干涉成像光谱遥感技术发展与应用

　　1　引　言

　　成像光谱技术以地表物质与电磁波的相互作用及其所形成的光谱辐射特性为理论基础,在获取地物空间形态和状态信息的同时,可以探测地物的连续光谱特性,是一种图谱合一的新型传感器技术。根据成像原理的差异,成像光谱技术可分为色散型和干涉型两类。色散型成像光谱仪光谱分辨率、空间分辨率受狭缝宽度制约;而干涉成像光谱技术因其巨大的潜力而成为成像光谱技术的主要发展方向,在系统原理、数据处理技术、仪器研发与应用等方面得到了全面快速发展。

　　2　干涉成像光谱技术基本原理

　　干涉成像光谱技术也称傅里叶变换光谱技术,具有多通道、高通量、高光谱分辨率和较大视场等特点。它同时测量所有谱元干涉强度获得干涉图,对干涉图进行傅里叶变换即可生成光谱图,其变换关系为:

　　其中:I(Δ)为干涉强度分布,B(v)是入射光谱分布,v为波数,Δ为光程差。

　　干涉型成像光谱仪通常由前置光学系统、干涉仪、探测器以及图像数据采集与处理系统组成,根据干涉仪的差异形成了两类主要的干涉成像技术:是时间调制干涉成像光谱技术,也称动镜型干涉成像光谱技术,它基于Michelson干涉仪发展起来,具有一套高精度动镜驱动系统,其光谱分辨率高,但机械性能要求高、实时性不好等极大地限制了它的应用;另一类是空间调制干涉成像光谱技术,也称数字阵列扫描或无动镜干涉成像光谱技术,它利用分光元件将一束光横向剪切(或角剪切)为两束,然后使两束相干光在探测器平面上相遇形成干涉条纹,目前代表性的方案主要有基于以变形Sagnac干涉仪为分光元件的成像光谱仪和基于以双折射晶体为分光元件的成像仪,尽管光谱分辨率低于Michelson干涉仪,但原理简单、体积小、实时性好、光谱范围宽等特点,使其在航空航天领域具有广阔的应用前景。

　　3　数据处理关键技术

　　3.1　光谱复原技术

　　干涉型超光谱成像仪直接测量的是对光谱数据进行变换后的干涉图,在使用前必须对数据进行复原处理以获得含有多种信息的光谱图,其光谱反演精度将直接影响整个仪器的性能与应用。传统的光谱复原技术通常采用经典谱估计中的周期图法,它将干涉图经必要的修正、切趾滤波、相位校正后,直接进行傅里叶变换得到光谱图,该方法在进行傅里叶变换时将取样点以外的信息均视为零,增加的数据窗导致复原光谱分辨率偏低。为此,国内外学者通过数学模型进行自相关函数外推,从而发展了一些提高复原光谱分辨率的超分辨率谱方法。Kawata[1]等利用最大熵方法MEM(MaximumEntropy Method)替代常规的傅里叶变换对干涉进行了光谱估计,其光谱分辨率有了显著提高,但自回归模型AR(Auto-Regressive)阶数难以判定、抗噪声能力差等使其很难用于干涉型超光谱数据处理。Minami[2]等采用截断奇异值分解TSVD(Truncated Singular Value Decomposition)与AR模型相结合的方法,提高了光谱估计方法的抗噪声能力,并且基本解决了伪峰问题,但没有解决谱线位置漂移和峰高比失真的问题。1991年Kauppin-en[3]等整合傅里叶自退卷积FSD(Fourier Self-De-convolution)、MEM以及线性预测LP(Linear Pre-diction),提出了线型优化最大熵线性预测方法LOMEP(Line Shape Optimized Maximum EntropyLinear Prediction),该方法假定目标光谱中谱线具有相同的线型,首先利用FSD方法消除光谱谱线线型对干涉图的影响,然后通过MEM方法求解自回归模型系数,最后将自回归模型系数作为线性预测系数对干涉数据进行线性预测,并由MEM谱估计公式得到最终的估计谱,克服了峰高比失真的问题。在时域线性预测中,Kauppinen[4]等发展了一种理论脉冲响应模型,用于确定自回归系数;之后,Saarinen[5]等基于脉冲响应理论的研究,提出了Gulf Tuning方法,根据Fourier变换谱的性状反复调整理论脉冲响应系数从而保证谱估计的准确性。