영상 분광학

Imaging spectroscopy
러시아 동부 캄차카 반도에 화산재가 피어오르고 있다. MODIS 이미지.

영상 분광학(과대파상 영상 또는 스펙트럼 영상)에서 이미지의 각 픽셀은 RGB 컬러 모델의 세 가지 대역 대신 스펙트럼에서 많은 광도 데이터를 획득한다. 더 정확히 말하면, 그것은 많은 스펙터클 연속적인 대역에서 공간적으로 상관관계가 있는 영상을 동시에 획득하는 것이다.

일부 스펙트럼 영상에는 스펙트럼 데이터 큐브의 영상 평면이 몇 개만 포함된 반면, 다른 영상에는 영상의 모든 위치에서 전체 스펙트럼으로 더 잘 간주된다. 예를 들어 태양 물리학자들은 분광기를 사용하여 분광기의 슬릿을 스캔하여 쌓은 태양의 이미지를 만들고, 태양의 표면 형상의 동작을 연구한다; 그러한 분광기들은 스펙트럼 분해능이 10만 이상( / 을 가질 수 있으며, 국소 측정하는데 사용될 수 있다.영상 평면의 각 위치에 있는 자기장(Zeeman 분할 또는 Hanle 효과) 및 도플러 시프트를 통한 자기장. 이와는 대조적으로 Opportunity 로버에 의해 수집된 다중 스펙트럼 이미지는 4개의 파장 대역만 가지고 있어 3색 이미지를 약간 넘는 수준에 불과하다.

과학적으로 유용하기 위해서는 그러한 측정은 국제적으로 공인된 단위 시스템을 사용하여 이루어져야 한다.

그 중 하나는 스펙트럼 지구물리학적 이미징으로, 방사측정을 이용하여 표면과 대기의 정량적, 질적 특성화를 가능하게 한다. 그런 다음 이러한 측정은 표면 재료와 대기 미량 가스의 명확하지 않은 직간접적 식별, 상대적 농도의 측정, 이후 혼합 픽셀 신호의 비례적 기여(예: 스펙트럼 미화 문제), 공간 구분의 유도 등에 사용할 수 있다.부티온(일반적인 문제) 및 마지막으로 시간 경과에 따른 연구(다중 분석). 찬드라얀 1호의 달 광물학 매퍼는 지구물리학적 영상분석기였다.[1]

배경

1704년, 아이작 뉴턴경은 백색 빛이 구성 요소 색상으로 분할될 수 있다는 것을 증명했다. 이후 분광학의 역사는 정확한 측정이 이루어졌고 원자 및 분자물리학의 경험적 토대를 제공하였다(Born & Wolf, 1999). 영상 분광학에서 중요한 성과는 특히 1980년대와 1990년대 초에 발생한 항공 계기 덕분이다(Goetz et al., 1985; Bein et al., 1984). 그러나, 최초의 영상 분광계가 우주에서 발사된 것은 1999년이 되어서였다(NASA 중간 해상도 Imaging Spectroadiometer, 또는 MODIS).

용어와 정의는 시간이 지남에 따라 진화한다. 한때, >10 스펙트럼 대역은 "이미징 스펙트럼 분석계"라는 용어를 정당화하기에 충분했지만, 현재 이 용어는 스펙트럼 대역의 연속적인 (또는 중복된) 문장이 아니라, 전체 최소 스펙트럼 대역 수로 정의되는 경우는 거의 없다.

과대망상 영상화라는 용어는 영상 분광법과 호환해서 쓰이기도 한다. 군사 관련 애플리케이션에서 많이 사용되고 있기 때문에, 시민 세계는 영상 분광학이라는 용어를 사용하는 것에 약간의 선호를 설정했다.

언믹싱

과대망상 데이터는 흔히 장면에 어떤 물질이 존재하는지 판단하기 위해 사용된다. 관심 있는 물질은 도로, 식물 및 특정 대상(즉, 오염물질, 유해물질 등)을 포함할 수 있다. 사소한 경우, 과대망상 영상의 각 픽셀을 재료 데이터베이스와 비교하여 픽셀을 구성하는 재료의 유형을 결정할 수 있다. 그러나 많은 과대망상화 플랫폼은 해상도가 낮다(픽셀당 5m). 따라서 각 픽셀은 여러 재료의 혼합물이 된다. 이러한 '혼합된' 픽셀 중 하나를 unmixing하는 과정을 unmixing 또는 unspectral unmixing이라고 부른다.

모델

과대포장 혼합을 위한 해결책은 혼합 과정을 역방향으로 하는 것이다. 일반적으로 혼합의 두 가지 모델은 선형과 비선형이라고 가정한다. 선형 혼합은 지면이 평평하고 지면의 입사광으로 인해 재료가 사고 에너지의 일부를 센서로 다시 방출하게 한다. 각 픽셀은 픽셀을 구성하는 물질의 모든 복사 에너지 곡선의 선형 합으로 모델링된다. 따라서 각 물질은 양의 선형적 방식으로 센서 관찰에 기여한다. 또한 에너지 제약 조건의 보전이 종종 관찰되어 선형 혼합물의 가중치를 양수일 뿐 아니라 하나로 합치도록 한다. 모델은 다음과 같이 수학적으로 설명할 수 있다.

여기서 은 센서가 관찰한 픽셀을 나타내고, 은(는) 재료 반사 서명 행렬(각 서명은 행렬의 열임), x 은 관측된 픽셀에 존재하는 재료 비율이다. 이러한 유형의 모델을 심플렉스라고도 한다.

이(가) 두 가지 제약 조건을 만족하는 경우, 1. 풍요의 비네거성 제약 조건(ANC) - x의 각 요소는 양수. 2. 풍요의 총량 대 1 제약 조건(ASC) - x의 원소는 합해야 한다.

비선형 혼합은 건물이나 식물과 같은 비평평탄한 표면으로 인해 다중 산란에서 종종 발생한다.

Unmixing(Endmember Detection) 알고리즘

각각의 장단점을 가지고 과대망상 데이터를 통합하는 알고리즘이 많다. 많은 알고리즘은 한 장면에 순수 픽셀(소재만 들어 있는 픽셀)이 존재한다고 가정한다. Unmixing을 수행하는 일부 알고리즘은 다음과 같다.

  • 픽셀 순도 지수 각 픽셀을 반사 공간에 걸쳐 있는 랜덤 벡터 집합에서 하나의 벡터에 투영하는 방식으로 작동한다. 픽셀은 모든 투영물의 극단을 나타낼 때 점수를 받는다. 점수가 가장 높은 픽셀은 놀라울 정도로 순수하다고 여겨진다.
  • N-FINDR [2]
  • 선물 포장 알고리즘
  • 독립 성분 분석 엔드 멤버 추출 알고리즘 - 순수 픽셀이 혼합 픽셀과 독립적으로 발생한다고 가정하여 작동한다. 순수 픽셀이 존재한다고 가정한다.
  • 정점 성분 분석 - 심플렉스의 아핀 변환이 심플렉스의 숨겨진 (접힌) 정점을 찾는데 도움이 되는 또 다른 심플렉스라는 사실에 대해 작용한다. 순수 픽셀이 존재한다고 가정한다.
  • 주성분 분석 - 최종 구성원을 결정하는 데도 사용될 수 있으며, 주성분 축에 투영하면 최종 구성원을 선택할 수 있다[Smith, Johnson et Adams (1985), Bateson et Curtiss(1996)]
  • SMA 알고리즘을 이용한 다단원 공간혼합해석
  • 스펙트럼의 푸리에 변환에 기반한 스펙트럼 페이저 분석 및 2D 그림에 표시한다.

비선형 Unmixing 알고리즘도 존재한다: 벡터 머신이나 해석 신경망을 지원한다.

몬테카를로 unmixing 알고리즘을 통해 픽셀을 unmix하는 확률론적 방법들도 시도되었다.

풍요 지도

씬(scene)의 기본 재료가 결정되면 픽셀마다 존재하는 재료의 분량을 표시하는 각 재료의 풍부한 지도를 구성하는 것이 유용한 경우가 많다. 종종 선형 프로그래밍은 관찰된 ANC와 ASC에 행해진다.

센서스

계획된

현재 및 과거

참고 항목

참조

  1. ^ "Large quantities of water found on the Moon". The Telegraph. 24 Sep 2009. Archived from the original on 28 September 2009.
  2. ^ Winter, Michael E. (1999). "N-FINDR: An algorithm for fast autonomous spectral end-member determination in hyperspectral data". In Descour, Michael R; Shen, Sylvia S (eds.). Imaging Spectrometry V. Vol. 3753. pp. 266–275. doi:10.1117/12.366289. S2CID 64222754.
  • 괴츠, A.F.H., 베인, G., 솔로몬, J.E., & Rock, B.N. (1985) 지구 원격 감지를 위한 영상 분광법. 과학, 228, 1147.
  • Schaepman, M. (2005) 분광 방향 이미징: 픽셀에서 프로세스로. Wageningen University, Wageningen (NL) 취임사.
  • 베인, G, Chrisp, M, Emmmark, H, Macenka, S, & Solomon, J.(1984) 공중 가시 적외선 영상 지정계(AVIIS): 지구 원격 감지를 위한 고급 도구. 유럽우주국(European Space Agency, (Special Publication) ESA SP, 2, 751.

외부 링크