pimiПриборы и методы измеренийDevices and Methods of Measurements2220-95062414-0473BNTU10.21122/2220-9506-2019-10-1-32-41pimi-422Research ArticleСредства измеренийMeasuring instrumentsМаломассогабаритный бортовой модульный гиперспектрометрThe Small-Scale Satellite Modular HyperspectrometerМартиновА. О.MartinovA. O.

Address for correspondence: A.O. Martinov – A.N. Sevchenko Research Institute of Applied Physical Problems, Belarusian State University, Kurchatova str., 7, Minsk 220045, Belarus.      e-mail: antonmartenov@gmail.com

antonmartenov@gmail.comБеляевЮ. В.BeliaevYu. V.

Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко 

ул. Курчатова, 7, г. Минск 220045

БеляевБ. И.BeliaevB. I.

Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко 

ул. Курчатова, 7, г. Минск 220045

A.N. Sevchenko Research Institute of Applied Physical Problems,

ЧумаковА. В.ChumakovA. V.

Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко 

ул. Курчатова, 7, г. Минск 220045

A.N. Sevchenko Research Institute of Applied Physical Problems,

ДомарацкийА. В.DamaratskiA. V.

Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко 

ул. Курчатова, 7, г. Минск 220045

A.N. Sevchenko Research Institute of Applied Physical Problems,

Белорусский государственный университетБеларусьBelarusian State UniversityBelarus2019150320191013241Copyright © Мартинов А.О., Беляев Ю.В., Беляев Б.И., Чумаков А.В., Домарацкий А.В., 20192019Мартинов А.О., Беляев Ю.В., Беляев Б.И., Чумаков А.В., Домарацкий А.В.Martinov A.O., Beliaev Y.V., Beliaev B.I., Chumakov A.V., Damaratski A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://pimi.bntu.by/jour/article/view/422

В последнее время в мировой практике аэрокосмического мониторинга Земли наблюдается все более активное внедрение методов и средств гиперспектральной съемки. Таким образом, создание систем, предназначенных для регистрации гиперспектральных данных и методов их обработки, является актуальной задачей дистанционного зондирования Земли. Целью работы являлась разработка и создание маломассогабаритного спутникового модульного гиперспектрометра видимого и ближнего инфракрасного диапазона, предназначенного для получения информации дистанционного зондирования Земли с целью постоянного обновления данных о состоянии природной среды и объектов инфраструктуры видеоспектральными методами с возможностью комплексного изучения как спектральных, так и пространственных характеристик наблюдаемых объектов.

Представлен маломассогабаритный бортовой модульный гиперспектрометр. К отличительным особенностям аппаратуры относятся высокое спектральное разрешение и малые габариты. Гиперспектрометр включает в себя два основных модуля: оптический модуль и модуль электроники. Особенностью конструкции оптического модуля является использование в полихроматоре вогнутой голографической дифракционной решетки. Модуль электроники построен на основе одноплатного компьютера. Представлено их описание и конструктивные особенности. Приведена схема формирования гиперкуба и программное обеспечение для его дальнейшей обработки. Представлено разработанное техническое обеспечение (контрольно-поверочная аппаратура, имитатор космического эксперимента и система пространственного сканирования) для проверки работоспособности, а также проведены тестовые съемки.

Стоит отметить чрезвычайно малые габариты для такого класса устройств по сравнению с аналогами, а также виброустойчивость аппаратуры.

Recently in the world practice of aerospace monitoring of the Earth there has been an increasingly active using of methods and devices of hyperspectral imaging. Thus creation of systems designed for recording hyperspectral data and methods for their processing is an actual task for remote sensing of the Earth. The aim of the article was to develop and create a small-sized satellite modular hyperspectrometer in visible and near infrared range, designed to receive information on remote sensing of the Earth in order to constantly update data about state of natural environment and infrastructure objects using videospectral methods with the possibility of comprehensive study of both spectral and spatial characteristics of the observed objects.

A small-scale satellite modular hyperspectrometer has been developed. The distinctive features of the equipment include high spectral resolution and small dimensions. A hyperspectrometer includes two main modules: an optical module and an electronics one. The design feature of the optical module is the use of a concave holographic diffraction grating in a polychromator. The electronics module is based on a single board computer. Their description and design features, a scheme for the formation of a hypercube and software for its further processing are presented in the paper. The developed hardware (test equipment, a space experiment simulator and a spatial scanning system) for efficiency testing is presented also, as well as test measurements ware conducted. 

It is worth noting the extremely small dimensions for this class of devices in comparison with analogues as well as the vibration resistance of the equipment.

гиперспектрометрдистанционное зондированиегиперкубспектрhyperspectrometerremote sensinghypercubespectrumReferencesIbarrola-Ulzurrun, E. Assessment of Component Selection Strategies in Hyperspectral Imagery / E. Ibarrola Ulzurrun, J. Marcello, C. Gonzalo-Martin // Entropy. – 2017. – Vol. 19, iss. 12:666. – P. 1–17. DOI: 10.3390/e19120666Ibarrola-Ulzurrun E., Marcello J., Gonzalo-Martin C. Assessment of Component Selection Strategies in Hyperspectral Imagery. Entropy, 2017, vol. 19, iss. 12:666, pp. 1–17. DOI: 10.3390/e19120666Tso, B. Classification Methods for Remotely Sensed Data / B. Tso, P.M. Mather // Taylor and Francis Inc. : New York, USA. – 2009. – 376 р.Tso B., Mather P.M. Classification Methods for Remotely Sensed Data. New York, Taylor and Francis Inc., 2009, 376 p.Li, M. A review of remote sensing image classification technique: The role of spatio-contextual information / M. Li // Eur. J. Remote Sens. – 2014. – No. 47 – P. 389–411.Li M. A review of remote sensing image classification technique: The role of spatio-contextual information. Eur. J. Remote Sens., 2014, no. 47, pp. 389–411.Sahoo, R.N. Hyperspectral remote sensing of agriculture / R.N. Sahoo, S.S. Ray, K.R. Manjunath // Current Science. – 2015. – Vol. 108, iss. 5. – P. 848–859.Sahoo R.N., Ray S.S., Manjunath K.R. Hyperspectral remote sensing of agriculture. Current Science, 2015, vol. 108, iss. 5, pp. 848–859.Das, B.S. Hyperspectral remote sensing: opportunities, status and challenges for rapid soil assessment in India / B.S. Das [et al.] // Current Science. – 2015. – Vol. 108, iss. 5. – P. 860–868.Das B.S., Sarathjith M.C., Santra P., Sahoo R.N., Srivastava R., Routray A., Ray S.S. Hyperspectral remote sensing: opportunities, status and challenges for rapid soil assessment in India. Current Science, 2015, vol. 108, iss. 5, pp. 860–868.Marcello, J. Seabed Mapping in Coastal Shallow Waters Using High Resolution Multispectral and Hyperspectral Imagery / J. Marcello // Remote Sensing – 2018. – Vol. 10, iss. 8:1208. – P. 1–21. DOI: 10.3390/rs10081208Marcello J. Seabed Mapping in Coastal Shallow Waters Using High Resolution Multispectral and Hyperspectral Imagery. Remote Sensing, 2018, vol. 10, iss. 8:1208, pp. 1–21. DOI: 10.3390/rs10081208Аншаков, Г.П. Использование мультии гиперспектральных данных дистанционного зондирования для автоматизированного мониторинга рек и водоемов в весенний период / Г.П. Аншаков, Ю.Н. Журавель, А.В. Ращупкин // Компьютерная оптика. – 2015. – Т. 39, № 2. – С. 224–233. DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-2-224-233Anshakov G.P., Zhuravel Yu.N., Raschupkin A.V. [The use of multiand hyperspectral remote sensing data for automated monitoring of rivers and reservoirs in the spring]. Komp'yuternaya optika [Computer Optics], 2015, vol. 39, no. 2, pp. 224–233 (in Russian). DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-2-224-233Родионов, И.Д. Авиационные гиперспектральные комплексы для решения задач дистанционного зондирования / И.Д. Родионов [и др.] // Исследование Земли из космоса. – 2013. – № 6. – С. 81–93. DOI: 10.7868/S0205961413060080Rodionov I.D., Rodionov A.I., Vedeshin L.A., Vinogradov A.N., Egorov V.V., Kalinin A.P. [Aviation hyperspectral complexes for solving problems of remote sensing]. Issledovanie Zemli iz kosmosa [Earth Exploration from Space], 2013, no. 6, pp. 81–93 (in Russian). DOI: 10.7868/S0205961413060080Lausch, A. Scale-specific Hyperspectral Remote Sensing Approach in Environmental Research / A. Lausch [et al.] // Photogramm fernerkun. – 2012. – No. 5. – P. 589–601. DOI: 10.1127/1432-8364/2012/0141Lausch A., Pause M.,Merbach I., Gwillym-Margianto S., Schulz K., Zacharias S., Seppelt R. Scale-specific Hyperspectral Remote Sensing Approach in Environmental Research. Photogramm fernerkun, 2012, no. 5, pp. 589–601. DOI: 10.1127/1432-8364/2012/0141Беляев, Б.И. Фотоспектральная система для космического эксперимента «Ураган» / Б.И. Беляев [и др.] // Космічнанаукаітехнологія. – 2010. – Т. 16, № 2. – С. 41–48.Belyaev B.I., Belyaev Yu.V., Domaratsky A.V., Katkovsky L.V., Mole Yu.A., Rogovets A.V., Khvaley S.V. [Photo-spectral system for the Uragan space experiment]. Kosmіchna nauka і tekhnologіya [Cosmic science and technology], 2010, vol. 16, no. 2, pp. 41–48 (in Russian).Описание дифракционной решетки компании Horiba [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.horiba.com/ru/scientific/products/diffraction-gratings/catalog/flat-field. – Дата доступа: 09.01.2019.Opisaniye difraktsionnoy reshetki kompanii Horiba [Description of the diffraction grating company Horiba]. Available at: http://www.horiba.com/ru/scientific/products/diffraction-gratings/catalog/flat-field (accessed 01.08.2019).Мартинов, А.О. Программный комплекс тематической обработки гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли / А.О. Мартинов [и др.] // Электроника инфо. – 2016. – № 3. – С. 55–59.Martinov A.O., Shiryaeva A.D., Ivanov V.A., Ivanov D.A., Pasenyuk A.A., Katkovsky L.V. [Program complex for the thematic processing of the hyperspectral data of remote sensing of the Earth]. EHlektronika info [Electronics info], 2016, no. 3, pp. 55–59 (in Russian).Katkovsky, L.V. Fast Atmospheric Correction Method for Hyperspectral Data / L.V. Katkovsky [et al.] // RemoteSensing. – 2018. – Vol. 10,iss. 11:1698. – P. 1–18. DOI: 10.3390/rs10111698Katkovsky L.V., Martinov A.O., Siliuk V.A., Ivanov D.A., Kokhanovsky A.A. Fast Atmospheric Correction Method for Hyperspectral Data. Remote Sensing, 2018, vol. 10, iss. 11:1698, pp. 1–18. DOI: 10.3390/rs10111698Heinz, D.C. Fully constrained least squares linear spectral mixture analysis method for material quantification in hyperspectral imagery / D.C. Heinz, Chein-I-Chang // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 2001. – Vol. 39, iss. 3. – P. 529–545. DOI: 10.1109/36.911111Heinz D.C., Chein-I-Chang. Fully constrained least squares linear spectral mixture analysis method for material quantifi in hyperspectral imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2001, vol. 39, iss. 3, pp. 529–545. DOI: 10.1109/36.911111Janos, S. Colorimetry: Understanding the CIE System / S. Janos // Hoboken, Wiley Interscience, 2007. – 460 p.Janos S. Colorimetry: Understanding the CIE System. Hoboken, Wiley Interscience, 2007, 460 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.