イメージング分光計

イメージング分光計は、ハイパースペクトルイメージングやイメージング分光法で、物体またはシーンのスペクトル分解画像を取得するために使用される機器であり、通常は、画像化される物体の組成の分析をサポートします。 ^{[1] [2]}ピクセルに対して生成されたスペクトルデータは、データの3次元表現のため、データキューブと呼ばれることがよくあります。画像の2つの軸は垂直距離と水平距離に対応し、3番目の軸は波長に対応します。動作原理は単純な分光計と同じですが、画質を向上させるために 光学収差を回避するために特別な注意が払われています。

イメージング分光計の種類の例としては、フィルターカメラ、ウィスクルームスキャナ、プッシュブルームスキャナ、積分場分光器（または関連する次元再フォーマット技術）、ウェッジイメージング分光計、フーリエ変換イメージング分光計、コンピュータ断層撮影イメージング分光計（CTIS）、画像複製イメージング分光計（IRIS）、符号化開口スナップショットスペクトルイメージャー（CASSI）、および画像マッピング分光計（IMS）などがあります。

1704 年、アイザック ニュートン卿は白色光を各色に分解できることを実証しました。その後の分光法の歴史は精密な測定につながり、原子および分子物理学の実証的基礎を提供しました(Born & Wolf、1999)。画像分光法における重要な成果は航空機搭載機器によるもので、特に 1980 年代初頭から 1990 年代にかけて実現しました (Goetz 他、1985 年、Vane 他、1984 年)。しかし、最初の画像分光計が宇宙に打ち上げられたのは 1999 年になってからでした ( NASA 中解像度画像分光放射計、または MODIS)。

用語と定義は、時間の経過とともに変化します。かつては、10 を超えるスペクトル バンドがあればイメージング分光計という用語を正当化するのに十分でしたが、現在では、この用語は、スペクトル バンドの合計最小数で定義されることはほとんどなく、むしろ連続した (または冗長な)スペクトル バンドの記述で定義されています。

イメージング分光計は、光と電磁光のスペクトル成分を測定する目的で特に使用されます。収集されたスペクトル データは、オペレーターに放射線源に関する洞察を提供するために使用されます。プリズム分光計は、屈折要素としてプリズムを使用して放射線を分散させる従来の方法を使用します。

イメージング分光計は、光源イメージャーによって「スリット」と呼ばれるものに放射線源をイメージングすることで機能します。コリメータは、屈折プリズムによって分散され、再イメージャーによって検出システムに再イメージングされるビームをコリメートします。スリット上に光源の可能な限り最良のイメージを生成するために特別な注意が払われます。コリメータと再イメージング光学系の目的は、スリットの可能な限り最良のイメージを撮影することです。この段階で、要素のエリアアレイが検出システムを満たします。光源イメージは、検出器アレイ列と呼ばれるものに、すべてのポイントで線スペクトルとして再イメージングされます。検出器アレイ信号は、スペクトル内容、特に光源領域内の空間的に分解された光源ポイントに関するデータを供給します。これらの光源ポイントはスリット上にイメージングされ、次に検出器アレイ上に再イメージングされます。同時に、システムは光源領域とその空間的に分解されたポイントのラインに関するスペクトル情報を提供します。その後、スペクトルの内容に関する情報のデータベースを構築するために、線がスキャンされます。^[3]

イメージング分光法（ハイパースペクトルイメージングまたはスペクトルイメージングとも呼ばれる）では、画像の各ピクセルは、 RGB カラーモデルの 3 つのバンドだけではなく、スペクトルから多くのバンドの光強度データを取得します。より正確には、多くのスペクトル的に連続したバンドで空間的に共登録された画像を同時に取得します。

スペクトル画像の中には、スペクトルデータキューブの画像平面が数枚しか含まれていないものもあれば、画像内のすべての位置における完全なスペクトルとして考えたほうがよいものもあります。たとえば、太陽物理学者は、分光ヘリオグラムを使用して、分光器のスリットをスキャンして太陽の画像を作成し、太陽の表面の特徴の挙動を調べます。このような分光ヘリオグラムは、100,000 () を超えるスペクトル解像度を持ち、画像平面内の各位置での局所的な動き (ドップラーシフト経由) や磁場(ゼーマン分裂またはハンレ効果経由)を測定するために使用されます。対照的に、オポチュニティローバーによって収集されたマルチスペクトル画像には、4 つの波長帯しかないため、 3 色画像より少し多い程度です。 ${\displaystyle \lambda /\Delta \lambda }$

ハイパースペクトル データは、シーンに存在する物質を特定するのによく使用されます。対象となる物質には、道路、植生、特定のターゲット (汚染物質、危険物質など) などがあります。ハイパースペクトル画像の各ピクセルを物質データベースと比較すれば、ピクセルを構成する物質の種類を簡単に特定できます。ただし、多くのハイパースペクトル画像プラットフォームは解像度が低い (ピクセルあたり 5 m 以上) ため、各ピクセルに複数の物質が混在しています。これらの「混合」ピクセルの 1 つを分離するプロセスは、ハイパースペクトル画像分離または単にハイパースペクトル分離と呼ばれます。

ハイパースペクトル分離の解決策は、混合プロセスを逆にすることです。一般に、線形と非線形の 2 つの混合モデルが想定されています。線形混合では、地面が平らで、地面に入射する太陽光によって物質が入射エネルギーの一部をセンサーに放射するとモデル化されます。各ピクセルは、ピクセルを構成する物質のすべての放射エネルギー曲線の線形和としてモデル化されます。したがって、各物質はセンサーの観測に正の線形形式で寄与します。さらに、エネルギー保存の制約がしばしば観察されるため、線形混合の重みは正であることに加えて合計が 1 になります。このモデルは、数学的に次のように記述できます。

${\displaystyle p=A*x\,}$

ここで、 はセンサーによって観測されたピクセルを表し、は物質反射シグネチャのマトリックス（各シグネチャはマトリックスの列です）、 は観測されたピクセル内に存在する物質の割合です。 このタイプのモデルは、単体とも呼ばれます。 ${\displaystyle p}$${\displaystyle A}$${\displaystyle x}$

次の 2 つの制約を満たします: 1. 豊富さ非負制約 (ANC) - x の各要素は正です。2. 豊富さの合計が 1 になる制約 (ASC) - x の要素の合計は 1 にならなければなりません。 ${\displaystyle x}$

非線形混合は、建物や植生などの非平坦な表面による多重散乱によって発生します。

ハイパースペクトル データを分離するアルゴリズムは多数あり、それぞれに長所と短所があります。多くのアルゴリズムでは、シーン内に純粋なピクセル (1 つのマテリアルのみを含むピクセル) が存在することを前提としています。分離を実行するアルゴリズムの一部を以下に示します。

• ピクセル純度指数は、反射率空間にまたがるランダム ベクトルのセットから 1 つのベクトルに各ピクセルを投影することによって機能します。ピクセルは、すべての投影の極値を表す場合にスコアを受け取ります。スコアが最も高いピクセルは、スペクトル的に純粋であると見なされます。
• N-FINDR ^[4]
• ギフトラッピングアルゴリズム
• 独立成分分析エンドメンバー抽出アルゴリズム - 純粋なピクセルが混合ピクセルとは独立して発生すると仮定して機能します。純粋なピクセルが存在すると仮定します。
• 頂点コンポーネント分析 - 単体のアフィン変換は別の単体であるという事実に基づいて動作し、単体の隠れた (折り畳まれた) 頂点を見つけるのに役立ちます。純粋なピクセルが存在すると想定します。
• 主成分分析 - エンドメンバーを決定するためにも使用でき、主軸への投影によりエンドメンバーの選択が可能になります [Smith、Johnson et Adams (1985)、Bateson et Curtiss (1996)]
• SMAアルゴリズムに基づくマルチエンドメンバー空間混合分析
• スペクトルのフーリエ変換と 2D プロットへのプロットに基づくスペクトル位相解析。

非線形分離アルゴリズムも存在します:サポート ベクター マシンまたは分析ニューラル ネットワーク。

モンテカルロ分離アルゴリズムを通じてピクセルを分離する確率的方法も試みられてきました。

シーンの基本的なマテリアルが決定したら、各ピクセルに存在するマテリアルの量を表示する各マテリアルの存在量マップを作成すると便利です。多くの場合、線形計画法はANC と ASC を観測するために実行されます。

イメージング分光計の実際の用途は、軌道を周回する衛星から地球を観測することです。分光計は画像上のすべての色の点を記録することで機能するため、データを記録するために分光計は地球表面の特定の部分に焦点を合わせます。スペクトル内容データの利点には、植生の識別、物理的状態の分析、潜在的な採掘を目的とした鉱物の識別、海洋、沿岸地域、内陸水路の汚染水の評価などがあります。

プリズム分光計は、広いスペクトル範囲を効率よく測定できるため、地球観測に最適です。分光計は 400 nm から 2,500 nm の範囲をカバーするように設定できるため、航空機や衛星で地球を観測できる科学者の関心を集めています。プリズム分光計のスペクトル分解能は、ほとんどの科学的用途には適していません。そのため、その目的は、空間的変動が大きい領域のスペクトル内容を記録することです。^[3]

金星を周回するビーナス・エクスプレスには、NIR-vis-UVをカバーする多数のイメージング分光計が搭載されていました。

1つの応用はスペクトル地球物理画像化であり、放射測定を使用して表面と大気の定量的および定性的な特性評価を可能にします。これらの測定は、表面物質と大気微量ガスの明確な直接的および間接的な識別、それらの相対濃度の測定、続いて混合ピクセル信号の比例寄与の割り当て（スペクトル分離問題など）、それらの空間分布の導出（マッピング問題）、そして最後に時間の経過に伴う研究（多時点分析）に使用できます。チャンドラヤーン1号の月鉱物マッピング装置は、地球物理画像化分光計でした。^[5]

プリズム分光計のレンズは、コリメーションと再イメージングの両方に使用されますが、イメージング分光計の性能は、コリメータと再イメージング装置によって提供される画像品質によって制限されます。各波長でのスリット画像の解像度によって空間解像度が制限されます。同様に、各波長でのスリット画像全体の光学系の解像度によってスペクトル解像度が制限されます。さらに、各波長でのスリット画像の歪みによって、スペクトル データの解釈が複雑になる場合があります。

イメージング分光計で使用される屈折レンズは、レンズの軸上色収差によって性能が制限されます。これらの色収差は焦点に差を生じさせ、良好な解像度を妨げるため好ましくありませんが、範囲が制限されていれば良好な解像度を達成できます。さらに、色収差は、可視範囲全体にわたって 2 つ以上の屈折材料を使用することで補正できます。光学的な複雑さを増やさずに、より広いスペクトル範囲にわたって色収差を補正することは困難です。^[3]

非常に広いスペクトル範囲を対象とする分光計は、全ミラー システムで作成するのが最善です。これらの特定のシステムには色収差がないため、これが望ましい理由です。一方、単一ポイントまたは線形アレイ検出システムを備えた分光計には、より単純なミラー システムが必要です。エリア アレイ検出器を使用する分光計では、優れた解像度を提供するために、より複雑なミラー システムが必要です。すべての収差を防ぐコリメータを作成できると考えられますが、この設計は非球面ミラーを使用する必要があるため、コストがかかります。

小型の 2 ミラー システムでも収差を補正できますが、イメージング分光計には適していません。3 ミラー システムはコンパクトで収差も補正できますが、少なくとも 2 つの非球面コンポーネントが必要です。4 枚以上のミラーを持つシステムは大きくなり、はるかに複雑になる傾向があります。カタディオプトリック システムはイメージング分光計で使用され、コンパクトですが、コリメータまたはイメージャーは 2 つの曲面ミラーと 3 つの屈折要素で構成され、システムは非常に複雑です。

しかし、光学的複雑さは、効果によってすべての光学面と迷光反射が散乱されるため、好ましくありません。散乱した放射線は検出器に入り込み、記録されたスペクトルにエラーを引き起こすことで検出器を妨害する可能性があります。迷光は迷光と呼ばれます。散乱に寄与する可能性のある表面の総数を制限することで、方程式への迷光の導入を制限します。

イメージング分光計は、解像度の高い画像を生成することを目的としています。これを実現するために、イメージング分光計は、光学面を少なくし、非球面光学面を持たないようにする必要があります。^[3]

予定:

• エンマップ

現在と過去:

• AVIRIS — 空中
• MODIS — EOS TerraおよびAquaプラットフォームに搭載
• MERIS — Envisat搭載
• ハイペリオン —地球観測衛星1号搭載
• 実験室用、地上用、航空用、または産業用イメージング分光器を製造する複数の商業メーカー

• ラルフ（ニューホライズンズ）、ニューホライズンズの可視および紫外線イメージング分光計
• 木星赤外線オーロラマッパー、木星探査機ジュノーに搭載された赤外線画像分光計
• エウロパマッピングイメージング分光計（開発中のエウロパクリッパー探査機に搭載予定）
• 火星小型偵察撮像分光計（CRISM）、火星探査機に搭載された火星軌道上の撮像分光計
• 地球の電離層と熱圏を観測するための特殊センサー「紫外線周縁イメージャー」

• ランドサット
• リモートセンシング
• ハイパースペクトルイメージング
• フルスペクトルイメージング
• 地球観測衛星一覧
• 化学イメージング
• 赤外線顕微鏡
• 蛍光寿命とスペクトルイメージングへの位相アプローチ
• ビデオ分光法

• Goetz, AFH, Vane, G., Solomon, JE, & Rock, BN (1985) 地球リモートセンシングのためのイメージング分光法。Science, 228, 1147。
• Schaepman, M. (2005) 「分光方向イメージング: ピクセルからプロセスへ」 就任演説、ワーゲニンゲン大学、ワーゲニンゲン (オランダ)。
• Vane, G., Chrisp, M., Emmark, H., Macenka, S., & Solomon, J. (1984) 航空機搭載可視赤外線イメージング分光計 ( AVIRIS ): 地球リモートセンシングのための高度なツール。欧州宇宙機関、(特別出版) ESA SP、2、751。

• イメージング分光計一覧
• イメージング分光法について (USGS): http://speclab.cr.usgs.gov/aboutimsp.html
• リソースへのリンク (OKSI): http://www.techexpo.com/WWW/opto-knowledge/IS_resources.html
• イメージング分光法特別興味グループ (EARSeL): https://web.archive.org/web/20051230225147/http://www.op.dlr.de/dais/SIG-IS/SIG-IS.html
• 研究における分光法と化学イメージングの応用: http://www3.imperial.ac.uk/vibrationalspectroscopyandchemicalimaging/research
• スペクトル分離のための分析ツール: http://www.spechron.com