Un espectrómetro de imágenes es un instrumento utilizado en imágenes hiperespectrales y espectroscopia de imágenes para adquirir una imagen resuelta espectralmente de un objeto o escena, generalmente para respaldar el análisis de la composición del objeto que se está fotografiando. [1] [2] Los datos espectrales producidos para un píxel a menudo se denominan cubo de datos debido a la representación tridimensional de los datos. Dos ejes de la imagen corresponden a la distancia vertical y horizontal y el tercero a la longitud de onda . El principio de funcionamiento es el mismo que el del espectrómetro simple , pero se tiene especial cuidado para evitar aberraciones ópticas para una mejor calidad de imagen.
Los tipos de espectrómetros de imágenes incluyen: cámara filtrada, escáner de barrido circular , escáner de barrido circular , espectrógrafo de campo integral (o técnicas de reformateo dimensional relacionadas), espectrómetro de imágenes de cuña, espectrómetro de imágenes por transformada de Fourier, espectrómetro de imágenes por tomografía computarizada (CTIS), espectrómetro de imágenes con replicación de imágenes (IRIS), generador de imágenes espectrales de instantáneas de apertura codificada (CASSI) y espectrómetro de mapeo de imágenes (IMS).
En 1704, Sir Isaac Newton demostró que la luz blanca podía dividirse en los colores que la componen. La historia posterior de la espectroscopia condujo a mediciones precisas y proporcionó las bases empíricas para la física atómica y molecular (Born y Wolf, 1999). Los logros significativos en la espectroscopia de imágenes se atribuyen a los instrumentos aerotransportados, en particular a principios de los años 1980 y 1990 (Goetz et al., 1985; Vane et al., 1984). Sin embargo, no fue hasta 1999 que se lanzó al espacio el primer espectrómetro de imágenes (el espectrorradiómetro de imágenes de resolución moderada de la NASA o MODIS).
La terminología y las definiciones evolucionan con el tiempo. En un momento dado, más de 10 bandas espectrales eran suficientes para justificar el término espectrómetro de imágenes , pero en la actualidad el término rara vez se define por un número mínimo total de bandas espectrales, sino por una declaración contigua (o redundante) de bandas espectrales .
Los espectrómetros de imagen se utilizan específicamente para medir el contenido espectral de la luz y la luz electromagnética. Los datos espectrales recopilados se utilizan para proporcionar al operador información sobre las fuentes de radiación. Los espectrómetros de prisma utilizan un método clásico de dispersión de la radiación mediante un prisma como elemento refractor.
El espectrómetro de imágenes funciona creando una imagen de una fuente de radiación sobre lo que se denomina una "rendija" por medio de un generador de imágenes de la fuente. Un colimador colima el haz que se dispersa mediante un prisma refractor y se vuelve a crear en un sistema de detección mediante un generador de imágenes. Se tiene especial cuidado en producir la mejor imagen posible de la fuente sobre la rendija. El colimador y la óptica de creación de imágenes tienen como objetivo crear la mejor imagen posible de la rendija. En esta etapa, un conjunto de elementos de área llena el sistema de detección. La imagen de la fuente se vuelve a crear, cada punto, como un espectro de líneas en lo que se denomina una columna de conjunto de detectores. Las señales del conjunto de detectores proporcionan datos relacionados con el contenido espectral, en particular, puntos de la fuente con resolución espacial dentro del área de la fuente. Estos puntos de la fuente se crean en la rendija y luego se vuelven a crear en el conjunto de detectores. Simultáneamente, el sistema proporciona información espectral sobre el área de la fuente y su línea de puntos con resolución espacial. Luego, la línea se escanea para crear una base de datos de información sobre el contenido espectral. [3]
En la espectroscopia de imágenes (también imágenes hiperespectrales o imágenes espectrales ), cada píxel de una imagen adquiere muchas bandas de datos de intensidad de luz del espectro, en lugar de solo las tres bandas del modelo de color RGB . Más precisamente, es la adquisición simultánea de imágenes corregistradas espacialmente en muchas bandas espectralmente contiguas .
Algunas imágenes espectrales contienen solo unos pocos planos de imagen de un cubo de datos espectrales , mientras que otras se consideran mejor como espectros completos en cada ubicación de la imagen. Por ejemplo, los físicos solares utilizan el espectroheliógrafo para hacer imágenes del Sol construidas al escanear la rendija de un espectrógrafo, para estudiar el comportamiento de las características de la superficie del Sol; un espectroheliograma de este tipo puede tener una resolución espectral de más de 100.000 ( ) y usarse para medir el movimiento local (a través del desplazamiento Doppler ) e incluso el campo magnético (a través del desdoblamiento Zeeman o el efecto Hanle ) en cada ubicación en el plano de la imagen. Las imágenes multiespectrales recopiladas por el rover Opportunity , en contraste, tienen solo cuatro bandas de longitud de onda y, por lo tanto, son solo un poco más que imágenes de 3 colores .
Los datos hiperespectrales se utilizan a menudo para determinar qué materiales están presentes en una escena. Los materiales de interés pueden incluir carreteras, vegetación y objetivos específicos (es decir, contaminantes, materiales peligrosos, etc.). Trivialmente, cada píxel de una imagen hiperespectral podría compararse con una base de datos de materiales para determinar el tipo de material que compone el píxel. Sin embargo, muchas plataformas de imágenes hiperespectrales tienen una resolución baja (>5 m por píxel), lo que hace que cada píxel sea una mezcla de varios materiales. El proceso de desmezclar uno de estos píxeles "mezclados" se denomina desmezcla de imágenes hiperespectrales o simplemente desmezcla hiperespectral.
Una solución a la desmezcla hiperespectral es invertir el proceso de mezcla. Generalmente, se suponen dos modelos de mezcla: lineal y no lineal. La mezcla lineal modela el suelo como plano y la luz solar incidente sobre el suelo hace que los materiales irradien cierta cantidad de energía incidente de vuelta al sensor. Cada píxel, entonces, se modela como una suma lineal de todas las curvas de energía irradiada de los materiales que componen el píxel. Por lo tanto, cada material contribuye a la observación del sensor de una manera lineal positiva. Además, a menudo se observa una restricción de conservación de energía que obliga a que los pesos de la mezcla lineal sumen uno además de ser positivos. El modelo se puede describir matemáticamente de la siguiente manera:
donde representa un píxel observado por el sensor, es una matriz de firmas de reflectancia del material (cada firma es una columna de la matriz) y es la proporción de material presente en el píxel observado. Este tipo de modelo también se conoce como símplex .
Al satisfacer las dos restricciones: 1. Restricción de no negatividad de abundancia (ANC): cada elemento de x es positivo. 2. Restricción de abundancia de suma a uno (ASC): los elementos de x deben sumar uno.
La mezcla no lineal es el resultado de una dispersión múltiple que a menudo se debe a superficies no planas, como edificios y vegetación.
Existen muchos algoritmos para desmezclar datos hiperespectrales, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. Muchos algoritmos suponen que en una escena hay píxeles puros (píxeles que contienen solo un material). A continuación, se enumeran algunos algoritmos para realizar la desmezcla:
También existen algoritmos de desmezcla no lineal: máquinas de vectores de soporte o redes neuronales analíticas.
También se han intentado métodos probabilísticos para desmezclar píxeles a través del algoritmo de desmezcla de Monte Carlo .
Una vez que se determinan los materiales fundamentales de una escena, suele ser útil construir un mapa de abundancia de cada material que muestre la cantidad fraccionaria de material presente en cada píxel. A menudo se realiza una programación lineal para observar el ANC y el ASC.
La aplicación práctica de los espectrómetros de imágenes es que se utilizan para observar el planeta Tierra desde satélites en órbita. El espectrómetro funciona registrando todos los puntos de color de una imagen, por lo que se centra en partes específicas de la superficie de la Tierra para registrar datos. Las ventajas de los datos de contenido espectral incluyen la identificación de la vegetación, el análisis de las condiciones físicas, la identificación de minerales con el fin de realizar una posible explotación minera y la evaluación de aguas contaminadas en océanos, zonas costeras y vías navegables interiores.
Los espectrómetros de prisma son ideales para la observación de la Tierra porque miden con gran precisión amplios rangos espectrales. Los espectrómetros pueden configurarse para cubrir un rango de 400 nm a 2500 nm, lo que resulta de interés para los científicos que pueden observar la Tierra por medio de aeronaves y satélites. La resolución espectral del espectrómetro de prisma no es deseable para la mayoría de las aplicaciones científicas; por lo tanto, su propósito es específico para registrar el contenido espectral de áreas con mayores variaciones espaciales. [3]
Venus Express , que orbita alrededor de Venus, tenía varios espectrómetros de imágenes que cubrían el infrarrojo cercano, visible y ultravioleta.
Una de las aplicaciones es la obtención de imágenes geofísicas espectrales , que permite la caracterización cuantitativa y cualitativa de la superficie y de la atmósfera , mediante mediciones radiométricas . Estas mediciones pueden utilizarse luego para la identificación directa e indirecta inequívoca de materiales de la superficie y gases traza atmosféricos, la medición de sus concentraciones relativas, posteriormente la asignación de la contribución proporcional de las señales de píxeles mixtos (por ejemplo, el problema de la desmezcla espectral), la derivación de su distribución espacial (problema de mapeo) y, finalmente, su estudio a lo largo del tiempo (análisis multitemporal). El Moon Mineralogy Mapper en Chandrayaan-1 era un espectrómetro de imágenes geofísicas. [5]
Las lentes del espectrómetro de prisma se utilizan tanto para la colimación como para la reimpresión; sin embargo, el rendimiento del espectrómetro de imágenes está limitado por la calidad de imagen proporcionada por los colimadores y los reimpresores. La resolución de la imagen de la rendija en cada longitud de onda limita la resolución espacial; de la misma manera, la resolución de la óptica a lo largo de la imagen de la rendija en cada longitud de onda limita la resolución espectral. Además, la distorsión de la imagen de la rendija en cada longitud de onda puede complicar la interpretación de los datos espectrales.
Las lentes refractoras utilizadas en el espectrómetro de imágenes limitan el rendimiento debido a las aberraciones cromáticas axiales de la lente. Estas aberraciones cromáticas son malas porque crean diferencias en el enfoque, lo que impide una buena resolución; sin embargo, si el rango es limitado, es posible lograr una buena resolución. Además, las aberraciones cromáticas se pueden corregir utilizando dos o más materiales refractores en todo el rango visible. Es más difícil corregir las aberraciones cromáticas en rangos espectrales más amplios sin una mayor complejidad óptica. [3]
Los espectrómetros diseñados para rangos espectrales muy amplios funcionan mejor si están fabricados con sistemas de espejos completos. Estos sistemas en particular no tienen aberraciones cromáticas y por eso son preferibles. Por otro lado, los espectrómetros con sistemas de detección de punto único o de matriz lineal requieren sistemas de espejos más simples. Los espectrómetros que utilizan detectores de matriz de áreas necesitan sistemas de espejos más complejos para proporcionar una buena resolución. Es concebible que se pueda fabricar un colimador que evite todas las aberraciones; sin embargo, este diseño es costoso porque requiere el uso de espejos asféricos.
Los sistemas más pequeños de dos espejos pueden corregir las aberraciones, pero no son adecuados para los espectrómetros de imágenes. Los sistemas de tres espejos son compactos y también corrigen las aberraciones, pero requieren al menos dos componentes aspericales. Los sistemas con más de cuatro espejos tienden a ser grandes y mucho más complejos. Los sistemas catadióptricos se utilizan en los espectrómetros Imagine y también son compactos; sin embargo, el colimador o generador de imágenes estará formado por dos espejos curvos y tres elementos refractores y, por lo tanto, el sistema es muy complejo.
Sin embargo, la complejidad óptica es desfavorable porque los efectos dispersan todas las superficies ópticas y las reflexiones dispersas. La radiación dispersa puede interferir con el detector al ingresar en él y causar errores en los espectros registrados. La radiación dispersa se conoce como luz dispersa . Al limitar el número total de superficies que pueden contribuir a la dispersión, limita la introducción de luz dispersa en la ecuación.
Los espectrómetros de imágenes están diseñados para producir imágenes con buena resolución. Para que esto ocurra, los espectrómetros de imágenes deben estar fabricados con pocas superficies ópticas y no deben tener superficies ópticas asféricas. [3]
Planificado:
Actual y pasado:
