CO2探测仪近红外焦平面无效像元检测方法

李诚良，蔺超，郑玉权

（1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，长春 130033；2.中国科学院研究生院，北京 100080）

CO2探测仪近红外焦平面无效像元检测方法

李诚良1，2，蔺超1，郑玉权1

（1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，长春 130033；2.中国科学院研究生院，北京 100080）

针对HgGdTe探测器均匀性差、无效像元多，过多无效像元会降低碳卫星CO2探测仪红外焦平面探测器探测精度，提出了一种基于探测器性能测试数据进行无效像元筛选的方法。首先利用CO2探测仪冷光学实验设备采集暗背景数据与响应度数据，然后计算暗背景数据的DN值均值与标准差、各个像元的响应度曲线，利用直方图阈值筛选出暗像元、亮像元、不稳定像元、平均拟合偏差较大等无效像元，最终利用各种无效像元集合交并集确定最终无效像元。结果表明：基于各种无效像元集合交并集确定最终无效像元的无效像元筛选方法准确度更高。通过遍历筛选出无效像元的响应值，从而确认了无效像元筛选的合理性。

无效像元；近红外焦平面；成像光谱仪；响应度

随着温室效应的加剧，越来越多的国家开始研制能够探测温室气体的红外高光谱探测器［1］。典型的红外高光谱探测器有SCIAMACHY、IASI、OCO2、TANSO-FTS等，结构上分为多通道光栅光谱仪与傅里叶变换分光光谱仪，与傅里叶变换分光光谱仪相比，光栅光谱仪具有信噪比高、空间分辨率高、振动不敏感、定标容易等优点，因而高光谱与高空间分辨率CO2探测仪采用了大面积光栅光谱仪的设计方案［2-4］。高光谱与高空间分辨率CO2探测仪共有三个通道，其中1610nm波段与2060nm波段探测器均采用近红外HgCdTe面阵探测器。由于HgCdTe面阵探测器的制作工艺限制，不可避免的会出现无效像元，而且随着探测器的使用，也会逐渐出现正常像元退化为无效像元的现象［5］。无效像元的存在会使光谱数据失真，造成温室气体浓度反演精度受到影响。

国内外的学者对红外探测器无效像元的筛选提出了很多的方法［6-10］。由于红外探测器的应用场景不一样而导致筛选无效的方法而不同。李莹莹［6］等为静态干涉成像光谱仪焦平面提出一种利用原始帧数据差分域检测无效像元的方法，提高无效像元检测效率。赵春晖［10］等基于无效像元灰度值的突变性采用线性外推理论检测无效像元。高光谱与高空间分辨率CO2探测仪采用的是短波红外焦平面，辐射定标采用的主要设备是积分球。在之前学者研究的基础上，针对成像光谱仪，提出了基于暗场数据与辐射响应度数据判断无效像元的方法。同时采用暗场数据与辐射响应度数据判断无效像元能够提高无效像元的准确率，减少无效像元的误判率。数据最后采用合并模式，不稳定像元可以直接设置为零，从而减少不稳定像元对谱线精度造成影响。

1 无效像元筛选

1.1 无效像元测试设备

在CO2探测仪响应度测试中使用到了CO2探测仪辐射性能测试系统。测试系统主要包含有定标积分球，ASD监视辐射计，真空罐，地检等设备，这些设备可以测试在不同输入亮度下探测仪的响应值，测试设备如图1所示。在低温真空环境下采集CO2探测仪暗背景数据与响应度数据，其中响应度数据是通过改变积分球输出亮度数据测得。

1.2 无效像元

HgCdTe面阵探测器无效像元主要有暗像元、亮像元与不稳定像元。在筛选无效像元时，需要在真空制冷的状态下，利用在轨0.3s的积分时间进行测试。通过采集暗背景数据与响应度测试数据筛选无效像元。同时采用两种数据保证了无效像元筛选的准确性。

（1）暗背景信号标准差

探测器采集的暗背景数据可以反映无外界信号条件下的探测器噪声水平。单个像元的噪声主要包括霰粒噪声、暗电流噪声、复位噪声、输出放大器噪声、热噪声、1/f噪声等。总的噪声分布可以用高斯密度函数P来表示［11］，计算公式如（1）所示：

由于CO2探测仪是一个定量探测仪器，暗背景波动太大的像元会对测量精度造成影响，因而可以通过判断暗背景信号的标准差进行筛选坏像元。

图2 暗像元与亮像元DN值变化

图3 探测器不稳定像元

在暗背景的状态下对暗像元与亮像元，不稳定像元进行筛选。无效像元中的暗像元的DN值明显低于正常像元，如图2（a）所示。亮像元DN值明显高于正常像元，达到或者接近于饱和状态，如图2（b）所示。不稳定像元的波动明显大于正常像元，如图3（b）所示。吸收谱数据如图3（a）所示，由于探测器在轨运行期间处于单帧采集模式，单个像元暗背景的大范围波动会导致所测光信号的不准确，不稳定像元会对反演结果带来较大误差。

（2）响应度测试

为了提高无效像元筛选的准确度，同时采集了响应度数据，单个像元的响应度曲线如图4所示。像元的响应度采用基于相对偏差的平方和最小为基准的最小二乘拟合也就是式（2）取得最小值。与基于高斯算法的最小二乘算法相比，这种拟合算法克服了高斯最小二乘法在数据均衡性差时候拟合结果与实际符合性差的缺点［12］。

其中，xi、yi（i=1,2,…,N）分别对应亮度与DN值；aj（j=0,1,…,m）为响应度曲线拟合多项式的系数，当j=1时候为线性拟合。

图4 响应度曲线

1.3 无效像元的筛选过程

（1）暗像元、亮像元、不稳定像元筛选

1610nm波段在真空罐低温条件下暗背景在0.3s积分时间时DN值分布图如图5所示。

暗背景DN值的均值是2837.41。12位采样的饱和值为4096。在真空罐中采集了2074帧，将这些像元分成三组（700、700、674），分别计算这三组的亮像元与暗像元，过稳定像元与不稳定像元，然后用这三组数据分别求交集确定。1610nm波段暗场噪声标准差分布图如图6所示。亮像元与暗像元采用5σ原则，过稳定像元与不稳定像元采用3σ原则（计算σ值时候排除STD明显偏离的值）。采用5σ原则，计算的DN值合理区间为2153到3522。小于这一区间的为暗像元，大于这一区间的为亮像元。采用采用3σ原则计算出的合格噪声区间为4.1到5.6。

图5 1610nm波段各个像元DN值分布图

图6 1610nm波段各个像元噪声标准差分布图

（2）响应度测试

1610波段像元响应度（R）分布图如图7所示。

图7 1610nm波段各个像元响应度分布图

按照定义，响应度低于平均响应度1/10的为坏像元。响应度均值的1/10为3136，将这个值作为阈值。低于这个阈值的像元总数为179。线性拟合时可以同时计算各个像元平均相对误差与最大相对误差两个参数。平均相对误差大于2%的像元个数为239；最大相对误差大于2%的个数为846。

（3）筛选策略

可以确认为无效像元的情况有以下几种：

暗像元与低响应度像元交集；

过稳定像元与低响应度像元交集；

亮像元与低响应度像元交集；

不稳定像元与线性拟合最大相对误差大于2%像元的交集；

响应度拟合平均相对误差大于2%的集合；

暗背景DN值大于3800的集合；

暗背景DN值小于300的集合；

暗背景噪声大于8σ的集合。

最终筛选出来的无效像元是以上无效像元的并集。

（4）筛选结果

然后将这五个集合求并集，从而确定无效像元数量。1610nm波段筛选出的无效像元数目是2223个，占像元总数的1.7%。通过遍历筛选出的无效像元暗背景数据与响应度数据，确认了筛选无效像元的有效性。取256×500的矩阵，将无效像元置为1，正常像元置为0，画出如图8所示的图像来表示无效像元位置，图中白色亮点部分是无效像元位置。

图8 1610nm波段无效像元分布图

2 结论

为了提高碳卫星高光谱成像光谱仪的观测精度，对红外焦平面中的无效像元进行检测。利用积分球、真空罐、地物光谱仪、地检等设备在真空环境下对红外焦平面性能进行了测试，通过计算红外焦平面的暗背景DN值分布、暗背景噪声分布、响应度曲线等筛选出亮像元、暗像元、过热像元等无效像元。利用直方图阈值筛选出各种无效像元后，利用集合的交集与并集，确定所有的无效像元。通过遍历筛选出无效像元的响应值，从而确认了无效像元筛选的合理性。

［1］郑玉权.温室气体遥感探测仪器发展现状［J］.中国光学，2011，4（6）：546-561.

［2］郑玉权，高志良.CO2探测仪光学系统设［J］.光学精密工程，2012，20（12）：2645-2653.

［3］薛浩，纪振华，蔺超，等.CO2探测仪星上辐射定标设计方法的研究［J］.长春理工大学学报：自然科学版，2015，38（4）：6-11.

［4］高明辉，郑玉权.CO2探测仪单通道光学系统设计验证方法［J］.中国光学，2014，7（6）：949-955.

［5］徐鹏霄.HgCdTe表面/界面光电特性研究［D］.上海：中国科学院研究生院上海技术物理研究所，2014.

［6］李莹莹，赵永超，吴昊，等.大孔径静态干涉成像光谱仪的坏像元检测修正［J］.航天返回与遥感，2015，36（5）：76-82.

［7］胡明鹏，马冬梅，刘志祥，等.红外焦平面阵列无效像元检测技术研究［J］.半导体光电，2008，29（2）：184-187.

［8］石岩，毛海岑，张天序，等.一种新的基于特征直方图分解的红外焦平面阵列无效像元判别方法［J］.红外与毫米波学报，2005，24（2）：119-124.

［9］GB/T 17444-1998，红外焦平面阵列特性参数测试技术规范［S］.

［10］赵春晖，刘振龙.基于线性外推理论的红外焦平面阵列盲元检测算法［J］.沈阳大学学报：自然科学版，2013，25（4）：293-297.

［11］魏宏建，任浩，沈同圣.红外图像探测器噪声的数值模拟方法［J］.航天电子对抗，2002（6）：33-35.

［12］李颖，林洪生.基于相对误差的曲线最小二乘拟合［J］.沈阳师范大学学报：自然科学版，2012，30（3）：338-342.

Detective Method of Invalid Pixels of Near-infrared Focal Plane Arrays of CO2Detector

LI Chengliang1，2，LIN Chao1，ZHENG Yuquan1
（1.Changchun Institute of Optics，Fine Mechanics and Physics，Chinese Academy of Sciences，Changchun 130033；2.Graduate University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100039）

As HgGdTe detector with poor uniformity has more invalid pixels，which can reduce the accuracy of near-infrared focal plane arrays of CO2 detector.One method based on the use of the performance test data of the detector is promoted.Firstly，dark background data and responsiveness data are collected using the thermal-vacuum testing equipment of CO2 detector.Then the mean value and standard deviation of dark background data and the response cure of each pixel are calculated.Dark pixels，bright pixels，unstable pixel，the pixels whose average fitting deviation are very big are selected using the histogram threshold.Finally，using the intersection and union of different invalid pixel set determine the final invalid pixel set.The invalid pixel selection method based on the intersection and union of different invalid pixel sets is more accurate.The validity of this method is proved by scanning the performance of all the bad pixels detected above.

invalid pixel；near-infrared focal plane arrays；imaging spectrometer；responsiveness

TP79

A

1672-9870（2016）06-0001-04

2016-05-21

国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2010AA1221091001）；国家自然科学基金（61527802）

李诚良（1989-），男，博士，实习研究员，E-mail：budhit@qq.com