A hiperspektrális szenzorok

Az elmúlt évtizedben a hiperspektrális távérzékelés területén a technológiai újításoknak köszönhetően a forgalomba hozott érzékelők számában és technikai paramétereiben hihetetlen ugrás következett be. A technológia fejlődésének köszönhetően, a távérzékelésben használatos eszközök, technikák egyre megbízhatóbb és pontosabb érzékelést tettek, tesznek lehetővé számunkra (Frombach és Ritvayné, 2008). A hiperspektrális távérzékelés során előállított felvételek többféle elven működő felvevőrendszerrel készülhetnek. Jelenleg nagyon változatos képet mutatnak az elektromágneses sugárzás rögzítésére alkalmazott technikák. A különféle képalkotó berendezések csoportosításánál többféle kategorizálási szempontot is figyelembe vesznek:

a szenzor energiaforrása, a detektálás módszere, az érzékelő működési elve, az érzékelt hullámhossz tartomány, a felvétel készítési magassága, az adatgyűjtés célja (Sabins, 1987; Schowengerdt, 2007; Woolfson, 2012).

A hiperspektrális szenzorok általában természetes eredetű elektromágneses sugárzásokat érzékelő berendezések, passzív szenzorok (MODIS, HIPERION, AISA). Elnevezésükből adódóan nem rendelkeznek saját sugárforrással, hanem az objektum által visszavert vagy kibocsátott sugárzást mérik. Napjainkban az analóg felvételt készítő mérőberendezések szinte teljes mértékben háttérbe szorultak, a gyakorlatban a felvevő eszközök már indirekt módon érzékelik a megfigyelés tárgyát. A közvetlenül digitális képeket rögzítő szenzorok jelentősége az adatkezelésben rejlik, mivel a beérkező elektromágneses energiát átalakítás

27

nélkül közvetlenül elektromos jelekké alakítják át, így azonnal alkalmasak a számítógépes adatfeldolgozásra (Deli, 2010). Az érzékelő működési elve alapján kamera (framing systems) vagy pásztázó rendszereket (scanning systems) különböztethetünk meg egymástól (2. ábra). A régebbi típusú pásztázókban (Landsat TM) „whiskbroom” szkennelési eljárással továbbították a beeső sugárzást, vagyis lengő vagy forgó tükröt használtak. Az újabb „pushbroom” szkennerek (Lawrence et al., 2003) esetében töltéscsatolt érzékelő egységeket (Charge-Coupled Device = CCD) alkalmaznak.

2. ábra Detektortípusok megkülönböztetése a működési elv alapján (Buiten, 1993)

A hiperspektrális képalkotó rendszerek központi része maga az érzékelő, amely magába foglalja a hardvereken kívül azokat a folyamatokat is, amelyek az optikai radianciát digitális számokká alakítják át úgy, hogy a végén egy hiperspektrális kockát hoznak létre (Chang, 2007a). A hiperspektrális szenzorok általában három fő elemi részből tevődnek össze: optika, spektrográf és digitális kamera (Deákvári és Kovács, 2007). A spektrográf felfogja az optikai résen keresztül a prizmák és az optikák segítségével az objektumról beérkező elektromágneses sugárzást. Szerepe a sugárzás hullámhossz függvényében különböző csatornákra történő felbontásában és a mátrixérzékelőre történő rávetítésében van. A CCD érzékelő elemi egységeiben (pixel) a beérkező sugárzásmennyiséggel arányos elektromos töltés jelenik meg. Ennek kiolvasása során kerül kialakításra az objektum sugárzási képe oly módon, hogy egy adott (felszíni) régióból beérkező sugárzás leképezésével jön létre egy adott pixel információtartalma. A mátrixérzékelő a horizontális tengelyén az objektumról érkező képet jeleníti meg, a vertikális tengelyén a spektrográf

28

által szétbontott az adott geometriai ponthoz tartozó spektrumot képezi le. Végeredményül egy olyan háromdimenziós adatkockát kapunk, melynek két térbeli és egy spektrális tengelye van.

Az a térszög, amelyen keresztül a beeső sugárzás eljut a CCD-ig, a látómező. A látómező (FOV = Field of View) a távérzékelési rendszerek térbeli felbontásának mérésére szolgál, amelyet az optika és az érzékelő jellemzői határoznak meg. Azonos látómező mellett az alacsonyabb repülési magasságból a térbeli felbontás nagyobb lesz, mint a magasabb repülési magasság esetében. A látómező a detektor mozgásának és a felvételezni kívánt terület változékonyságának függvényében változhat, melyet pillanatnyi látómezőnek IFOV (Instantaneous Field of View) nevezünk. A látómezőt horizontális és vertikális elemekre is bontjuk (HFOV, VFOV), melyek szerepe a különböző detektorok képeinek egyesítésénél jelentkezik. A szenzor geometriai felbontásával megadjuk a legközelebbi objektumok közötti távolságot a képen, az egyes képelemeknek megfelelő terepi méretet, azaz a kép egy pontjának a földfelszínen mérhető, valós térbeli kiterjedését (Sabins, 1987:

Schowengerdt, 2007). A geometriai felbontás mértékegységeként a métert használják.

Megkülönböztetünk kis (100 m), közepes (1-100 m) vagy nagy (1 m<) geometriai felbontású felvételeket (Detrekői és Szabó, 2003).

A térbeli felbontással ellentétben a spektrális felbontás független az alkalmazott platformtól. Egy szenzor spektrális felbontása az a legkisebb sávszélesség, amely során még képes rögzíteni összefüggő (képi) adatot. Gyakorlati meghatározása az érzékelő spektrális karakterisztikáján történő félértékszélesség mérésével történik, az érzékelő egyetlen csatornájának adatai alapján. A spektrális felbontás mértékegysége a nanométer.

A hiperspektrális érzékelés esetében a spektrális felbontás - amelyet a sávszélességben mérnek - magas, mivel a sávszélesség 1-15 nm, a multispektrálissal ellentétben, ahol a sávszélesség 50-120 nm vagy még ez feletti. További szempont, hogy a spektrális csatornák hol helyezkednek el az elektromágneses spektrumon belül. A hiperspektrális érzékelés esetében a sávok között folytonosság jellemző, míg a multispektrális esetében általában rések (gaps) találhatóak.

A hiperspektrális érzékelők által készített felvételek esetében a spektrális és a geometriai felbontás mellett jellemző paraméterek még a radiometriai és az időbeli felbontás, amelyek a gyűjtött adatok célirányos kiértékelhetőségére is jelentős hatást gyakorolnak. A továbbiakban Verőné, Berke és Kozma-Bognár valamint Varshney és Arora publikációi felhasználásával definiálom ezeket a fogalmakat (Verőné, 2010; Berke és Kozma-Bognár, 2010a; Varshney és Arora, 2004).

29

A radiometriai felbontás a szenzor azon legkisebb érzékenysége, amely során még különbséget lát a bejövő elektromágneses jel intenzitásában. Egy adott pixel intenzitása a detektorba érkező sugárzási energiát tükrözi, amely egy geometriailag meghatározott földi területelemről származik. Amennyiben változatlan terepi felbontás mellett a spektrális felbontás növekszik, alacsonyabb energiaszintet érzékelnek a felvevők, ezért csökkenni fog a radiometriai felbontás. A felvevőkészülék egy-egy sávjában a beérkező energia minimális és maximális értékei közötti intervallumot egyenlő részekre osztják fel, így különböző - intenzitási értékekkel rendelkező - radiometriai felbontású képek keletkeznek.

A radiometriai felbontást nanométerben adjuk meg.

A szenzor időbeli felbontása a szenzor érzékelésének a frekvenciája, a felvételek készítésének gyakorisága. Az időbeli felbontás a gyakorlatban azt az időintervallumot jelenti, amely egy adott földrajzi hely két egymást követő megfigyelése között eltelik. A környezetünkben lejátszódó folyamatoknak jellegzetesen eltérő időrendszerük van (pl. a katasztrófák gyors lefolyásúak, a vegetáció fejlődése lassabban végbemenő folyamat), ezért a felvételek készítésének a megfelelő gyakoriságát ezekhez kell illeszteni. Az időbeli felbontás mértékegysége a herz vagy másodperc.

A hiperspektrális szenzorok jelenleg a globális megfigyelési stratégia fontos részei.

Korlátaikkal együttvéve rendkívüli lehetőséget biztosítanak számunkra a földfelszín és annak változásainak megértésében. A mai hiperspektrális felvevő berendezések összetett képalkotó spektrométerek, vagyis felvevőkamerák és sugárzásmérők is egyben. A hiperspektrális távérzékelésben leggyakrabban alkalmazott hullámhossz tartományok a látható fény és az infravörös tartomány. A napjainkban használt legjelentősebb hiperspektrális szenzorokat a hordozó eszközök alapján csoportosíthatjuk. Az összegyűjtött földi, légi és műholdas érzékelőket az általuk érzékelt hullámhossz tartományokkal együtt (Kozma-Bognár, 2010b) a 8-10. sz. mellékletek tartalmazzák.

A jövőben a hiperspektrális érzékelők száma és karakterisztikája várhatóan tovább fog növekedni, így a kinyerhető információk köre is bővülni fog, feltéve ha a jelenleg meglévő korlátozó tényezők (pl. atmoszférikus korrekció, adatkinyerési technológiák, adatfeldolgozási módszerek, stb.) csökkenthetőek és megjelennek az új generációs érzékelők. Az hiperspektrális adatgyűjtések céljai még több szakterületre ki fognak terjedni, egyre inkább interdiszciplinárissá válik ez a tudományág, rengeteg csoportosítási lehetőséget vonva maga után. A kapcsolódó hiperspektrális alkalmazások külön alfejezetben kerülnek ismertetésre.

30