Маломассогабаритный бортовой модульный гиперспектрометр
https://doi.org/10.21122/2220-9506-2019-10-1-32-41
Аннотация
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.
Об авторах
А. О. МартиновБеларусь
Адрес для переписки: А.О. Мартинов – Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко Белорусского государственного университета, ул. Курчатова, 7, г. Минск 220045, Беларусь. e-mail: antonmartenov@gmail.com
Ю. В. Беляев
Беларусь
Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко
ул. Курчатова, 7, г. Минск 220045
Б. И. Беляев
Беларусь
Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко
ул. Курчатова, 7, г. Минск 220045
А. В. Чумаков
Беларусь
Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко
ул. Курчатова, 7, г. Минск 220045
А. В. Домарацкий
Беларусь
Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко
ул. Курчатова, 7, г. Минск 220045
Список литературы
1. Ibarrola-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/e19120666
2. Tso, B. Classification Methods for Remotely Sensed Data / B. Tso, P.M. Mather // Taylor and Francis Inc. : New York, USA. – 2009. – 376 р.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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/rs10081208
7. Аншаков, 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: 10.18287/0134-2452-2015-39-2-224-233
8. Родионов, 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/S0205961413060080
9. Lausch, A. Scale-specific Hyperspectral Remote Sensing Approach in Environmental Research / A. Lausch [et al.] // Photogramm fernerkun. – 2012. – No. 5. – P. 589–601. DOI: 10.1127/1432-8364/2012/0141
10. Беляев, Б.И. Фотоспектральная система для космического эксперимента «Ураган» / Б.И. Беляев [и др.] // Космічнанаукаітехнологія. – 2010. – Т. 16, № 2. – С. 41–48.
11. 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.
12. Мартинов, А.О. Программный комплекс тематической обработки гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли / А.О. Мартинов [и др.] // Электроника инфо. – 2016. – № 3. – С. 55–59.
13. 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/rs10111698
14. Heinz, 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: 10.1109/36.911111
15. Janos, S. Colorimetry: Understanding the CIE System / S. Janos // Hoboken, Wiley Interscience, 2007. – 460 p.
Рецензия
Для цитирования:
Мартинов А.О., Беляев Ю.В., Беляев Б.И., Чумаков А.В., Домарацкий А.В. Маломассогабаритный бортовой модульный гиперспектрометр. Приборы и методы измерений. 2019;10(1):32-41. https://doi.org/10.21122/2220-9506-2019-10-1-32-41
For citation:
Martinov A.O., Beliaev Yu.V., Beliaev B.I., Chumakov A.V., Damaratski A.V. The Small-Scale Satellite Modular Hyperspectrometer. Devices and Methods of Measurements. 2019;10(1):32-41. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/2220-9506-2019-10-1-32-41