日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪杂散光测试与校正技术

郭永祥 柯君玉 王牧卿 王伟刚 伏瑞敏 李永强

日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪杂散光测试与校正技术

郭永祥 柯君玉 王牧卿 王伟刚 伏瑞敏 李永强

（北京空间机电研究所，北京 100094）

日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪具有更高的光谱分辨率及更多的光谱通道，而杂散光是影响超光谱探测仪光谱测量精度的关键因素之一。陆地生态系统碳监测卫星搭载的超光谱探测仪为光栅式光谱仪，其入射和出射狭缝的存在使得系统本身杂散光的抑制多了一道屏障，因此该类遥感器杂散光的主要来源为视场内的杂散光。文章描述了该类杂散光的来源及特点，最后以超光谱探测仪空间维为例，建立杂散光校正数学模型，介绍了视场内杂散光分布测量方法、测量步骤，并对校正效果进行了分析。结果表明，杂光分布影响因子和杂光分布因子矩阵可正确表征光谱仪的杂散光特性。

杂散光测量 杂散光校正 视场内杂散光 超光谱探测仪 陆地生态系统碳监测卫星

0 引言

中国传统的碳汇测量主要依靠人工对森林植被进行抽样监测，效率低且精度差，而新发射的“陆地生态系统碳监测卫星”（以下简称“碳星”）配置了多波束激光雷达、多角度多光谱相机、超光谱探测仪、多角度偏振成像仪4种载荷，能够通过主被动相结合的测量方案、地面数据处理及反演技术，实现对森林植被生物量、大气气溶胶分布、植被叶绿素荧光等要素的高精度定量遥感测量，可极大提高碳汇监测精度。“碳星”的应用标志着中国碳汇监测进入天基遥感时代。其中叶绿素荧光的探测直接关系大尺度的植被光合作用动态监测，是碳汇监测重要环节。叶绿素荧光探测是在弱反射信号条件下，利用超高光谱分辨率探测方式获取空间连续分布的植被荧光信号，对陆地植被的光合作用能力进行分析，进一步回答和说明森林等植被的碳吸收能力和农作物的生长情况。“碳星”配置的超光谱探测仪在国际上首次实现了0.3nm的精细探测，将光谱分辨率较传统提升10倍，可探测到人眼无法辨识的细微的太阳光明暗变化，能够更有效地寻找某个渐变色角落里的叶绿素荧光。

超光谱探测仪分光方式采用光栅实现，包含空间维和光谱维两个输出维度[1]，它具有图谱合一的特点，在对地成像的同时可以获得地物的连续光谱信息。对于荧光探测这种弱信号提取的遥感器而言，杂散光的存在会严重影响其定量化反演，在探测仪设计阶段需对系统进行杂散光抑制设计。但是传统的杂散光抑制设计并不能完全消除其杂散光，尤其是视场内杂散光，因此需要找到合适的方法对其进行精确测量并校正其影响。

本文探讨了超光谱探测仪杂散光的来源，阐述了空间维视场内杂散光测试方法，建立了杂散光模型并提出了杂散光校正方法，给出了测试结果及最终杂散光校正效果。

1 探测仪杂散光来源

超光谱探测仪的探测器是面阵探测器，在推扫成像的过程中同步获取工作波长范围内连续光谱维的成像信息，实际得到的遥感数据是空间信息和光谱信息构成的三维立方体数据。入射和出射狭缝的存在使得系统本身杂散光抑制多了一道屏障，因此该类遥感器杂散光主要为视场内的杂散光。探测仪分光元件为光栅组件[2]，在分光前成像光线在望远系统、狭缝及光栅之间的多次反射会引起像元间的相互影响；在分光后成像光线在光栅、透镜组和探测器之间的反射同样会引起空间维邻近像元之间的相互影响，同时会在光谱维造成不同光谱位置的串扰，使得探测仪光谱分辨率降低。

对于超光谱探测仪而言，杂散光的影响与传统光谱仪的不同之处是会带来空间维和光谱维两个维度的串扰。对探测仪进行杂散光分析仿真可知其主要包含以下几个方面[3-5]：1）光栅组件零级和高级衍射光谱干扰等杂散光；2）反射镜等光学器件表面灰尘及缺陷引起的杂散光；3）结构内壁、反射镜边缘等处的反射引起的杂散光；4）探测仪焦面探测器相邻像元之间的光谱串扰。

探测仪探测目标辐射能量较弱，杂散光的存在将大大降低其探测能力[6]。因此，基于上述来源分析，需选取合适的评价指标进行精确测量，并依据评价指标和光谱仪数据特点进行合理数学建模，进而实现对杂散光的校正。

2 探测仪杂散光测试方法

传统的杂散光评价指标主要包括杂散光系数和点源透过率（Point Source Transmittance，PST）两种。杂散光系数表征遥感器视场内外杂散光量的综合效果，而PST是表征遥感器对视场外杂散光辐射源的抑制能力。常用的激光测量法、截止滤光片法、陷波法和黑斑法等测试方法[7]均属于杂散光系数评价范畴。这些测量和评价手段均无法直接用于遥感器杂散光校正。因此，针对探测仪工作模式需找到可用于后期杂散光校正的特征参量进行测试，该特征参量需定量、全面地得出探测仪的杂散光特性。

杂散光扩散函数是指被测遥感器视场内外不同位置处的点光源在其像面处所造成的的归一化杂光光强分布函数[8]。因此，通过对探测仪视场内杂散光扩散函数进行测量分析，可实现视场内杂散光性能的准确评价。荧光探测属于微弱信号探测，探测器噪声的大小直接影响杂散光测试的准确性，因此探测仪杂散光扩散函数测试应在真空环境下模拟在轨工作实际状态开展。

杂散光测试布局如图1所示。在图1所示的测试布局中，积分球光源置于准直系统焦面位置，经准直系统后出射平行光。通过真空罐窗口玻璃入射至探测仪，其中探测仪入光口位于罐内二维转台转轴中心，准直系统焦面靶标位置采取消杂光措施，消除靶标孔以外区域的杂散光，以避免对测试造成影响。通过调节二维转台的方位角旋转，实现探测仪视场内不同位置杂光扩散函数测试。

图1 空间维杂光分布测试布局

3 空间维杂散光校正模型建立

测试中选用狭缝状单刻线靶标，靶标在探测仪焦面位置的理想像占1个像元。从空间维一侧视场边缘至另一侧视场边缘进行扫描测量。

式中 DN0为各像元暗电平响应值。

则探测仪空间维的光辐射可表示为

式中m为探测仪空间维所有像元的光辐射测量值组成的列向量；0为探测仪空间维所有像元光辐射的理想输出分布（不含杂散光信号）。

令矩阵=+，其中为单位矩阵，则式（3）可简化为

则有

式中为探测仪空间维杂散光校正矩阵，当探测仪自身结构不变的情况下，为常数矩阵。

4 杂散光校正测试结果

对超光谱探测仪全帧模式下空间维视场内杂光扩散函数进行测试，过程中准直系统焦面处靶标尺寸折算至探测仪焦面位置理想情况下占12个像元（与探测仪在轨12像元合并成像模式相对应），由于系统MTF的影响成像至探测仪像面时占18个像元。从空间维一侧视场边缘至另一侧视场边缘每隔12个像元布一个测试点，共布设46个测试点。

以空间维视场测试点1、光谱维1号像元位置为例，将不同积分时间下采集的图像去除暗背景后绘制于同一图中，峰值处局部放大后结果如图2所示。

对上述数据中峰值位置对应的空间维像元不同积分时间下的输出DN值，绘制积分时间线性响应曲线，结果如图3所示。

图2 各积分时间测试结果局部放大(去暗)

图3 空间维测试点1峰值位置不同积分时间线性响应曲线

由图3可知，探测仪全帧模式下饱和前积分时间线性响应情况良好，DN值4 500以下仍在线性响应范围内。

在对图2所示不同积分时间曲线进行拟合拼接处理前，为了比对不同光谱维波长位置在空间维的响应分布情况，以220ms积分时间、空间维视场测试点1为例，将光谱维像元100号～1 200号位置每隔100个像元处的空间维响应曲线绘制于一起，局部放大后的结果如图4所示。

由图4可知，所有光谱维像元位置在空间维的响应输出分布变化规律基本一致，所以，不同积分时间响应曲线拟合拼接可采用统一处理方法进行，合并后进行归一化处理。

以光谱维1号像元位置为例，将不同空间维测试点归一化后的响应分布曲线绘制于图5。在数据处理至该阶段后即可获得探测仪空间维串扰量数据。将图5中所示各测试点归一化响应分布曲线进行信号峰值删除后即为各测试点相应的串扰影响因子。

图4 空间维测试点1在220ms时所有光谱维像元位置响应曲线

图5 不同空间维测试点归一化后的响应分布曲线（光谱维1号像元位置）

式（2）所示空间维杂光分布因子矩阵中，各列数据分别为空间维各像元对其他像元的响应影响分布因子。对空间维所有像元位置进行测量和数据处理，工作量巨大，可操作性不强。通过比较46个空间维视场点的测试结果，发现它们的分布相似，因此，可以认为杂散光分布是空间移不变的。基于此，本文根据所测试的46个空间维视场点数据来拟合所有空间维视场点的空间分布影响因子数据。基于46个空间维测试点的测试数据和杂散光校正模型进行数据处理分析，获得探测仪各成像模式下的杂光校正矩阵，再利用杂光校正矩阵分别对6像元合并模式、12像元合并模式下去暗电平处理后输出的探测仪狭缝目标采集图像进行杂散光校正，获得校正后的狭缝目标采集图像，结果如图6所示，图中除去狭缝信号以外部分为杂散光响应。校正前和校正后图像中DN值急剧升高之前部分的面积比，即是杂散光校正量。理想无杂光的狭缝目标图像应该为除了狭缝位置其余部分均为0。

图6 校正前后效果比对

探测仪基于本文所述测试方法和数学模型可实现优于60%的杂散光校正量，校正后杂散光比可达10–4量级。

5 结束语

本文介绍了超光谱探测仪杂散光的来源、定义及危害，阐述了视场内杂光扩散函数测量方法，并建立了杂光校正模型。以探测仪空间维为例，给出了实测结果及杂光校正效果，前后比对结果显示校正效果明显。利用该测试方法的思路和数学模型，同样可实现该类光谱仪载荷的光谱维杂散光分布测试及光谱杂散光校正。

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Stray Light Measurement and Correction Technology of the Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence Imaging

GUO Yongxiang KE Junyu WANG Muqing WANG Weigang FU Ruimin LI Yongqiang

（Beijing Institute of Space Mechanics & Electricity, Beijing 100094, China）

Solar-induced Chlorophyll Fluorescence Imaging Spectrometer has higher spectral resolution and more spectral channels. Stray light is one of the key factors affecting the spectral measurement accuracy of the hyperspectral detector. The detector is a grating spectrograph，and the existence of entrance and exit slits is beneficial to stray light suppression. Therefore, stray light mainly comes from the field of view. This paper describes the performance of this kind of stray light, and gives the definition and physical meaning of crosstalk. Finally, taking the spatial dimension of the detector as an example, the mathematical model of stray light correction is established. The measurement method, measurement procedure and correction effect of stray light distribution are introduced. The results show that the stray light distribution factorand the stray light distribution factor matrixcan correctly characterize the stray light characteristics of the spectrometer.

stray light measurement; stray light correction; stray light in the field of view; solar-induced chlorophyll fluorescence imaging spectrometer; terrestrial ecosystem carbon inventory satellite

O433.1

A

1009-8518(2022)06-0079-06

10.3969/j.issn.1009-8518.2022.06.008

2022-10-27

国家重大科技专项工程

郭永祥, 柯君玉, 王牧卿, 等. 日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪杂散光测试与校正技术[J]. 航天返回与遥感, 2022, 43(6): 79-84.

GUO Yongxiang, KE Junyu, WANG Muqing, et al. Stray Light Measurement and Correction Technology of the Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence Imaging[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2022, 43(6): 79-84. (in Chinese)

郭永祥，男，1985年生，2010年获中科院西安光学精密机械研究所光学工程专业硕士学位，高级工程师。研究方向为遥感器杂散光测试技术、星座探测能力测试技术、辐射定标与光谱定标技术、色彩校正技术。E-mail：gyxllr605@163.com。

（编辑：夏淑密）