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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およびイメージング分光法で使用される装置で、通常はイメージング対象物の構成分析をサポートするために、対象物またはシーンのスペクトル分解画像を取得します。[ 1 ] [ 2 ]ピクセル用に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つの軸は垂直および水平距離に対応し、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、より良い画像品質のために光学収差を避けるように特別な注意が払われます。
イメージング分光計の例としては、フィルター付きカメラ、ウィスクブルームスキャナ、プッシュブルームスキャナ、積分視野分光器（または関連する次元再構成技術）、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分光イメージャー（CASSI）、およびイメージマッピング分光計（IMS）などがある。
1704年、アイザック・ニュートン卿は、白色光が構成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経験的基礎を提供しました（Born & Wolf、1999）。イメージング分光法の重要な成果は、特に1980年代と1990年代初頭に登場した航空機搭載機器によるものです（Goetz et al.、1985; Vane et al.、1984）。しかし、最初のイメージング分光計が宇宙に打ち上げられたのは1999年になってからのことでした（NASAの中分解能イメージング分光放射計、MODIS）。
用語や定義は時代とともに変化します。かつては、10以上の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最小総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によって定義されます。
イメージング分光計は、光や電磁光のスペクトル成分を測定するために特化して使用されます。収集されたスペクトルデータは、放射線の発生源に関する知見をオペレーターに提供するために使用されます。プリズム分光計は、屈折素子としてプリズムを用いて放射線を分散させる古典的な方法を採用しています。
イメージング分光計は、光源イメージャーによって放射線源を「スリット」と呼ばれるものに結像させ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たビームを平行光にし、再イメージャーによって検出システムに再結像させます。スリット上に光源の最適な像が得られるように特別な配慮がなされます。コリメータと再結像光学系の目的は、スリットの最適な像を得ることです。この段階で、検出システムは要素のエリアアレイで構成されます。光源像は、検出器アレイ列と呼ばれるもの上の各点で、線スペクトルとして再結像されます。検出器アレイ信号は、スペクトル成分、特に光源領域内の空間的に分解された光源点に関するデータを提供します。これらの光源点はスリット上に結像され、その後検出器アレイ上に再結像されます。同時に、システムは光源領域とその空間的に分解された点の線に関するスペクトル情報を提供します。次に、スペクトル成分に関する情報のデータベースを構築するために、その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つのバンドだけでなく、スペクトルから多数のバンドの光強度データを取得します。より正確には、空間的に位置合わせされた多数のスペクトル的に連続したバンドの画像を同時に取得することです。
スペクトル画像の中には、スペクトルデータキューブのごく少数の画像面しか含まないものもあれば、画像内のすべての位置における完全なスペクトルと考える方が適切なものもあります。たとえば、太陽物理学者は分光ヘリオグラフを使用して、分光器のスリットを走査することによって構築された太陽の画像を作成し、太陽の表面の特徴の挙動を研究します。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分解能を持つ場合があります。）そして、画像平面上の各位置における局所的な動き（ドップラーシフトを介して）や磁場（ゼーマン分裂またはハンレ効果を介して）を測定するために使用できます。一方、オポチュニティ探査車が収集したマルチスペクトル画像は、4つの波長帯しか持たないため、 3色画像より少し多い程度です。
ハイパースペクトルデータは、シーン内に存在する物質を特定するため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、有害物質など）が含まれます。簡単に言えば、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ることで、そのピクセルを構成する物質の種類を特定できます。しかし、多くのハイパースペクトルイメージングプラットフォームは解像度が低く（1ピクセルあたり5m以上）、各ピクセルが複数の物質の混合物になっています。このような「混合」したピクセルを分離する処理は、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混合分離の解決策は、混合プロセスを逆転させることです。一般的に、混合には線形モデルと非線形モデルの2種類が想定されます。線形混合では、地面は平坦であるとモデル化され、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します。各ピクセルは、そのピクセルを構成するすべての物質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的な方法で寄与します。さらに、エネルギー保存則がしばしば観測されるため、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。
どこセンサーによって観測されたピクセルを表します。は材料反射率シグネチャのマトリックスであり（各シグネチャはマトリックスの列である）、は、観測されたピクセルに存在する物質の割合です。このタイプのモデルは、シンプレックスとも呼ばれます。
と次の2つの制約を満たす：1. 過剰非負制約（ANC） - xの各要素は正である。2. 過剰合計1制約（ASC） - xの要素の合計は1でなければならない。
非線形混合は、建物や植生などの非平面表面に起因する多重散乱によって生じることが多い。
ハイパースペクトルデータの混合分離を行うアルゴリズムは数多く存在し、それぞれに長所と短所があります。多くのアルゴリズムは、シーン内に純粋なピクセル（単一の物質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。混合分離を実行するアルゴリズムの例を以下に示します。
非線形混合分離アルゴリズムも存在する。例えば、サポートベクターマシンや解析的ニューラルネットワークなどである。
確率的手法を用いて、モンテカルロ法によるピクセル分離アルゴリズムによってピクセルを分離する試みも行われている。
シーンの基本的な構成要素が特定されたら、各ピクセルにおける各構成要素の割合を示すアベンジャーマップを作成すると便利な場合が多い。多くの場合、観測されたANCとASCに対して線形計画法が用いられる。
イメージング分光計の実用的な用途としては、軌道上の衛星から地球を観測することが挙げられます。分光計は画像上のすべての色点を記録することで機能するため、地球表面の特定の部分に焦点を合わせてデータを記録します。スペクトル成分データの利点としては、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、内陸水路における汚染水の評価などが挙げられます。
プリズム分光器は、広いスペクトル範囲を効率的に測定できるため、地球観測に最適です。分光器は400 nmから2,500 nmの範囲をカバーするように設定でき 、航空機や衛星を使用して地球を観測できる科学者にとって興味深いものです。プリズム分光器のスペクトル分解能は、ほとんどの科学的用途には望ましくありません。したがって、その目的は、空間的変動が大きい領域のスペクトル成分を記録することに特化しています。[ 3 ]
金星を周回する探査機「ビーナス・エクスプレス」には、近赤外線から可視光、紫外線までをカバーする多数の画像分光計が搭載されていた。
応用例の一つに、放射測定を用いて地表や大気の定量的・定性的な特性評価を可能にする分光地球物理イメージングがある。これらの測定結果は、地表物質や大気中の微量ガスの直接的・間接的な明確な識別、それらの相対濃度の測定、続いて混合ピクセル信号の寄与率の割り当て（例えば、分光分離問題）、それらの空間分布の導出（マッピング問題）、そして最後にそれらの時間的変化の研究（多時期解析）に利用できる。チャンドラヤーン1号に搭載された月鉱物マッピング装置は、地球物理イメージング分光計であった。[ 5 ]
プリズム分光器のレンズは、コリメーションと再結像の両方に使用されますが、イメージング分光器の性能は、コリメータと再結像器によって得られる画像品質によって制限されます。各波長におけるスリット像の解像度は空間分解能を制限し、同様に、各波長におけるスリット像を横切る光学系の解像度はスペクトル分解能を制限します。さらに、各波長におけるスリット像の歪みは、スペクトルデータの解釈を複雑にする可能性があります。
イメージング分光計で使用される屈折レンズは、レンズの軸方向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のずれを生じさせ、良好な解像度を妨げるため問題となりますが、範囲を制限すれば良好な解像度を達成できます。さらに、色収差は可視光全域にわたって2つ以上の屈折材料を使用することで補正できます。より広いスペクトル範囲で色収差を補正するには、光学的な複雑さが増すため、より困難になります。[ 3 ]
非常に広いスペクトル範囲を対象とする分光器は、全ミラーシステムで構成するのが最適です。これらのシステムは色収差がないため、好ましいと言えます。一方、一点検出器または直線アレイ検出器を使用する分光器は、よりシンプルなミラーシステムで済みます。エリアアレイ検出器を使用する分光器は、良好な分解能を得るために、より複雑なミラーシステムを必要とします。すべての収差を防ぐコリメータを製作することは考えられますが、非球面ミラーを使用する必要があるため、この設計は高価になります。
小型の2枚鏡システムは収差補正が可能ですが、イメージング分光計には適していません。3枚鏡システムはコンパクトで収差補正も可能ですが、少なくとも2つの非球面レンズが必要です。4枚以上の鏡を使用するシステムは大型化し、構造も非常に複雑になります。反射屈折式システムはイメージング分光計に用いられ、コンパクトですが、コリメータまたはイメージャーは2枚の曲面鏡と3つの屈折素子で構成されるため、システム全体が非常に複雑になります。
光学的な複雑さは、散乱効果によってすべての光学面と迷光反射が生じるため、好ましくありません。散乱光は検出器に入り込み、記録されたスペクトルに誤差を引き起こすことで、検出器に干渉する可能性があります。迷光は迷光と呼ばれます。散乱に寄与する面の総数を制限することで、迷光が方程式に混入するのを抑えることができます。
イメージング分光計は、高解像度の画像を生成することを目的としています。そのためには、イメージング分光計は光学面が少なく、非球面光学面がないものでなければなりません。[ 3 ]
計画:
現在と過去：
