摘要：高光譜相機可將成像技術(shù)與光譜探測技術(shù)相結(jié)合，在對目標空間特征成像的同時，可以對每個空間像元形成多個窄波段實現(xiàn)連續(xù)的光譜覆蓋，不同光譜信息能充分反映地物內(nèi)部的物理結(jié)構(gòu)、化學成分的差異。與傳統(tǒng)的空間二維成像相比，高光譜相機可以同時獲取目標的空間和光譜信息，在一定的空間分辨率下，能夠獲取寬譜段范圍內(nèi)地物的連續(xù)特征光譜，對地物的精準識別和探測具有顯著優(yōu)勢，目前已成為對地遙感重要的前沿技術(shù)手段，在農(nóng)、林、水、土、礦等資源調(diào)查與環(huán)境監(jiān)測等領域具有重要的應用價值。隨著濾光片鍍膜技術(shù)的飛速發(fā)展，促進了濾光片分光型高光譜相機的研制，目前基于濾光片分光原理的高光譜相機以大幅寬、高空間分辨率、高光譜分辨率和輕小型的優(yōu)勢成為高光譜遙感載荷的重要組成部分，在微納衛(wèi)星高光譜星座組網(wǎng)中獲得廣泛應用。主要對濾光片分光型的高光譜相機進行了綜述，介紹了國內(nèi)外典型濾光片分光型星載高光譜成像載荷，以及地面在研的濾光片分光型高光譜成像系統(tǒng)，并分析了這些系統(tǒng)的技術(shù)方案、性能指標及應用前景，闡述了基于濾光片分光原理的高光譜相機的技術(shù)特點和優(yōu)缺點，最后展望了濾光片分光型高光譜相機的發(fā)展趨勢。

0引言

高光譜相機又稱為高光譜成像光譜儀，是集光譜采集和目標成像于一體的探測設備，利用成像光譜技術(shù)能夠在連續(xù)光譜波段上對同一目標進行光譜成像，完成對該目標空間、輻射和光譜三重信息的整合，提升了目標觀測的信息維度。目前，高光譜相機已廣泛應用于資源普查、環(huán)境監(jiān)測、防御等多個領域。根據(jù)分光原理的不同，現(xiàn)有的高光譜相機主要分為三類：色散型、干涉型和濾光片型。色散型高光譜相機一般先利用色散元件(光柵或者棱鏡)進行分光，再經(jīng)由成像系統(tǒng)成像在探測器上；干涉型高光譜相機主要是利用干涉圖與光譜圖之間的對應關系，借助干涉儀來測量譜線元的干涉強度，并對干涉圖進行逆傅里葉變換得到目標的光譜圖；濾光片型高光譜相機則是在成像光路中加入濾光片進行分光，根據(jù)濾光片的不同，濾光片型高光譜相機又可以細分為旋轉(zhuǎn)濾光片型、楔形濾光片型、可調(diào)諧濾光片型和量子點濾光片型。圖1所示為前三種濾光片高光譜相機的原理示意圖?；跒V光片型的高光譜相機具有系統(tǒng)結(jié)構(gòu)形式簡單、體積小、質(zhì)量輕、空間分辨率高、靈活性好等優(yōu)點。近年來，隨著鍍膜技術(shù)和商業(yè)高光譜遙感的發(fā)展，基于鍍膜型的高光譜相機也得以迅速發(fā)展，文中將對各種基于濾光片型高光譜相機的原理、發(fā)展現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢進行詳細闡述。

1旋轉(zhuǎn)濾光片型高光譜相機

濾光片輪高光譜相機的結(jié)構(gòu)如圖2所示，它是以濾光片輪為分光元件，通過轉(zhuǎn)動濾光片輪獲得不同波段的光譜圖像，從而完成復色光到單色光的分光。濾光片輪通常是將一組具有不同波長透過率的窄帶濾光片固定在輪式結(jié)構(gòu)上，每曝光一次采用一個濾光片。控制濾光片輪的旋轉(zhuǎn)速度，使其轉(zhuǎn)動頻率與傳感器采樣頻率同步，從而保證每個濾光片對應的譜段都能在傳感器上成像。

濾光片輪高光譜相機的關鍵器件是濾光片輪，可以根據(jù)觀測波段的不同替換相應譜段范圍的濾光片輪，光路結(jié)構(gòu)簡單，譜段更換靈活。但是由于光譜通道之間的切換需要依靠輪式結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)動來完成，旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)帶來的振動對成像質(zhì)量影響較為明顯，成像所需曝光時間較長；且單次曝光只能獲得光譜范圍的圖像，光譜響應曲線是離散的，無法獲取連續(xù)譜段的圖像，存在實時性的問題；同時濾光片輪上各個濾光片的共面情況以及厚度均勻性也會帶來成像模糊等問題。除此之外，隨著光譜成像技術(shù)的發(fā)展，探測波段數(shù)目越來越多，濾光片輪已無法滿足寬譜段高分辨率的觀測，因此越來越多地被用于多光譜探測中。1994年，美國成功發(fā)射了對月探測衛(wèi)星Clementine，該衛(wèi)星的有效載荷：UV/VIS相機、NIR相機和HIRES相機都用到了濾光輪，覆蓋波段及濾光輪的相關參數(shù)如表1所示。

美國航空航天局研制的JWST，其上搭載的MIRI中波紅外相機-光譜儀和NIRSpec近紅外多目標光譜儀都用到了濾光輪。NIRSpec將濾光輪與光柵輪進行組合使用，其中濾光輪的主要作用是將光波分

解為不同組分，再結(jié)合光柵輪進行更為精細的光譜分析。圖3為NIRSpec所用濾光輪的示意圖，該濾光輪覆蓋光譜范圍為0.6~5μm，主要由四個邊緣濾光片、兩個不同譜段的條帶濾光片、一個用于捕獲目標的透明濾光片以及一個用于在軌校準的反射鏡組成。

MIRI也是JWST的主要載荷之一，MIRI主要由成像儀和兩個光譜儀SPO、SMO組成，負責在5~28μm的中紅外波段內(nèi)進行成像及中低分辨率的光譜分析。濾光輪在MIRI中主要起連通成像、光譜的作用。如圖4所示，該濾光輪主要分為18個通道，包括十個成像濾光片、四個日冕濾光片、一個中密度濾光片、一個雙棱鏡、一個透鏡、一個與棱鏡配重的明暗位置。

Euclid是歐洲航天局目前在研的衛(wèi)星之一，預計發(fā)射至第二個拉格朗日點，該衛(wèi)星的主要任務是在五年之內(nèi)完成對整個河外星系暗弱目標的探測，有效載荷主要為一個成像儀器和一個光譜儀器，其中光譜儀器采用由四個濾光片構(gòu)成的濾光輪進行分光，主要負責近紅外波段的探測，其中每個濾光片有8.5°的傾斜，防止在探測器上形成鬼像，圖5為該光譜儀中濾光輪的早期設計模型。

2可調(diào)諧濾光片型高光譜相機

可調(diào)諧濾光片高光譜相機以可調(diào)諧濾光片為分光元件，根據(jù)調(diào)諧方式的不同主要分為液晶可調(diào)諧濾光片(Liquid Crystal Tunable Filter,LCTF)高光譜相機和聲光可調(diào)諧濾光片(Acousto-Optic Tunable Filter，AOTF)高光譜相機。

2.1液晶可調(diào)諧濾光片型高光譜相機

如圖6所示，液晶可調(diào)諧濾光片高光譜相機主要利用LCTF技術(shù)進行分光。LCTF是以液晶的電控雙折射效應為原理進行研制的，它由多組平行排列的Lyot型濾光片級聯(lián)而成，如圖7所示，為一級Lyot濾光片的原理示意圖，每一級Lyot濾光片都是通過在兩個平行的偏振片之間填充液晶層和石英晶體來實現(xiàn)對波長的調(diào)制。

當某一波長的光經(jīng)過第一個偏振片后會變成線偏振光，線偏振光進入液晶層時會發(fā)生雙折射現(xiàn)象，產(chǎn)生一束尋常光(o光)和非常光(e光)，它們的傳播方向相同，但傳播速度不同，因此經(jīng)過液晶層后的出射光會產(chǎn)生相位差，相位差由公式(1)給出：

式中：d為液晶層的厚度；?n為液晶對波長λ為的光的等效雙折射率，且?n依賴于波長λ、溫度T和施加電壓V。

經(jīng)過第二個偏振片后，兩束光發(fā)生干涉，通過單極Lyot結(jié)構(gòu)的透過率由公式(2)給出：

若通過控制電壓使每一級Lyot的光程差是前一級的二倍，即δn+1=2δn，則N級Lyot濾光片級聯(lián)的透過率為：

溫度一定時，LCTF的透射率函數(shù)僅依賴于波長和電壓，利用晶體的光電效應，通過對液晶層施加外部電壓，可以實現(xiàn)對波長的選擇透過性。

LCTF型高光譜相機主要通過電壓調(diào)制透過的波長，可以實現(xiàn)任意寬波段范圍內(nèi)的快速調(diào)制，相比于濾光輪型高光譜相機，其無需輪式機構(gòu)，避免了微振動等的影響，且其具有原理簡單、體積小、能耗低等優(yōu)勢，在當前輕小型衛(wèi)星有效載荷中占有地位。LCTF型高光譜相機的視場角一般較小，適合對采樣目標進行小視場范圍的光譜成像。

值得注意的是，LCTF作為核心分光元件，其本身存在光譜透過率低的問題，直接限制了LCTF成像光譜儀的光譜檢測能力；此外，液晶的折射率受溫度影響較大，中心波長隨溫度變化漂移明顯，對光譜測量精度也會產(chǎn)生一定的影響。

由美國噴氣推進實驗室自主研制的火星車樣機FIDO上裝有的相機Pancam就是由一組CCD相機和LCTF構(gòu)成，其中LCTF被放在CCD相機的物方一側(cè)，主要工作在650nm、740nm和855nm波段處，帶寬分別為18nm、25nm和28nm。

2014年，日本發(fā)射了微納衛(wèi)星Rising-2，主要用于觀測高分辨率積雨云場景以及高層大氣中的精靈現(xiàn)象，該衛(wèi)星上搭載的高精度望遠鏡HPT可能是使用LCTF技術(shù)的星載載荷。HPT的視場角為0.28°×0.21°，光譜范圍為400~1050nm，其中LCTF僅用于近紅外波段(650~1050nm)的分光，圖8為HPT光路示意圖。

2016年，菲律賓發(fā)射的第一顆微型衛(wèi)星Diwata-1上搭載的多光譜相機SMI也采用了LCTF技術(shù)，SMI所在軌道高度為400km，空間分辨率達80m，覆蓋波段為可見光波段(420~700nm)和近紅外波段(650~1050nm)，主要用于監(jiān)測植被變化和菲律賓水域浮游植物生長量的估測。

2.2聲光可調(diào)諧濾光片型高光譜相機

AOTF主要由聲光介質(zhì)(通常為各向異性晶體)、換能器陣列(PZT)和聲終端組成。聲波屬于機械波，在介質(zhì)中傳播時會引起介質(zhì)的疏密變化，由此會導致介質(zhì)折射率的疏密變化，形成以聲波波長為光柵常數(shù)的透射光柵，當光線以特定的角度入射到聲光介質(zhì)上時就會發(fā)生衍射現(xiàn)象，完成復色光到單色光的分光，ATOF型高光譜相機就是根據(jù)該原理進行研制的。

與LCTF型高光譜相機相比，ATOF型高光譜相機同樣具備小型化的優(yōu)勢，能夠適應機載、彈載等多類搭載環(huán)境。AOTF型高光譜相機的波長調(diào)諧范圍取決于聲光晶體的通光譜段，盡管常用的氧化碲(TeO2)晶體能夠覆蓋0.2~4.5μm的波長范圍，但是往往會受到超聲換能器的帶寬影響，使其波長調(diào)控范圍被限制在一個倍程(λ~2λ)，因此，在調(diào)控范圍的靈活性方面，LCTF技術(shù)更具備競爭力。

2003年6月，歐洲太空局發(fā)射的“火星快車”上搭載的SPICAM高光譜相機用于紫外和紅外波段的探測，其中紅外通道就采用了微型AOTF近紅外光譜成像儀，主要通過在TeO2晶體上施加聲波，實現(xiàn)了在1.1~1.7μm波段內(nèi)的分光。

2006年4月，抵達金星的金星快車也應用了近紅外AOTF光譜儀，光譜范圍為0.65~1.7μm，光譜分辨率優(yōu)于1nm。

2013年，我國發(fā)射的“嫦娥三號”月球著陸車上搭載的凝視型高光譜相機VNIS也采用了AOTF的分光原理，圖9所示為AOTF設計示意圖。

VNIS的光譜范圍為0.45~2.4μm，可見光波段的視場角為6°×6°，近紅外波段的視場角為3°×3°，VNIS使用40~180MHz的連續(xù)可調(diào)射頻頻率，在450~950nm波段實現(xiàn)了低于8nm的光譜分辨率，在900~2400nm波段實現(xiàn)了低于12nm的光譜分辨率，為月面巡視礦物組成析提供了科學探測數(shù)據(jù)，是我國該類技術(shù)的空間應用。

3 楔形濾光片型高光譜相機

楔形濾光片型高光譜相機也被稱為漸變?yōu)V光片型高光譜相機，可以實現(xiàn)在光譜區(qū)和空間區(qū)的連續(xù)取樣，它的設計理念是將一個楔形多層薄膜介質(zhì)作為濾光片，并將其安裝在緊靠著二維陣列探測器的位置，使探測器的若干像元與漸變?yōu)V光片的某一光譜帶相互對應，圖10為楔形濾光片諧振層厚度調(diào)制示意圖。漸變?yōu)V光片型高光譜相機多以推掃成像為主，推掃的方向與波長漸變方向一致，通過掃描可以獲得被測目標的完整數(shù)據(jù)，像面上對應的就是全部工作波段。

漸變?yōu)V光片是一種特殊的法布里-珀羅 (FabryPerot，F-P) 光學諧振器，具有波長漸變、通道可選、性能穩(wěn)定等優(yōu)點，其鍍層呈楔子狀，改變諧振層的厚度，漸變?yōu)V光片的中心波長也會隨之改變。由于漸變?yōu)V光片不同中心波長所對應的膜層厚度變化較緩，會帶來膜系結(jié)構(gòu)復雜、層數(shù)較多等問題，但是近年來隨著鍍膜工藝水平的提高，漸變?yōu)V光片的光譜透過率可以達到 70%，光譜分辨率能達到 1％。

根據(jù)漸變?yōu)V光片各波段與探測器像元之間的對應關系，漸變?yōu)V光片高光譜相機又可以分為線性漸變型和濾光片陣列型，下面將針對兩種形式的高光譜相機的發(fā)展現(xiàn)狀進行具體介紹。

3.1 線性漸變?yōu)V光片型高光譜相機

線性漸變?yōu)V光片 (Linear Variable Filter, LVF) 是一種特殊的濾光片，其光譜特性會隨位置線性變化，能夠?qū)⑷肷涞膹蜕夥纸獬膳c濾光片位置相關的光譜。線性漸變?yōu)V光片有帶通、高通、低通等類型，成像光譜儀中常用的線性漸變?yōu)V光片一般是基于多光束干涉原理的 F-P 窄帶通線性漸變?yōu)V光片。

F-P 窄帶漸變?yōu)V光片通常由兩個反射膜層與一個厚度漸變的腔層組成，各位置的中心波長沿漸變方向連續(xù)線性變化，如圖 11 所示。其峰值透射波長λ0由公式 (4) 給出：

式中：n 為諧振腔層的折射率；l 表示諧振腔層的厚度；φ1和φ2分別為上反射膜系和下反射膜系的位相；k = 0,1,2,···。

線性漸變?yōu)V光片與面陣探測器共同組成線性漸變?yōu)V光片型高光譜相機，該類高光譜相機與光柵型高光譜相機相比具有光路緊湊、抗振動能力強等優(yōu)勢，因此受到越來越多的關注。

2000年前后，OCLI公司推出了商品化的Micropac系列光譜儀，儀器的光譜分辨率小于 2.5% 倍的中心波長，該系列可能是使用線性漸變?yōu)V光片的高光譜相機。

2005年，印度發(fā)射的“印度迷你衛(wèi)星-1”搭載了線性漸變?yōu)V光片高光譜相機，該儀器的光譜范圍為400~920nm，光譜分辨率優(yōu)于15nm。

2015年，中國科學院長春光學精密機械與物理研究所的張建采用雙離子束濺射物理沉積方法，修正了線性漸變沉積速率，制備了高透過率、高色散系數(shù)的線性漸變?yōu)V光片。其工作波段為650~1050nm，各個位置的中心波長峰值透過率均達到85%以上，中心波長的線性變化率為20nm/mm。

  2016年，中國科學院長春光學精密機械與物理研究所的于新洋將線性漸變?yōu)V光片應用在水果的品質(zhì)檢測研究中，使用中心波長線性變化率為35.9nm/mm的線性漸變?yōu)V光片研制了手持式近紅外品質(zhì)分析儀，其工作波段為620~1080nm，光譜分辨率小于1.5%倍的中心波長。

2017年，中國科學院長春光學精密機械與物理研究所的袁境澤利用線性漸變?yōu)V光片設計了人體血紅蛋白無創(chuàng)分析儀。該分析儀的工作波段為620~1080nm，光譜分辨率小于1%倍的中心波長。

2018年，丹麥發(fā)射的立方星GOMX，其上搭載了微型漸變?yōu)V光片高光譜相機HyperScout，光譜范圍為0.4~1μm，光譜分辨率15nm，空間分辨率70m。

2018年，韓國標準與科學研究院的Khaled Mahmoud在SPIE會議上介紹了其研制的緊湊型電荷耦合檢測器(CCD)光譜相機，該光譜相機在像素數(shù)量為1280×1024、像素尺寸為4.65μm的CCD探測器上集成了300~850nm波長的線性可變邊緣濾波片，光譜分辨率為10~20nm。

2020年，英國西蘇格蘭大學的Shigeng Song使用旋轉(zhuǎn)機械掩模方法和微波等離子體輔助脈沖直流反應濺射工藝實現(xiàn)了線性漸變?yōu)V光片的大量制備，如圖12所示。

LVF由交替的高/低折射率材料疊層制成。在一側(cè)上沉積54個H/L交替層，H/L交替層逐漸增加，并在基板的另一側(cè)達到110個H/L交替層。最終，該LVF可以在450~900nm的光譜范圍內(nèi)實現(xiàn)半波寬為11.25nm的光譜分光，在中心波長處，光譜透過率可達40%~80%，如圖13所示。該制備工藝的優(yōu)勢在于可以批量制備廉價的線性漸變?yōu)V光片，推動線性漸變?yōu)V光片在無人機光譜儀等領域的使用。

2020年，中國科學院長春光學精密機械與物理研究所的劉春雨團隊利用線性漸變?yōu)V光片不受狹縫限制的特點，結(jié)合數(shù)字域TDI技術(shù)，解決了星載輕小型高分辨率高光譜相機信噪比不足的問題，研制了一款工作波段為0.4~1μm、地面分辨率為10m，平均光譜分辨率為8.9nm、系統(tǒng)總質(zhì)量為7kg的輕小型星載高光譜成像光譜儀，其原理如圖14所示，探測器的P1~P3行連續(xù)成像多次，將多次成像的電子數(shù)相加可以提高圖像信噪比。同年，該團隊又公布了使用多片漸變?yōu)V光片探測器拼接技術(shù)的高分辨率大幅寬高光譜相機，該相機在500km軌道處幅寬達到了150km，而質(zhì)量僅為9.2kg。

3.2 濾光片陣列型高光譜相機

濾光片陣列是一個由基元重復排列而成的周期結(jié)構(gòu)，該基元內(nèi)部可以劃分為n個區(qū)域，通過設置每個區(qū)域的膜層厚度控制通過該區(qū)域的中心波長，將濾光片陣列與探測器像元進行一一對應，即可實現(xiàn)像素級的光譜探測，圖15為濾光片陣列的分布方式示意圖。數(shù)據(jù)采集完成后，將不同基元內(nèi)部相同區(qū)域所對應的像元進行拼接處理即可得到該位置所對應的全譜段信息。

濾光片陣列高光譜相機在探測時要求濾光片陣列與探測器像元相匹配，匹配區(qū)域過小會導致系統(tǒng)的對準誤差較大，對最終的光譜成像質(zhì)量產(chǎn)生一定影響。相較于傳統(tǒng)推掃的高光譜相機，該相機獲取光譜信息和圖像信息的方式為凝視拍攝，可進行視頻高光譜成像，在進行暗弱目標探測、天文觀測、機載探測及安防監(jiān)視領域優(yōu)勢較為明顯。

自2010年開始，包括我國在內(nèi)的多個國家都已對其開展了深入研究并取得了顯著成果。美國海洋光學公司的Jim Lane等人設計了一款基于像素級濾光片的四通道、半波寬約為20nm的成像光譜儀。該光譜儀四個通道的中心波長分別750nm、772nm、802nm和834nm。濾光片物理尺寸為35mm×23mm，包含875萬(3500×2500)個單獨的濾光單元，每個濾光單元的尺寸為10μm×10μm，每個濾光單元周圍有1μm的邊界，從而形成8μm×8μm的有效區(qū)域。濾光片的局部區(qū)域如圖16所示。

     該光譜儀的實驗光路如圖17所示，其包含一個攝影物鏡，一個像素級濾光片，一個中繼物鏡和一個全色圖像接收器。成像過程中，攝影物鏡在濾光片上形成物體的中間圖像，隨后中繼透鏡將濾光片處的像再次成像到全色圖像接收器上。

比利時微電子研究中心的BertGeelen等人通過直接在探測器的每個像元處鍍膜實現(xiàn)了多光譜成像，如圖18所示。該團隊已實現(xiàn)2通道(1×2)、4通道(2×2)和16通道(4×4)鍍膜技術(shù)。這種光譜儀具有緊湊化、低成本、高采集速度以及靈活的頻帶選擇和帶寬調(diào)整能力等優(yōu)點。

佐治亞理工學院的易定容和孔令華等人通過將4通道像素級濾光片放置于探測器前方實現(xiàn)了多光譜探測，該光譜儀已被用于皮膚病診斷領域。該濾光片四個通道的中心波長分別為540nm、577nm、650nm和970nm，半波寬為30nm，單個濾光單元的尺寸為20.8μm×20.8μm，物理尺寸為6.5mm×5mm，濾光單元之間的間距約為1~2μm，圖19為該濾光片的實圖。

易定容團隊利用計算機控制的二維精密平移臺和旋轉(zhuǎn)臺將像素級濾光片固定在探測器前方，可實現(xiàn)小于1/1000rad的傾斜精度和1μm以內(nèi)的偏心精度，其裝置如圖20所示。

中國科學院長春光學精密機械與物理研究所的劉春雨和謝運強等人設計了一款16通道(4×4)像素級濾光片，半波寬約為25nm的短波紅外快照高光譜相機，所用濾光片和整機分別如圖21和圖22所示。

該光譜相機由攝影物鏡、像素級濾光片、中繼物鏡和全色探測器組成，濾光片16個通道的中心波長分別為1131、1163、1199、1238、1259、1301、1339、1381、1413、1456、1495、1532、1600、1636、1669nm，共有640×512個濾光單元，每個濾光單元的尺寸為15μm×15μm。

4 量子點光譜儀

量子點又稱為“納米晶”，它是一種無機材料，自身穩(wěn)定性高，其半徑小于大塊的激子波爾半徑。顏色是物質(zhì)的本征狀態(tài)，一般來說，宏觀材料的顏色不會因材料本身形狀和體積的改變而發(fā)生變化，而量子點作為一種尺寸極小的納米材料，其顏色會因自身原子個數(shù)的增加或減少而變化，即改變量子點的形狀和大小可以調(diào)諧其吸收的光譜范圍，利用量子點對光譜的調(diào)諧特性能夠?qū)崿F(xiàn)分光的功能。將不同尺寸的量子點集成在同一基板上，可以看作一種特殊形式的濾波器。單個量子點對透過的光波極為敏感，合理地控制量子點的大小、形狀以及排列方式，可以實現(xiàn)對光譜連續(xù)精確的探測；將不同種類的量子點集成一起，則可以實現(xiàn)不同波段的同時探測，量子點光譜儀(Colloidal Quantum Dot Spectrometers,CQDs)就是以此為原理進行研制的，其工作原理如圖23所示。

2015年，清華大學的鮑捷等人提出了量子點光譜儀的概念。他們利用量子點體積微小的特點，將195種量子點集中在同一張薄膜上，并將該薄膜與微型探測器陣列附和在一起，構(gòu)成了微型量子點光譜儀。理論上量子點光譜儀可以覆蓋0.2~5μm的光譜范圍，這種新型光譜儀在減小儀器體積和質(zhì)量的同時并不影響光譜儀本身的分辨率和使用效率。

2021年，李慧宇團隊針對近紅外譜段的量子點光譜儀進行了研究，他們選取了PbS和PbSe兩種材料的量子點，通過控制交替合成、配體交換和陽離子交換等關鍵參數(shù)實現(xiàn)了這兩種量子點的光譜調(diào)諧，該團隊采用195個量子點進行集成，將其作為濾光元件，選用金屬氧化物半導體作為探測器，構(gòu)成了近紅外量子點光譜儀，圖24所示為該團隊研制的近紅外量子點光譜儀原理圖，其光譜范圍為0.9~1.7μm，平均光譜分辨率可達6nm。

傳統(tǒng)概念上的光譜儀配置了高精度的光學和機械元件，體積笨重、造價昂貴、結(jié)構(gòu)復雜，應用領域嚴重受限，量子點光譜儀的出現(xiàn)突破了上述局限，為微型光譜儀的推廣提供了新思路。但由于量子點對光波的調(diào)諧與濾波器類似，在光譜反演時存在嚴重的噪聲問題，因此，繼量子點光譜儀出現(xiàn)之后也推動了具有針對性的光譜重建算法的發(fā)展。

5 總結(jié)與展望

高光譜相機所得數(shù)據(jù)能夠同時獲取被測目標的二維空間信息及一維光譜信息，可以實現(xiàn)對目標的“指紋”探測。目前，高光譜相機正朝

著寬譜段，高的空間、光譜以及時間分辨率的方向發(fā)展，廣泛應用于海洋科學、大氣科學、農(nóng)業(yè)科學等多個領域。高光譜相機的分光方式直接影響到整個系統(tǒng)的性能、體積及結(jié)構(gòu)的復雜性，文中主要針對濾光片分光型的高光譜相機進行了介紹，該類型的高光譜相機具有結(jié)構(gòu)緊湊、光路簡單、質(zhì)量輕、成本低等優(yōu)勢，不同類型的濾光片在成像光譜系統(tǒng)中的優(yōu)勢也不盡相同.

 總的來看，濾光片分光型的高光譜相機正處于起步階段，其光譜分辨率還無法與高精度的光柵色散分光方式相比擬，因此提高系統(tǒng)的光譜分辨率和能量利用率將成為鍍膜型高光譜相機總的發(fā)展方向，尤其是隨著鍍膜技術(shù)以及量子點等新材料的發(fā)展，基于鍍膜型的高光譜相機的光譜分辨率和能量利用率已得到了大幅提高，研發(fā)成本也有望進一步降低；此外，濾光片與探測器的結(jié)合也將進一步提高系統(tǒng)的光譜分辨率，甚至可以與高精度的光柵色散分光相媲美，因此，濾光片和探測器晶元的結(jié)合也是鍍膜型高光譜相機的一大發(fā)展趨勢。不難看出，濾光片型高光譜相機的發(fā)展將推動高光譜成像領域的性發(fā)展，并由此帶動微納衛(wèi)星高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展，為未來微納高光譜衛(wèi)星星座組網(wǎng)在軌業(yè)務運行，更好地服務于國民經(jīng)濟奠定技術(shù)基礎。

參考文獻：

[1]Wang Ying. Study of spectral imaging system based on filter[D]. Changchun: University of Chinese Academy of Sciences (Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences), 2015. (in Chinese)

[2]Sellar R G, Boreman G D. Classification of imaging spectrometers for remote sensing applications [J]. Optical Engineering, 2005, 44(1): 013602.

[3]Wang Xinquan, Huang Min, Gao Xiaohui, et al. Portable multispectral imager based on LCTF [J]. Acta Photonica Sinica,2010, 39(1): 71-75. (in Chinese)

[4]Cao Congfeng, Fang Junyong, Zhao Dong. Development of UAV-borne multispectral camera based on narrow bandwidth filter array [J]. Optical Technique, 2018, 44(1): 51-55. (in Chinese)

[5]Holmes R, U Grözinger, Krause O, et al. A filter wheel mechanism for the Euclid near-infrared imaging photometer [C]//SPIE, 2017, 7739: 856941.

[6]Liu Yinnian. Development of hyperspectral imaging remote sensing technology [J]. National Remote Sensing Bulletin,2021, 25(1): 439-459. (in Chinese)

[7]Zhao Huijie, Zhou Pengwei, Zhang Ying, et al. Acousto-optic tunable filter based spectral imaging technology [J]. Infrared and Laser Engineering, 2009, 38(2): 189-193. (in Chinese)

[8]Gao Zedong, Hao Qun, Liu Yu, et al. Hyperspectral imaging and application technology development [J]. Metrology & Measurement Technology, 2019, 39(4): 24-34. (in Chinese)

[9]Wang Jianyu, He Zhiping, Xu Rui. Application of imaging spectrum technology based on AOTF in deep-space exploration[J]. Infrared, 2013, 34(12): 1-9. (in Chinese)

[10]Yang Guowei. Research on narrow pass-band tunable filters work in broad spectral range [D]. Hangzhou: Zhejian University, 2010. (in Chinese)

[11]Puschell J J , Huang A H , Woolf H M . GWIS: Geostationary wedge-filter imager-sounder[C]//SPIE, 1999, 3756: 223-232.

[12] Li Hongbo. Study of imaging hyperspectral technique based on linear variable filter [D]. Xi’an : University of Chinese Academy of Sciences (Xi’an Institute of Optics & Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences), 2018. (in Chinese)

[13]Yuan Jingze. Research on noninvasive measurement of human hemoglobin by near infrared spectroscopy [D]. Changchun:University of Chinese Academy of Sciences (Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences), 2017. (in Chinese)

[14]Krasilnikova A , Piegari A , Dami M , et al. Spatially resolved spectroscopy for non-uniform thin film coatings: comparison of two dedicated set-ups[C]//SPIE, 2005, 5965: 573-580.

[15]Chen Peng, Luo Luwen, Sheng Bin, et al. Study on fabrication method of linear variable filter [J]. Optical Instruments, 2016,38(4): 308-312. (in Chinese)

[16]Yu Xinyang. Development and application of a handheld nearinfrared spectrometer based on a linear variable filter for measuring the internal quality of fruit [D].Changchun:University of Chinese Academy of Sciences (Changchun

Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences), 2016. (in Chinese)

[17]Lin Z, Anthon E W, Harrison J C, et al. Miniature spectrometer based on linear variable interference filters[C]//SPIE, 1999,3855: 42-50.

[18]Kumar A, Chowdhury A R. Hyper-spectral imager in visible and near-infrared band for lunar compositional mapping [J]. Journal of Earth System Science, 2005, 114(6): 721-724.

[19]Zhang Jian, Gao Jinsong, Li Yudong. Linear variable filter with high dispersion coefficient [J]. Optics and Precision Engineering, 2015, 23(5): 1221-1226. (in Chinese)

[20]Soukup M, Gailis J, Fantin D, et al. Hyperscout: Onboard processing of hyperspectral imaging data on a nanosatellite[C]//Small Satellites, System & Services Symposium (4S), 2016.

[21]Mahmoud K, Park S, Lee D H. Development of a new linearly variable edge filter (LVEF)-based compact slit-less minispectrometer [J]. Journal of Physics Conference Series, 2018,972(1): 012026.

[22]Song S, Gibson D, Ahmadzadeh S, et al. Low-cost hyperspectral imaging system using a linear variable bandpass filter for agritech applications [J]. Applied Optics, 2020, 59(5): A167-A175.

[23]Fan Xinghao, Liu Chunyu, Jin Guang, et al. Small and highresolution spaceborne hyperspectral imaging spectrometer [J].Optics and Precision Engineering, 2021, 29(3): 463-473. (in Chinese)

[24] Fan X, Liu C, Liu S, et al. The instrument design of lightweight and large field of view high-resolution hyperspectral camera [J].Sensors, 2021, 21(7): 2276.

[25]Tang Shaofan, Lu Zhijun, Wang Weigang, et al. Brief description of space hyperspectral imager (Invited) [J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(3): 0303003. (in Chinese)

[26]Zhao Yongqiang, Liu Xinyu, Tang Chaolong. Progress in speccc filter arrays [J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020,57(19): 192301. (in Chinese)

[27]Eichenholz J M, Barnett N, Juang Y , et al. Real-time megapixel multispectral bioimaging [C]//SPIE, 2010, 7568: 75681L.

[28]Geelen B, Tack N, Lambrechts A. A compact snapshot multispectral imager with a monolithically integrated per-pixel filter mosaic [C]//SPIE, 2014, 8974: 89740L.

[29]D Yi, Kong L, Sprigle S, et al. Detecting early stage pressure ulcer on dark skin using multispectral imager [C]//SPIE, 2010,7560: 75600U.

[30]Yi D, Awwal A, Iftekharuddin K M, et al. Novel instrumentation of multispectral imaging technology for detecting tissue abnormity [C]//SPIE, 2012, 8498: 84980J.

[31]Xie Y, Liu C, Liu S, et al. Snapshot imaging spectrometer based on pixel-level filter array (PFA) [J]. Sensors, 2021, 21(7): 2289.

[32]Zhang J, Zhu X, Bao J. Solver-informed neural networks for spectrum reconstruction of colloidal quantum dot spectrometers[J]. Optics Express, 2020, 28(22): 33656-33672.

[33]Bao J, Bawendi M G. A colloidal quantum dot spectrometer [J].Science Foundation in China, 2015, 523(3): 67-70.

[34]Li H, Bian L, Gu K, et al. A near‐ infrared miniature quantum dot spectrometer [J]. Advanced Optical Materials, 2021, 9(15):2100376.

來源：劉春雨，丁祎，劉帥，樊星皓，謝運強 濾光片分光型高光譜相機發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢 (特邀)：紅外與激光工程 第51卷第一期