Hannu Holma, Antti-Jussi Mattila, Aappo Roos, Timo Hyvärinen, Specim, Oulu, Finnland

Oliver Weatherbee, SectTIR LLC, Fairfax, Virginia, USA

Übersetzt aus „Photonik International.2011“

Die hyperspektrale Bildgebung ist von großer Bedeutung für Anwendungen in den Bereichen Biomedizin, Chemie, Industrie, Luftfahrt und Militär. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf die hyperspektrale Bildgebung im langwelligen Infrarotbereich (LWIR), ihre Entwicklung und mögliche Einsatzmöglichkeiten in fortschrittlichen Anwendungen.

Ein sehr wichtiger Faktor, der die erzielbaren Ergebnisse einer thermischen Hyperspektralkamera und deren Einsatzmöglichkeiten bestimmt, ist der verwendete Detektortyp. In diesem Artikel befassen wir uns mit einer konkreten Messung einer Hyperspektralkamera im langwelligen Infrarotbereich (LWIR, 7 bis 14 µm), die einen gekühlten Quecksilber-Cadmium-Tellur (MCT)- oder FPA-Sensor verwendet.

Derzeit gibt es nur wenige Geräte, die qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern und gleichzeitig einfach zu bedienen sind. Im Bereich der Luftbildaufnahme im LWIR-Bereich kann beispielsweise das Sabass-Instrument der Firma The Aerospace Corporation [1,2] als Referenzsensor angesehen werden, obwohl es recht sperrig ist und eine spezielle Handhabung sowie Wartung erfordert. Mit dem wachsenden Interesse sowohl des militärischen als auch des kommerziellen Sektors an der thermischen Spektralaufnahme schreitet jedoch die Entwicklung neuer Sensoren voran. Diese nutzen sowohl die Fourier-Transformation als auch sogenannte Pushbroom-Spektrometer und finden beispielsweise in der Landwirtschaft sowie bei Labor- und Luftbildmessungen Anwendung [3].

Hyperspektrale Messung

Das Ziel der hyperspektralen Bildgebung ist es, ein Bild des erfassten Bereichs zu erhalten, bei dem jedes Pixel das gesamte Spektrum enthält. Gleichzeitig können wir bei der hyperspektralen Bildgebung das Wissen über die räumlichen Zusammenhänge zwischen verschiedenen Spektren nutzen und ein detaillierteres spektral-räumliches Modell erstellen, um das gewonnene Bild genauer zu segmentieren und zu klassifizieren. Da es sich um eine neue Analysemethode handelt, sind ihre Möglichkeiten noch nicht vollständig ausgeschöpft.

Es gibt mehrere Ansätze zur Erfassung eines hyperspektralen Bildes. Einer davon ist der Einsatz eines Pushbroom-Sensors, der jeweils nur eine Bildzeile erfasst. Um ein Hyperspektralbild zu erhalten, müssen sich dann entweder die aufgenommene Probe oder die Kamera so bewegen, dass der gesamte Aufnahmebereich erfasst wird.

Abbildung 1: Prinzip eines Pushbroom-Hyperspektralsensors. Die Aufnahmeoptik enthält Kollimations-, Prismen- und Fokussierelemente.

Dieses Gerät besteht aus drei Hauptteilen: der Eingangsoptik, dem Spektrografen und dem Kamerasensor (Abb. 1). Die Eingangsoptik enthält ein Objektiv, das für den zu erfassenden Spektralbereich ausgelegt ist. Die Blendenzahl, das Sichtfeld des Objektivs und die Größe des Kamerasensors werden so angepasst, dass eine minimale Aberration und Überbelichtung erreicht werden. Über das optische System wird das aufgenommene Bild dann durch einen schmalen Spalt auf den Eingang des Spektrographen projiziert. Der Spalt sorgt somit dafür, dass nur ein schmaler Bildstreifen durchgelassen wird. Je schmaler dieser Spalt ist, desto höher ist die erreichbare räumliche Auflösung.

Das durch den Spalt hindurchtretende Licht wird anschließend vom Spektrografen zerlegt und auf ein zweidimensionales Detektorfeld (Kamerasensor) projiziert. Das Bild wird dann in einer Richtung des Detektorfeldes erfasst, und das Spektrum jedes Pixels wird in der anderen Richtung des Detektorfeldes aufgezeichnet. Das so erzeugte Bild stellt dann einen dreidimensionalen „Datenwürfel“ dar.

Die Aufnahme mit einem Pushbroom-Sensor ist nach wie vor die einzige Technologie der hyperspektralen Bildgebung, die sowohl in Laboren, in der Landwirtschaft, bei der Luftbildaufnahme als auch bei Online-Messungen einsetzbar ist. Der Vorteil dieser Aufnahmetechnik liegt in der hohen Bildqualität bei sich bewegenden Objekten und einem deutlich höheren Signal-Rausch-Verhältnis als bei der Aufnahme mit einem sogenannten Whiskbroom-Sensor.

Das Sensorsignal hängt nicht nur von der spektralen Strahlung der gemessenen Probe ab, sondern auch von der Eigenstrahlung des Geräts, die mit dessen Temperatur zusammenhängt. Daher erfordert die hyperspektrale Erfassung eine spektrale und radiometrische Kalibrierung, damit wir die Wellenlänge und die räumliche Strahlung der Probe korrekt dem Sensorsignal zuordnen können. In der Vergangenheit war es notwendig, zur Kalibrierung die Strahlung eines Schwarzkörpers zu verwenden, der in den Sensor integriert war. Heute ist es dank eines neuen Ansatzes möglich, diese Kalibrierung durch eine Hintergrundmessung auf dem Chip (BMC) zu ersetzen. Bei der kontinuierlichen Messung der Strahlung des Geräts wird somit jedem Bild gleichzeitig ein Hintergrundsignal zugeordnet.

Beispiele für mögliche Anwendungen

Aufnahmen in der chemischen Industrie und unter Laborbedingungen im Reflexionsmodus

Bis vor kurzem war die hyperspektrale Bildgebung in der chemischen Industrie auf den sichtbaren/nahen Infrarotbereich (VNIR) und den kurzwelligen Infrarotbereich (SWIR) beschränkt. Viele Materialien weisen jedoch eine starke charakteristische Reaktion im LWIR-Bereich auf. So lassen sich beispielsweise geologische Gebiete durch die Kombination von SWIR- und LWIR-Spektralaufnahmen für nahezu alle kommerziell interessanten Materialien schnell kartieren. LWIR ist zudem der dominierende Bereich für die Erkennung von Mineralien in Feldspat-, Quarz-, Kalzit-, Granat- und Olivinböden.

Abbildung 2: Reflexionsmessung. Für die Mineralienkartierung wurden Specim-VNIR-, SWIR- und LWIR-HS-Kameras verwendet. Zur Charakterisierung von Quarz, Granat und Feldspat ist eine LWIR-Kamera erforderlich.

Abbildung 2 zeigt ein geologisches Gebiet, das mit VNIR-, SWIR- und LWIR-Spektralkameras im Reflexionsmodus aufgenommen wurde. Für VNIR und SWIR wurde eine Halogenlampe als Lichtquelle verwendet, für die LWIR-Kamera ein Quarz-Heizelement. Obwohl es sich um einen Prototyp einer Lichtquelle für LWIR handelte, wurde eine gute Mineralidentifizierung erreicht. Die durch LWIR-Aufnahmen gewonnenen Daten enthalten somit Informationen für eine zuverlässige Mineralerkennung.

Abbildung 3: Reflexionsmessung. Für die Messung einer Reihe von Gesteinsproben wurden die Sensoren LWIR-HS und LWIR-C verwendet. Der LWIR-C-Sensor ermöglicht eine bessere Abtastung und Auflösung und liefert daher eine wesentlich genauere Mineralidentifizierung. Im vergrößerten LWIR-C-Bild ist das Spektrum von Feldspat leicht zu erkennen. Die LWIR-C-Aufnahme liefert eine deutlich bessere Empfindlichkeit, insbesondere im Bereich von 10,5 µm bis 12,4 µm.

Abbildung 3 zeigt Daten der reflektierenden LWIR-Bildgebung bei der Materialidentifizierung. Als Lichtquelle wurde erneut ein Quarz-Heizelement verwendet. Aus der Abbildung geht hervor, dass Feldspat und Quarz leicht voneinander zu unterscheiden sind. Aufgrund vorläufiger Studien wissen wir, dass Natrium-Kalzium-Feldspate (Plagioklase) anhand ihrer Zusammensetzung getrennt werden können, was erhebliche Auswirkungen auf die Planung und Optimierung des kommerziellen Abbaus hat.

LWIR-Strahlungsmessung im Freien

Abbildung 4: Strahlungsmessung. Scan-Test der LWIR-HS-Kamera im Freien bei einer Umgebungstemperatur von 10 °C (August 2010). Beschreibung der relativen Spektren verschiedener Objekte im Bild: 1. Himmel (Ozonstrahlung), 2. Hemd der ersten Person, 3. Hemd der zweiten Person, 4. Ziegelwand, 5. Gehweg, 6. Gras.

Abbildung 4 zeigt die Messung, die mit einem LWIR-Sensor erfasst wurde, der für Reflexionsmessungen unter künstlicher Beleuchtung angepasst wurde. Die Sensordaten wurden anhand der Strahlung eines schwarzen Körpers mit einer Temperatur von 60 °C und 3 °C normiert. Die Normierung erfolgt durch die Berechnung: (Daten – kalte Referenz) / (warme Referenz – kalte Referenz). Dieses Bild liefert einige sichtbare Details. Der Fensterrahmen hat eine andere Temperatur als das Fenster selbst und die Wand. Der helle Fleck auf dem Stativ stellt einen heißen Ventilator dar, das dunkle Rechteck links vom Stativ ist ein gewöhnliches Buch.

Abbildung 5: Reflexionsmessung, LWIR-C-Kamera an winterliche Bedingungen angepasst, Umgebungstemperatur -15 °C. Die Person links strömt nach rechts saubere Luft aus, die ein Treibgas (1,1,1-2-Tetrafluorethan) enthält, das im LWIR-Bereich Absorptionsbanden bei 7690, 8400, 9070 und 10290 nm aufweist. Vor dem warmen Hintergrund (zweite Person rechts) werden die Absorptionspeaks erfasst und als rote Spektrallinie dargestellt. Vor einem kalten Hintergrund (Himmel) werden Emissionspeaks als grüne Spektrallinie erfasst.

Abbildung 5 zeigt eine Außenaufnahme, die mit LWIR-Technologie und radiometrischer Korrektur für winterliche Bedingungen (-15 °C) aufgenommen wurde. Trotz eines Temperaturunterschieds von fast 30 K sind die gemessenen Daten im Vergleich zu Abbildung 4 von höherer Qualität. Die Spektren der einzelnen Objekte weisen klare Merkmale auf. Objekte y lassen sich somit anhand ihrer chemischen Oberfläche einfach kartieren und klassifizieren. Mit dieser Methode ist es auch möglich, Gase zu messen und zu identifizieren.

LWIR-C-Flugversuche

Für thermische Hyperspektralmessungen aus der Luft wurde das System AisaOWL entwickelt, das eine LWIR-Hyperspektralkamera nutzt. Der erste Testflug fand im März 2011 über der Stadt Reno und dem Gebiet Cuprite in Nevada, USA, statt. Das Stadtgebiet wurde ausgewählt, um die Bilddaten der Kamera zu verifizieren und die Kamera sowie den GPS/INS-Sensor für eine genaue geologische Referenz gegenseitig zu kalibrieren.

Abbildung 6: Strahlungsmessung, 27. Februar 2011, Teil der AisaOWL-Luftbildaufnahme über der Stadt Reno, Nevada, USA. Die Messung wird als RGB-Bild in drei Wellenlängen dargestellt, die im Spektralbild als vertikale Linien dargestellt sind. Der grüne Pfeil bezieht sich auf das Spektrum des sonnenbeschienenen Teils der Kuppel des Silver Legacy Casinos. Roter Pfeil: Spektrum einer kreisförmigen, sehr kühlen Konstruktion in der Nähe des Casinos. Blauer Pfeil: Spektrum eines rechteckigen Gebäudes. Gelber Pfeil: Spektrum einer Wasserfläche.

Abbildung 6 zeigt einen Flug über die Stadt Reno. Anhand der Grauskala wird die Strahlungsintensität im LWIR-Wellenlängenbereich dargestellt. Die Daten wurden bei Tageslicht erfasst, das heißt, sie enthalten sowohl den thermischen als auch den reflektierten Anteil des Sonnenlichts. Die Spektren der einzelnen Objekte enthalten sowohl die spektrale Strahlung als auch Temperaturunterschiede. Während der Messung herrschte sonniges, aber kühles Wetter mit Temperaturen um 0 °C. In der Nacht vor der Datenerfassung lagen die Temperaturen unter dem Gefrierpunkt. Auf dem Bild ist Schnee zu erkennen, der auf den Dächern der Häuser und auf den Straßen liegt.

Abbildung 7: Strahlungsmessung. Mosaik aus zwei aneinandergrenzenden Luftbildmessungen mit dem AisaOWL-System über dem Gebiet Cuprite, Nevada, USA, vom 27. Februar 2011. Beispiel eines Spektrums; die Pfeile zeigen auf die Stelle, die dem gemessenen Spektrum entspricht.

Das Gebiet Cuprite in Nevada stellt eines der weltweit am besten geeigneten Referenzgebiete für die Mineralkartierung dar. Es wurde mit mehreren LIWR-Sensoren, beispielsweise dem Sebass-Gerät, kartiert, weshalb die Daten aus diesem Gebiet als geeigneter Vergleich für neue Hyperspektralsensoren dienen. Abbildung 7 zeigt Daten, die einer geografischen Referenzierung unterzogen und mithilfe eines Höhenmodells mit einer Auflösung von 1 m kartiert wurden. Die Aufnahmen wurden an einem sonnigen Tag bei einer Temperatur von 0 °C gemacht. In der Nacht vor der Aufnahme lagen die Temperaturen unter dem Gefrierpunkt. Auf dem Bild ist kein Schnee zu erkennen, jedoch sind einige Spektralkurven dargestellt. Ein vorläufiger Vergleich der Messergebnisse zeigt Übereinstimmung mit früheren Messungen. Derzeit läuft eine detailliertere Analyse der Daten (2011), deren Ergebnisse noch veröffentlicht werden.

Fazit

Dank neuer Ansätze wird die LWIR-Hyperspektralaufnahme in vielen industriellen, wissenschaftlichen und militärischen Bereichen, die eine hohe spektrale Auflösung und ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis erfordern, immer einsetzbarer.