Cámaras hiperespectrales y calidad de datos

Las imágenes hiperespectrales combinan imágenes y espectroscopia. Hay muchas arquitecturas ópticas diferentes que se utilizan para crear sistemas hiperespectrales, pero el objetivo final es el mismo:crear una imagen en la que cada píxel de la imagen contenga información de muchas bandas espectrales (muchos colores o longitudes de onda diferentes).

Hacer buenos sistemas hiperespectrales no es fácil, pero, si solo tiene en mente la calidad, su mayor prioridad debe ser la fidelidad espectral en cada píxel, es decir, el espectro capturado por un píxel es una representación física real de la escena reflejada por ese píxel específico. . Hay muchos parámetros de calidad clave que influyen en la fidelidad espectral de un sistema hiperespectral. La influencia en la fidelidad espectral de los diferentes parámetros de calidad clave depende de muchos factores pero, en general, los parámetros más importantes son:

• Error de registro espacial

• Error de registro espectral

• Strawlight

• F#

• Función de respuesta espectral

• Parámetros del detector

• Estabilidad ambiental

Para evaluar el rendimiento de un sistema hiperespectral, necesitamos introducir el término función de dispersión de puntos (PSF). Esta es la forma de la curva de intensidad de la energía que llega al detector a través de la óptica desde una fuente puntual.

Idealmente, en un sistema hiperespectral pushbroom, el muestreo espacial es el mismo para todas las bandas. En realidad, esto nunca es cierto y da como resultado un registro espacial erróneo.

Para una posición en el FOV, la forma, el tamaño y la posición del centro de gravedad de la PSF deben ser iguales en todas las bandas. Un objetivo de diseño es hacer que la forma y el tamaño de la PSF sean lo más similares posible para todas las posiciones en el FOV. En aplicaciones de la vida real, el registro espacial erróneo en sí mismo ¹ y las diferentes fuentes que causan el registro espacial erróneo ² son de gran importancia, y se puede demostrar cómo las diferencias en su gravedad ³ puede comprometer los resultados del procesamiento de datos.

El registro erróneo espectral también es muy importante para la fidelidad espectral de un sistema hiperespectral. Al igual que con el registro erróneo espacial, la forma, el tamaño y la posición de la PSF espectral son importantes. Para evitar el alias espectral, el ancho de la PSF debe mantenerse cerca de dos bandas espectrales, pero en muchas situaciones, se prefieren ópticas más nítidas que esta.

Hay muchas razones para hacer ópticas nítidas por píxel y por banda. Para cualquier detector dado, con un tono de detector dado, el espectrómetro de imágenes siempre generará más información con una óptica nítida. Por otro lado, muestrear la PSF con más de un píxel brinda más información sobre la PSF, pero para un detector dado, reducirá la resolución del sistema. Cualquier sistema óptico dado siempre generará más información, cuantos más píxeles tenga por función de dispersión de puntos (PSF) ⁴ .

Hay muchas ventajas y desventajas cuando se decide qué sistema fabricar o, para el usuario, qué sistemas comprar. La nitidez de la óptica es una de ellas.

Otro parámetro de calidad clave es la luz dispersa del sistema óptico. En general, la luz difusa es luz que llega al detector desde lugares donde no debería llegar. Esto puede deberse a reflejos dentro de la óptica, dispersión de superficies ópticas, reflejos en superficies mecánicas, etc. El efecto de luz dispersa también puede ser diferente para diferentes rangos espectrales. No existe un estándar de la industria sobre cómo medir la luz dispersa de los sistemas hiperespectrales en la actualidad y los diferentes proveedores lo hacen de manera diferente.

La capacidad de captación de luz de la óptica suele ser un parámetro muy importante (bajo F#). Cuantos más píxeles espaciales y bandas espectrales haya en el sistema, menos luz llegará a cada píxel/banda. Esto significa que se requiere que un sistema de imágenes hiperespectrales de alta resolución sea muy sensible a la luz. Este parámetro puede variar en importancia dependiendo de la plataforma. Si el sistema hiperespectral se implementa en un avión o en un entorno industrial, la velocidad suele ser un parámetro importante y un F# bajo es muy importante para obtener una buena relación señal-ruido (SNR) para todo el rango espectral. Por el contrario, las aplicaciones de laboratorio normalmente pueden recolectar más luz utilizando tasas de captura de imagen más lentas e integrando más tiempo, lo que permite una mayor flexibilidad en la apertura.

Una SNR alta para todo el rango espectral es un parámetro muy importante del sistema hiperespectral y la SNR alta depende de la función de respuesta espectral de todo el sistema. La SNR máxima solo especifica la SNR máxima de una banda que está cerca de la saturación y, por lo tanto, no brinda toda la historia. También sería necesario saber cuál es la eficiencia cuántica total de todo el sistema en función de la longitud de onda. Para proporcionar información útil, la curva SNR debe especificarse para una radiación de entrada dada y un tiempo de integración/exposición determinado (y operacionalmente realista/relevante).

El detector es una parte importante de los sistemas hiperespectrales y, en muchos casos, define el objetivo de diseño de los sistemas ópticos. El rango espectral SWIR (900-2500nm) tiene un número muy limitado de detectores disponibles y el precio aumenta drásticamente con el aumento del recuento de píxeles del detector. Este es un escenario en el que la óptica está diseñada para el detector y, por lo general, está diseñada para ser lo más nítida posible.

Para el rango VNIR (400-1000nm) hay muchos detectores disponibles y se puede elegir el detector que tenga más sentido para el sistema óptico. Tanto para el rango VNIR como SWIR, hay muchos parámetros del detector que son de gran importancia. Estos son la capacidad total del pozo, el piso de ruido, los modos de lectura, la velocidad de lectura, el paso de píxel, la eficiencia cuántica en función de la longitud de onda y muchos más. El mercado de detectores cambia constantemente y es importante que los fabricantes hiperespectrales se mantengan al día con el mercado de detectores para integrar los mejores detectores disponibles.

Los procedimientos y estándares de calibración utilizados (incluidas las precisiones) deben estar disponibles para los usuarios y, por lo tanto, es muy importante tener una calibración radiométrica trazable a los estándares NIST o PTB (o similares).

Cualquier sistema hiperespectral necesita mantener una calibración espectral y radiométrica estable y precisa fuera de un entorno controlado. De nada sirve tener un sistema perfectamente calibrado saliendo de fábrica si no es estable y válido después del transporte y durante las operaciones. Esto significa que la calibración espectral, radiométrica y geométrica debe ser estable a diferentes temperaturas, presiones y bajo fuertes vibraciones, para garantizar que el sistema proporcione resultados repetibles y confiables en condiciones exigentes, como las operaciones de vehículos aéreos no tripulados. ^{5, 6}

Es muy difícil discriminar diferentes sistemas hiperespectrales de las hojas de datos de nivel superior de los proveedores. Al comparar sistemas de diferentes fabricantes (o diferentes modelos del mismo fabricante), el proveedor debe proporcionar un informe detallado que especifique los parámetros antes mencionados para ese modelo de cámara en particular. Además, es recomendable solicitar datos de muestra de una escena relevante para la aplicación del usuario.

Actualmente existe una acción para hacer un estándar común para la caracterización de cámaras hiperespectrales, organizada por IEEE ⁷ . HySpex apoya y participa activamente en este grupo, con el objetivo de hacer que las ofertas sean más transparentes para los usuarios finales de los sistemas de imágenes hiperespectrales.

Este artículo fue escrito por Trond Løke, CEO, Norsk Elektro Optikk, AS (Oslo, Noruega). Para más información, póngase en contacto con Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Necesita habilitar JavaScript para verlo., o visite aquí .

Referencias

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.completo?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