging spectrometer, remote sensing, electro-optic system, Earth observing system.
Развитие методов и технических средств высокоэффективного дистанционного зондирования (ДЗ) в оптическом диапазоне спектра возможно по двум основным направлениям. Первое связано с дальнейшим совершенствованием традиционных панхроматических (черно-белых и цветных) оптико-электронных приборов и систем (ОЭПС) наблюдения, разведки и обнаружения, информативность которых напрямую зависит от достижимого ими пространственного разрешения. Именно ОЭПС подобного типа пока еще преобладают в аппаратурных комплексах ДЗ для получения интегральных и широкополосных спектральных (многоспектральных) изображений, по которым осуществляется картографирование и распознавание исследуемых объектов согласно топологическим признакам и особенностям [1].
Второе направление ориентируется на переход от распознавания по топологическим образам к распознаванию по спектрально-топологическим и спектральным образам. По сути, это означает переход к новым методам и технологиям решения задач распознавания в оптическом диапазоне, которые базируются на использовании дополнительной системы индивидуальных идентификационных признаков, обусловленных спецификой спектров отражения, излучения или поглощения природных и антропогенных объектов. К аппаратуре такого типа относятся видеоспектрометры (ВС) [2] и гиперспектральные сканеры (ГПС) [3].
В ВС излучение от узкой полосы на сканируемом объекте с помощью оптической системы с полихроматором разлагается в спектр на матричный приемник излучения. ГПС также включают в себя полихроматор, но помимо него снабжены еще и сканирующим оптико-механическим блоком, что позволяет разлагать в спектр на линейчатый фотоприемник излучение каждого пиксела от исследуемого объекта. Достоинства матричных ВС - компактность, небольшие масса (5-8 кг) и энергопотребление (20-40 Вт), интегрирование сигнала каждым пикселом матричного приемника в течение всего периода строки (что увеличивает отношение сигнал/шум), статическое состояние всех элементов, систем и блоков в процессе работы, недостаток - ограниченное поле обзора (до -40°). Достоинства ГПС - более широкий рабочий спектральный диапазон и большое поле обзора (до 90° и выше), недостатки - существенно большие масса и энергопотребление, худшее спектральное разрешение [4].
Как и других ОЭПС наблюдения, пространственное разрешение ВС и ГПС по-прежнему характеризует их способность геометрически распознавать отдельные объекты или их детали в пространстве предметов (или в плоскости изображений) и определяется минимальными размерами исследуемого участка зондируемой поверхности, который распознается как отдельный элемент (пиксел). Спектральное же разрешение указывает на возможности улавливания «цветовых оттенков» в спектрах объектов, причем количество разноспектраль-ных информационных каналов внутри заданного рабочего диапазона длин волн задается размерностью фотоприемной матрицы. В результате формируется так называемый «информационный параллелепипед» («куб данных», «гиперкуб»), несущий об исследуемых объектах максимум сведений. При этом из получае-
мого набора монохроматических видеокадров потребитель может осуществить дискретную выборку только тех, которые необходимы ему для решения каждой конкретно стоящей задачи.
Немаловажно и то, что привлечение дополнительной спектрометрической информации в ряде случаев позволяет несколько снизить требования к пространственному разрешению [5], а это, в свою очередь, дает возможность, с одной стороны, уменьшить габариты и массу ОЭПС, а с другой - увеличить полосу захвата (размер кадра) при том же формате фотоприемника.
В зависимости от числа N рабочих каналов, ВС и ГПС разделяются, хотя и достаточно условно, на три класса [6]: 1) упоминавшиеся выше многоспектральные (ти1^реСха1) - системы с небольшим числом спектральных каналов (как правило, не более 20, но потенциально, в связи с быстрым совершенствованием элементной базы, до N ~ 100) и невысоким спектральным разрешением
(спектральной шириной каналов) 5Х на рабочих длинах волн X (5Х ^ Ш00);
2) гиперспектральные (Ьурегврес1ха1) - системы с числом каналов от N ~ 100 до
N ~ 1 000 и спектральным разрешением Х/500 ^ 5Х ^ Х/100; 3) ультраспектральные (u1traspectra1) - системы с числом каналов от N ~ 1 000 и высоким
спектральным разрешением (5Х ^ Х/500).
В многоспектральных приборах выбор тех или иных спектральных интервалов диктуется, в первую очередь, желанием усилить контрастность изображения в исследуемой (широкой) спектральной области, что часто желательно для распознавания ограниченного класса заданных объектов при заранее известных условиях наблюдения.
К основным задачам, решаемым гипер- и ультраспектральными системами, можно отнести: 1) поиск и выделение требуемых объектов из множества им подобных или обнаружение целей, размер которых меньше номинального размера пиксела; отображение их физических и химических свойств; 2) распознавание материалов, составление карт их географического распространения;
3) дифференциация материалов, обладающих сходными спектральными свойствами; 4) отображение особенностей поверхности, нераспознаваемых на других снимках.
Гиперспектральные системы помогают также выявить характерные особенности химического состава многих твердых и жидких образований, провести их идентификацию, а в некоторых случаях - и количественные измерения [7]. В частности, для силикатов наибольшую информативность несут спектральные интервалы в окрестностях длин волн X = 1,0 мкм и X = 2,0 мкм, для карбонатов - вблизи X = 2,35 мкм и X = 2,5 мкм, для окисей железа - в районе X = 1,0 мкм и т. д.
Ультраспектральная аппаратура (именно с числом рабочих каналов от N ~ 1 000 и более) существует пока еще только в проектах и единичных экземплярах, но она представляют будущее (и, вполне возможно, что недалекое) гиперспектральной технологии формирования изображений. Благодаря высокому
спектральному разрешению, с ее помощью становится возможным идентифицировать химический состав атмосферных составляющих и загрязнителей [8].
Актуальность дальнейшего развития и создания новых гипер- и ультраспектрометрических систем обусловлена требованиями к повышению эффективности технических средств ДЗ для получения высококачественных монохроматических изображений объектов естественного и/или искусственного происхождения с одновременной интегральной визуализацией кадра.
Для эффективного функционирования такой аппаратуры требуется высокий уровень информационного обеспечения, а именно: радиометрическая и пространственная информация, позволяющая привязать тот же сюжет к топографической основе и аэрокосмическим снимкам высокого разрешения; мощные базы данных опорных спектров наблюдаемых сюжетов, фонов и целей; математические модели изменения спектрального состава исследуемых объектов, учитывающие индикатрисы излучения и отражения; математические модели спектрального пропускания и излучения атмосферы; алгоритмы и программное обеспечение преобразования общефизической видеоспектральной информации в целевую информацию (получение максимально полезной информации при минимальных затратах); специализированные тематические алгоритмы и программное обеспечение для перехода от целевой информации к тематической; математические модели, описывающие связи тематических параметров со спектральными параметрами целевой информации.
При всем этом нужно иметь в виду, что привычные методы определения корреляционных зависимостей имеющегося банка спектральных данных и зарегистрированной информации исследуемого спектро-геометрического изображения сцены уже не могут быть реализованы из-за огромных объемов информации, требующих многочасовой работы мощных ЭВМ. Отсюда становится очевидной важность выделения наиболее информативных участков зарегистрированных спектров, позволяющих значительно уменьшить число основных спектральных компонентов при их последующей идентификации, и методов сжатия спектральной информации при идентификации различных ландшафтных (фоноцелевых) ансамблей.
При существующих технологических возможностях развитие гипер-и ультраспектральной аппаратуры идет в направлении повышения ее энергетической чувствительности, расширения рабочего спектрального диапазона и улучшения спектрального разрешения, повышения точности калибровки по шкале длин волн, совершенствования методов и способов борьбы со «смазом» изображения, вызываемого движением носителя, увеличения быстродействия обработки и передачи данных, уменьшения массогабаритных параметров и унификации системообразующих узлов и модулей.
С некоторыми отечественными разработками видеоспектрометров для задач ДЗ можно ознакомиться в [4, 5, 8-20].
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Федеральное космическое агентство. «Концепция развития российской космической системы дистанционного зондирования Земли на период до 2025 года». [Электронный ресурс]. URL: http://www.gisa.ru/file/file766.doc (дата обращения: 24.12.2014).
2. Van der Meer F. D, De Jong S. M. Imaging Spectrometry. Basic Principles and Prospective Applications. - New York, Boston, Dordrecht, London, Moscow: Kluwer Academic Publishers, 2002. - 403 p.
3. Петров С. Б., Смирнов А. П. Тенденции развития спектральной аэрокосмической аппаратуры для исследования и оперативного контроля окружающей среды // Оптический журнал. - 2000. - Т. 67, № 5. - С. 82-93.
4. Груздев В. Н., Красавцев В. М., Марков А. В., Чиков К. Н., Шилин Б. В. Действующие образцы видеоспектрометров видимого-ближнего ИК диапазона для авиационных и космических носителей // Сборник трудов VIII Международной конференции «Прикладная оптика-2008». - СПб.: ОО им. Д. С. Рождественского, 2008. - Т. 1. - С. 352-362.
5. Горбунов Г. Г. Многоспектральная и гиперспектральная аппаратура, мировой уровень, состояние вопроса в России // Оптический вестник. - 2011. - № 132. - С. 5-6.
6. What is Imaging Spectroscopy (Hyperspectral Imaging)? [Электронный ресурс]. URL: http://www.markelowitz.com/Hyperspectral.html (дата обращения: 11.01.2015).
7. Schwartz C. R., Cederquist J. N., Eismann M. T. Target detection using IR spectral sensors // SPIE. - 1996. - Vol. 2819. - P. 182-194.
8. Афонин А. В., Горбунов Г. Г., Шлишевский В. Б. Видеоспектрометрическая аппаратура на основе метода фурье-спектрометрии для обнаружения малых газовых примесей в атмосфере // Оптика атмосферы и океана. - 2008. - Т. 21, № 9. - С. 823-826.
9. Чиков К. Н., Гуд В. В., Красавцев В. М., Сандаков А. Н. Видеоспектрометры для экологического мониторинга // Известия вузов «Приборостроение». - 1998. - Т. 41, № 3. - С. 5-10.
10. Чиков К. Н., Панков Э. Д., Порфирьев Л. Ф., Гуд В. В., Красавцев В. М., Тимофеев А. Н. Особенности построения бортовых оптико-электронных систем спектрозонального мониторинга // Известия вузов. Приборостроение. - 2004. - Т. 47, № 9. - С. 60-67.
11. Горбунов Г. Г., Еськов Д. Н., Рябова Н. В., Серегин А. Г. Новые применения фурье-спектрометров с многоэлементными приемниками // Оптический журнал. - 2005. - Т. 72, № 8. - С. 71-77.
12. Балтер Д. Б., Белов А. А., Воронцов Д. В., Ведешин Л. А., Егоров В. В., Калинин А. П., Орлов А. Г., Родионов А. И., Родионова И. П., Федунин Е. Ю. Проект спутникового гиперспектрометра, предназначенного для малого космического аппарата // Исследования Земли из Космоса. - 2007. - № 2. - С. 43-55.
13. Горбунов Г. Г., Шлишевский В. Б. О возможности построения гиперспектральной аппаратуры на основе метода фурье-спектрометрии для обнаружения скрытых объектов в полевых условиях // ГЕО-Сибирь-2007. III Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 25-27 апреля 2007 г.). - Новосибирск: СГГА, 2007. Т. 4, ч. 1. - С. 74-79.
14. Красавцев В. М., Семенов А. Н., Чиков К. Н., Шлишевский В. Б. Видеоспектрометры - новая перспективная аппаратура для дистанционных исследований // ГЕО-Сибирь-2007. III Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 25-27 апреля 2007 г.). - Новосибирск: СГГА, 2007. Т. 4, ч. 1. - С. 89-94.
15. Красавцев В. М., Семенов А. Н., Чиков К. Н., Шлишевский В. Б. Некоторые особенности расчета и проектирования перспективных видеоспектральных систем для дистанционного зондирования // Оптика атмосферы и океана. - 2008. - Т. 21, № 2. - С. 164-169.
16. Орлов А. Г. Разработка и исследование авиационного гиперспектрометра видимого и ближнего ИК диапазонов // Автореф. канд. дис. - М.: ИКИ РАН, 2008. - 26 с.
17. Горбунов Г. Г., Шлишевский В. Б. Статический фурье-спектрометр как основной элемент построения современного гиперспектрального видеоспектрометра // ГЕО-Сибирь-
2009. V Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 20-24 апреля 2009 г.). -Новосибирск: СГГА, 2009. Т. 4, ч. 1. - С. 87-88.
18. Чиков К. Н., Шлишевский В. Б. Малогабаритный гиперспектральный датчик // ГЕО-Сибирь-2009. V Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 20-24 апреля 2009 г.). - Новосибирск: СГГА, 2009. Т. 4, ч. 1. - С. 89-94.
19. Горбунов Г. Г., Демин А. В., Никифоров В. О., Савицкий А. М., Скворцов Ю. С., Сокольский М. Н., Трегуб В. П. Гиперспектральная аппаратура для дистанционного зондирования Земли // Оптический журнал. - 2009. - Т. 76, № 10. - С. 75-82.
20. Архипов С. А., Ляхов А. Ю., Тарасов А. П. Работы ОАО «Красногорский завод им. С. А. Зверева» по созданию гиперспектральных приборов дистанционного зондирования // Тезисы докладов научно-технической конференции «Гиперспектральные приборы и технологии». - Красногорск, 2013. - С. 25-30.
© Г. Г. Горбунов, К. Н. Чиков, В. Б. Шлишевский, 2015
