本文要点：研制了一种用于短波红外监测的新型快速成像光谱仪。定制设计的光纤束重新映射传入图像，以在传感器上创建空隙空间，以便棱镜分散每个光纤芯。这导致35000个空间样本，每个空间样本在1100nm至1300nm的波长范围内为超过20个通道提供光谱采样。该光谱区域跨越了陆地覆盖物反射光谱中1130nm的蒸汽敏感倾角和1260nm的不敏感峰值，允许计算蒸汽指数和监测大气中蒸汽波动的可能性。实验室测试证实，由于1130nm处的吸收系数，灵敏度可达到约42微米的可沉淀水。现场测试表明，能够监测来自不同土地覆盖物（如草坪、混凝土表面）的蒸汽的时间和空间波动。蒸汽变化指数的实时绘图可以为大气、环境、农业和太阳能研究提供有用的信息。

1.简介

作为一种可冷凝的温室气体，水蒸气约占地球温室效应的一半，它阻止太阳的热量从地球大气中逸出。水蒸气也是蒸散的关键部分。实时监测蒸汽动力学可以为大气、环境、农业和太阳能研究提供有用的信息。随着光通量以及空间和光谱采样的提高[1,2,3]，最近开发的快照成像光谱仪-可调光导图像处理快照光谱仪（TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪））具有提供水蒸气实时动态遥感的潜力。TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）最显著的优点是它可以同时捕获光谱和空间信息，并允许监控快速过程，避免运动伪影。此外，在高光谱数据立方体中，光谱采样率和空间采样率之间存在折衷。这种折衷使TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）更适应不同的应用。

气相中的水分子由于其合理跃迁、振动跃迁和电子跃迁而具有宽的吸收光谱区域。当太阳辐射穿过大气层时，水蒸气会吸收不同程度的太阳辐射。在高吸收区域，太阳辐射在地面将变暗至零（特别是在高湿度条件下），而在弱吸收峰值时，灵敏度将较低。为了从遥感尺度上监测水蒸气波动，选择了短波红外区域（1100nm至1300nm），因为该范围涵盖了吸收下降，中值吸收系数为1130nm，蒸气不敏感峰值为1260nm。为了保持光谱灵敏度和体面的空间采样，TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）已定制为35000个空间样本，每个空间样本在光谱区域中具有20+个光谱通道。

本文重点演示TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）监测水汽波动的能力。在第2节中，我们概述了短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）的一般原理和制造，而第3节描述了短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）对可降水的敏感性。第4节展示了监测水蒸气波动的能力。我们在第5节中总结。

2.系统原理及制造

TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）系统的光学原理图如图1所示。TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）的关键部分是定制的光纤束，它将输入图像与密集堆叠的光纤块分割，并将图像段引导到输出端具有空隙空间的分离行。这些空隙空间用于光谱色散。为了满足应用的要求，在制造过程中将该空隙空间设置为250μm距离。光掩模与光纤束输出端的表面相连（由于制造中使用的光纤带具有6x6块的特性）。使用数值孔径为0.25的定制中继透镜来有效收集光纤的输出光（光纤NA为0.28）并最大化吞吐量。光谱色散由BK7棱镜引起。这种顶角为38°的棱镜分散了短波红外光谱。光纤束的分散分布在短波红外相机（PIRT，SCIcam）上形成图像。通过将入射角控制在30°来补偿棱镜的变形放大率。1100nm长通滤波器和1300nm短通滤波器插入棱镜前面的准直空间中。注意，棱镜和滤光器组可以容易地改变以适应特定的成像条件或应用要求。最终数据立方体具有35000个空间采样和23个光谱采样。图1B显示了TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）内部的相应光学组件。图1C显示了三维建模的短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）。

Figure 1. A：短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）的光学原理图。对应数字的单位为mm。B：TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）内部的光学组件。C：三维建模短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）。

在校准过程中生成了从传感器原始图像到3D高光谱图像立方体的查找表[1，4]。实现了一种相移算法来确定空间查找表坐标。在光谱校准过程中，使用多个窄带滤波器来确定这些波长在相机传感器表面上的光谱位置，而其他波长的光谱位置则基于色散曲线的形状进行插值。最终，从原始图像重建3D数据立方体。由于3D数据立方体是通过相机像素的简单重组来执行的，因此不需要广泛的重建。在我们之前的工作[1,3]中描述了系统原理和处理成像结果的更多细节。

3.短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）的水蒸气敏感性

为了监测蒸汽波动，仪器对水蒸汽的灵敏度是关键参数。在实验室内，我们使用水楔来模拟大气中的蒸汽吸收。图2A显示了测量的示意配置。卤素灯的辐射已从屏幕反射并透射水楔。短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）记录了水楔的高光谱图像。由于1200nm处的水的消光系数接近1130nm处的可降水的消光系数，如图2B所示。这里，我们使用水在1200nm的透射来模拟1130nm的蒸汽透射。

Figure 2. 短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）灵敏度测量。A：测量示意图：水和可降水的消光系数；C：水楔的水指数图；D：水敏度作为传动比的不确定度。

图2C显示了水楔的传动比映射。选择红色区域以计算不吸水的透射比的空间标准差。中心区域是水楔的水透射比图。该区域显示了如假彩色所示的透射比的空间变化。在水楔的顶部区域，蓝色表示透射比小于1，对应于通过相对较浓的水的吸水率。在水楔的底部区域，黄色表示透射比大于1。这是由于楔形物中存在的薄水膜降低了楔形物室的内表面反射。图2D显示了取决于水楔厚度的传动比变化。水楔区透射比的不确定度约为120μm，而红色区域透射比的标准偏差约为42μm。红色区域的透射率分布如图2E所示。因此，我们估计TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）的蒸汽敏感性为42μm可感知水。

4.现场应用程序

太阳辐射是通过短波红外TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）监测蒸汽波动的光源。为了消除云层对地面太阳辐射的影响，实验在无云的天空下进行。通过预先确定的查找表构建具有23个光谱通道的高光谱图像立方体。这23个光谱通道包含从1100nm到1300nm的光谱信息。图3A是波长为1260nm的重建图像的示例。灰度的强度表示不同物体的反射程度。与1260 nm光谱通道的图像相比，图3B显示了使用数字RGB相机获得的同一场景的可见光范围图像。由于1260nm处的峰对蒸气吸收不敏感。它可以作为标准化吸水倾角（1130nm）图像的参考。

Figure 3. 短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）用于监测蒸汽波动的现场应用。A：1260nm重建图像；B：目标场景的可见参考图像；C：来自A中点的蒸汽变化指数（VVI）的时间轨迹；D：短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）数据采集期间的温度和湿度计结果。

相机中每个像素的强度与不同的空间和光谱响应有关。可以用等式1来描述。这里，λ是太阳辐照度；Rλ是土地覆盖的局部反射率；ε是摩尔衰减系数；c是水蒸气浓度；L为厚度；是波长λ下的仪器响应系数；是波长λ处的像素响应。为了去除未知参数（如局部反射率Rλ），我们将蒸汽变化指数（VVI）定义为光谱强度比与时间0的值之比，如等式2所示。将方程1的量代入方程2，则蒸汽变化指数可以简化为与蒸汽浓度变化的线性关系。该定义不仅去除了未知参数，还去除了太阳辐照度的波动。蒸汽波动是蒸汽变化指数的线性函数。该蒸汽变化指数表示蒸汽浓度的波动。

图3C显示了来自图3A中所选点的蒸汽变化指数的时间轨迹。图3D显示了TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）数据采集期间获得的温度和湿度计的结果。红色曲线表示温度，蓝色曲线表示局部蒸汽压，根据温度和相对湿度计算。由于这些结果是从草坪表面上方约1米的单个点获得的，因此蒸汽压力的时间轨迹与蒸汽变化指数的轨迹高度相似，如图3C所示。这证实了短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）监测蒸汽波动的有效性。

为了观察整个视野中的水汽波动，我们绘制了不同时间的空间水汽变化指数。图4显示了空间蒸汽变化指数的时间变化。由于与时间的比率为0。在时间0，所有的视野都统一为1。随着时间的推移，随着时间的流逝，空间差异不断累积，并在图像中可见。图4B、4C、4D中的红色方框与图3A所示的草坪区域相对应，而图4B、4B、4D中黑色方框与图3B所示的混凝土表面区域相对应。在图4B和图4D中，与混凝土表面相比，草坪表面的指数较低。这表明草坪表面比混凝土表面积累了更多的水分。这与草坪上方比混凝土表面更高的湿度相一致。不同土地覆盖的图像对比可以用于植物的蒸腾作用。

Figure 4. 数据采集期间目标场景随时间变化的蒸汽变化指数映射

在这里，我们首次展示了短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）成像光谱仪。该系统具有高光通量的特点，可提供35000个空间样本，其中包含20+光谱值的高光谱图像立方体。该系统允许适应不同应用的空间和光谱采样。使用短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）获得的结果表明，该系统在遥感方法中监测蒸汽波动方面具有潜力。使用1100-1300nm光谱范围，可以在1130nm处获得蒸汽敏感的下降，在1260nm处获取蒸汽不敏感的峰值。获得的结果允许估计45μm可降水的敏感性。当前的短波红外 TuLIPSS（可调光导图像处理快照光谱仪）可用于监测约50-100米尺度的蒸汽波动。不同物体/覆盖物形成的水指数的空间差异表明，有能力监测与大气、环境、农业和太阳能研究有关的蒸汽信息。

参考文献

Zheng, D.; Flynn, C.; Stoian, R. I.; Lu, J.; Kindel, B. C.; Gutmann, E.; Alexander, D.; Tkaczyk, T. S.; Strojnik, M., Real time monitoring of vapor fluctuations through snapshot imaging by short wave IR TuLIPSS. In Infrared Remote Sensing and Instrumentation XXX, 2022.

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