特表 2024-521970 分光反射率測定方法およびシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-06-04

(54)【発明の名称】分光反射率測定方法およびシステム

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/27 20060101AFI20240528BHJP

【ＦＩ】

G01N21/27 B

G01N21/27 F

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023577440

(86)(22)【出願日】2022-06-14

(85)【翻訳文提出日】2024-02-13

(86)【国際出願番号】 CN2022098513

(87)【国際公開番号】W WO2022262692

(87)【国際公開日】2022-12-22

(31)【優先権主張番号】202110660535.1

(32)【優先日】2021-06-15

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】508219313

【氏名又は名称】杭州海康威視数字技術股▲フン▼有限公司

(74)【代理人】

【識別番号】100110364

【弁理士】

【氏名又は名称】実広 信哉

(74)【代理人】

【識別番号】100133400

【弁理士】

【氏名又は名称】阿部 達彦

(72)【発明者】

【氏名】姚 辛励

(72)【発明者】

【氏名】朱 永浩

(72)【発明者】

【氏名】朱 ▲鎮▼峰

(72)【発明者】

【氏名】蔡 宏

(72)【発明者】

【氏名】▲張▼ 世峰

(72)【発明者】

【氏名】毛 慧

(72)【発明者】

【氏名】浦 世▲亮▼

(72)【発明者】

【氏名】徐 ▲鵬▼

【テーマコード（参考）】

2G059

【Ｆターム（参考）】

2G059AA02

2G059EE02

2G059EE12

2G059FF01

2G059FF08

2G059GG10

2G059JJ01

2G059JJ11

2G059JJ17

2G059KK04

2G059MM14

2G059NN05

(57)【要約】

本発明は、分光反射率測定方法およびシステムを提供する。前記分光反射率測定システムは、環境光感知モジュール、目標スペクトル収集モジュール、およびデータ処理モジュールを含む。環境光感知モジュールは、目標測定時刻における測定環境光スペクトルを収集し、測定環境光スペクトルをデータ処理モジュールに送信し、目標スペクトル収集モジュールは、目標測定時刻における測定目標スペクトルを収集し、測定目標スペクトルをデータ処理モジュールに送信し、データ処理モジュールは、同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルを決定し、前記測定環境光スペクトルおよび決定されたマッピングパラメータに基づいて測定基準スペクトルを決定し、前記測定目標スペクトルおよび前記測定基準スペクトルに基づいて被測定物の分光反射率を決定する。前記測定基準スペクトルは、第２の環境光のスペクトルであり、マッピングパラメータは、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係を表す。本発明の技術的解決手段により、被測定物の分光反射率を正確に算出することができる。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

環境光感知モジュール、目標スペクトル収集モジュール、およびデータ処理モジュールを含む分光反射率測定システムであって、
前記環境光感知モジュールは、目標測定時刻における測定環境光スペクトルを収集し、前記測定環境光スペクトルを前記データ処理モジュールに送信するために用いられ、前記測定環境光スペクトルは、第１の環境光のスペクトルであり、前記第１の環境光は、前記環境光感知モジュールによって感知された環境光であり、
前記目標スペクトル収集モジュールは、目標測定時刻における測定目標スペクトルを収集し、前記測定目標スペクトルを前記データ処理モジュールに送信するために用いられ、前記測定目標スペクトルは、被測定物が第２の環境光を反射するスペクトルであり、前記第２の環境光は、前記目標スペクトル収集モジュールによって感知された環境光であり、
前記データ処理モジュールは、同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルを決定し、前記測定環境光スペクトルおよび決定されたマッピングパラメータに基づいて測定基準スペクトルを決定し、前記測定目標スペクトルおよび前記測定基準スペクトルに基づいて前記被測定物の分光反射率を決定するために用いられ、前記測定基準スペクトルは、前記第２の環境光のスペクトルであり、前記マッピングパラメータは、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係を表すことを特徴とする分光反射率測定システム。

【請求項2】

前記環境光感知モジュールは、第１の波長セット内の各波長について測定環境光スペクトル値を収集するために用いられ、前記目標スペクトル収集モジュールは、第２の波長セット内の各波長について測定目標スペクトル値を収集するために用いられ、前記第１の波長セットは前記第２の波長セットのサブセットであり、
前記データ処理モジュールが、同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルを決定する際に、具体的に、
前記第２の波長セット内の各波長を目標波長とし、各目標波長について、
前記目標スペクトル収集モジュールから、前記目標波長に対応する測定目標スペクトル値を収集し、
前記目標波長が前記第１の波長セットに存在するか否かを判断し、存在する場合、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトル値を前記環境光感知モジュールから取得し、存在しない場合、前記環境光感知モジュールによって収集された少なくとも２つの波長の測定環境光スペクトル値に基づいて、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトル値を決定するために用いられることを特徴とする請求項１に記載の分光反射率測定システム。

【請求項3】

前記データ処理モジュールが、前記環境光感知モジュールによって収集された少なくとも２つの波長の測定環境光スペクトル値に基づいて、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトル値を決定する際に、具体的に、
前記第１の波長セットから第１のマッチング波長と第２のマッチング波長を選択し、
前記第１のマッチング波長に対応する測定環境光スペクトル値と、前記第２のマッチング波長に対応する測定環境光スペクトル値と、に基づいて、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトル値を決定するために用いられる、
前記第１のマッチング波長は、前記第１の波長セット内の前記目標波長に最も近くて前記目標波長より小さい波長であり、前記第２のマッチング波長は、前記第１の波長セット内の前記目標波長に最も近くて前記目標波長より大きい波長であることを特徴とする請求項２に記載の分光反射率測定システム。

【請求項4】

前記データ処理モジュールは、前記測定環境光スペクトルおよび前記測定目標スペクトルにおける最大スペクトル値を決定し、
前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最小値より小さい場合、前記環境光感知モジュールが現在使用している第１の露光時間を第２の露光時間に調整し、前記環境光感知モジュールが前記第２の露光時間に基づいて測定環境光スペクトルを収集するように制御し、前記目標スペクトル収集モジュールが前記第２の露光時間に基づいて測定目標スペクトルを収集するように制御し、
前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最大値より大きい場合、前記環境光感知モジュールが現在使用している前記第１の露光時間を第３の露光時間に調整し、前記環境光感知モジュールが前記第３の露光時間に基づいて測定環境光スペクトルを収集するように制御し、前記目標スペクトル収集モジュールが前記第３の露光時間に基づいて測定目標スペクトルを収集するように制御するために用いられる、
前記第２の露光時間は前記第１の露光時間より大きく、前記第３の露光時間は前記第１の露光時間より小さいことを特徴とする請求項１に記載の分光反射率測定システム。

【請求項5】

前記環境光感知モジュールが位置データを収集し、前記位置データを前記データ処理モジュールに送信するために用いられ、
前記データ処理モジュールが、前記測定環境光スペクトルおよび決定されたマッピングパラメータに基づいて測定基準スペクトルを決定する際に、具体的に、前記位置データに基づいて角度パラメータを決定し、前記測定環境光スペクトル、前記角度パラメータおよび前記マッピングパラメータに基づいて、前記測定基準スペクトルを決定するために用いられ、前記マッピングパラメータは、基準スペクトル、環境光スペクトルおよび角度パラメータの間のマッピング関係を表し、
前記位置データが前記環境光感知モジュールの姿勢情報であれば、前記角度パラメータは、前記姿勢情報に対応する姿勢角であり、および／または、前記位置データが前記環境光感知モジュールの経度および緯度情報であれば、前記角度パラメータは、前記経度および緯度情報に対応する天頂角であることを特徴とする請求項１に記載の分光反射率測定システム。

【請求項6】

前記環境光感知モジュールは、目標較正時刻における較正環境光スペクトルを収集し、前記較正環境光スペクトルを前記データ処理モジュールに送信するために用いられ、前記較正環境光スペクトルは第１の環境光のスペクトルであり、前記第１の環境光は、前記環境光感知モジュールによって感知された環境光であり、
前記目標スペクトル収集モジュールは、目標較正時刻における較正目標スペクトルを収集し、前記較正目標スペクトルを前記データ処理モジュールに送信するために用いられ、前記較正目標スペクトルは較正物体が第２の環境光を反射するスペクトルであり、前記第２の環境光は、前記目標スペクトル収集モジュールによって感知された環境光であり、
前記データ処理モジュールは、同一の目標波長に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルを決定し、前記較正目標スペクトルおよび前記較正物体の設定された分光反射率に基づいて、較正基準スペクトルを決定し、前記較正基準スペクトルおよび前記較正環境光スペクトルに基づいて前記マッピングパラメータを決定するために用いられ、前記較正基準スペクトルは、前記第２の環境光のスペクトルであることを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の分光反射率測定システム。

【請求項7】

前記環境光感知モジュールが位置データを収集し、前記位置データを前記データ処理モジュールに送信するために用いられ、
前記データ処理モジュールが、前記較正基準スペクトルおよび前記較正環境光スペクトルに基づいて前記マッピングパラメータを決定する際に、具体的に、前記位置データに基づいて角度パラメータを決定し、前記角度パラメータ、前記較正基準スペクトルおよび前記較正環境光スペクトルに基づいて、前記マッピングパラメータを決定するために用いられ、前記マッピングパラメータは、基準スペクトル、環境光スペクトルおよび角度パラメータの間のマッピング関係を表し、
前記位置データが前記環境光感知モジュールの姿勢情報であれば、前記角度パラメータは、前記姿勢情報に対応する姿勢角であり、および／または、前記位置データが前記環境光感知モジュールの経度および緯度情報であれば、前記角度パラメータは、前記経度および緯度情報に対応する天頂角であることを特徴とする請求項６に記載の分光反射率測定システム。

【請求項8】

前記環境光感知モジュールは、少なくとも光均一化経路とマルチスペクトルセンサとを備え、前記光均一化経路は前記マルチスペクトルセンサに対向して配置され、環境光は前記光均一化経路によって光均一化された後、前記マルチスペクトルセンサに伝送され、前記マルチスペクトルセンサが複数の波長の前記測定環境光スペクトルを収集し、
または、前記環境光感知モジュールは、少なくとも光均一化経路と、光ファイバと、光ファイバ分光器とを備え、前記光ファイバの一端は、前記光ファイバ分光器に接続され、前記光ファイバの他端は、前記光均一化経路に接続され、環境光は、前記光均一化経路によって光均一化された後、前記光ファイバを介して前記光ファイバ分光器に伝送され、前記光ファイバ分光器が複数の波長の前記測定環境光スペクトルを収集し、
前記光ファイバ分光器が取得可能な測定環境光スペクトルの波長数が、前記マルチスペクトルセンサが取得可能な測定環境光スペクトルの波長数より多く、
前記環境光感知モジュールは、姿勢センサおよび／または位置センサをさらに備え、前記姿勢センサは姿勢情報を収集するために用いられ、前記位置センサは経度および緯度情報を収集するために用いられることを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の分光反射率測定システム。

【請求項9】

前記目標スペクトル収集モジュールは、レンズと光ファイバ分光器とを備え、前記レンズは前記光ファイバ分光器に接続され、前記レンズは、前記被測定物が環境光を反射した後の光を収集して前記光ファイバ分光器に伝送し、前記光ファイバ分光器が複数の波長の前記測定目標スペクトルを収集し、
または、前記目標スペクトル収集モジュールは、レンズとイメージング分光器とを備え、前記レンズは前記イメージング分光器に接続され、前記レンズは、前記被測定物が環境光を反射した後の光を収集して前記イメージング分光器に伝送し、前記イメージング分光器が複数の波長の前記測定目標スペクトルを収集することを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の分光反射率測定システム。

【請求項10】

同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルを決定するステップであって、前記測定環境光スペクトルの収集の時刻は前記測定目標スペクトルの収集の時刻と同じであり、前記測定環境光スペクトルは、第１の環境光のスペクトルであり、前記測定目標スペクトルは、被測定物が第２の環境光を反射するスペクトルである、ステップと、
前記測定環境光スペクトルおよび決定されたマッピングパラメータに基づいて測定基準スペクトルを決定ステップであって、前記測定基準スペクトルは、前記第２の環境光のスペクトルであり、前記マッピングパラメータは、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係を表す、ステップと、
前記測定目標スペクトルおよび前記測定基準スペクトルに基づいて前記被測定物の分光反射率を決定するステップと、
を含むことを特徴とする分光反射率測定方法。

【請求項11】

前記マッピングパラメータを決定するプロセスは、
同一の目標波長に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルを決定するステップであって、前記較正環境光スペクトルの収集の時刻は前記較正目標スペクトルの収集の時刻と同じであり、前記較正環境光スペクトルは、第１の環境光のスペクトルであり、前記較正目標スペクトルは、較正物体が第２の環境光を反射するスペクトルである、ステップと、
前記較正目標スペクトルおよび前記較正物体の設定された分光反射率に基づいて、較正基準スペクトルを決定するステップであって、前記較正基準スペクトルは、前記第２の環境光のスペクトルである、ステップと、
前記較正基準スペクトルおよび前記較正環境光スペクトルに基づいて前記マッピングパラメータを決定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、光学処理の技術分野に関し、特に、分光反射率測定方法およびシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

ハイパースペクトルイメージングとは、イメージング技術とハイパースペクトル技術の組み合わせにより、被測定物の２次元の幾何学的空間と１次元のスペクトル情報を取得し、ハイパースペクトル分解能を持つ連続的な狭帯域の画像データを得ることを指す。

【0003】

ハイパースペクトル技術とは、非常に狭く連続的なスペクトルチャンネル（ＲＧＢ（Ｒｅｄ Ｇｒｅｅｎ Ｂｌｕｅ、赤緑青）などの３チャンネルとは異なる）を用いて、被測定物のスペクトル情報を得る技術であり、この技術では、被測定物の複数のスペクトルチャンネルの電磁波データ（すなわち、スペクトル情報）を収集し、これらのデータの特徴に基づいて、被測定物の分子組成、相対含有率、材料種類などの関心情報を得ることができる。リモートセンシングや物質測定の分野では、被測定物の反射光強度に基づいて被測定物のスペクトル情報を得ることができる。しかし、照射光源のスペクトル成分の不一致により、異なる光源下で得られるスペクトル線が不一致となる。そのため、被測定物の反射光強度だけでは、被測定物のスペクトル情報を得ることができない。

【0004】

照射光源のスペクトル成分の不一致により、異なる光源下で得られるスペクトル線が不一致となる問題を解決するために、被測定物の評価特徴として分光反射率を取り入れること、すなわち分光反射率と組み合わせて被測定物のスペクトル情報を得ることが考えられる。分光反射率とは、ある波長帯域における被測定物の反射光束と、その波長帯域の入射光束との比を指す。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

結論として、被測定物の分光反射率を算出することは、ハイパースペクトルイメージングを実現する上で重要な要素である。しかし、被測定物の分光反射率を正確に算出するための効果的な実現方法は未だ確立されていない。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明は、環境光感知モジュール、目標スペクトル収集モジュール、およびデータ処理モジュールを含む分光反射率測定システムであって、
前記環境光感知モジュールは、目標測定時刻における測定環境光スペクトルを収集し、前記測定環境光スペクトルを前記データ処理モジュールに送信するために用いられ、前記測定環境光スペクトルは、第１の環境光のスペクトルであり、前記第１の環境光は、前記環境光感知モジュールによって感知された環境光であり、
前記目標スペクトル収集モジュールは、目標測定時刻における測定目標スペクトルを収集し、前記測定目標スペクトルを前記データ処理モジュールに送信するために用いられ、前記測定目標スペクトルは、被測定物が第２の環境光を反射するスペクトルであり、前記第２の環境光は、前記目標スペクトル収集モジュールによって感知された環境光であり、
前記データ処理モジュールは、同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルを決定し、前記測定環境光スペクトルおよび決定されたマッピングパラメータに基づいて測定基準スペクトルを決定し、前記測定目標スペクトルおよび前記測定基準スペクトルに基づいて前記被測定物の分光反射率を決定するために用いられ、前記測定基準スペクトルは、前記第２の環境光のスペクトルであり、前記マッピングパラメータは、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係を表す、
分光反射率測定システムを提供する。

【0007】

本発明は、同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルを決定するステップであって、前記測定環境光スペクトルの収集の時刻は前記測定目標スペクトルの収集の時刻と同じであり、前記測定環境光スペクトルは、第１の環境光のスペクトルであり、前記測定目標スペクトルは、被測定物が第２の環境光を反射するスペクトルである、ステップと、
前記測定環境光スペクトルおよび決定されたマッピングパラメータに基づいて測定基準スペクトルを決定ステップであって、前記測定基準スペクトルは、前記第２の環境光のスペクトルであり、前記マッピングパラメータは、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係を表す、ステップと、
前記測定目標スペクトルおよび前記測定基準スペクトルに基づいて前記被測定物の分光反射率を決定するステップと、を含む、
分光反射率測定方法を提供する。

【0008】

以上の技術的解決手段から分かるように、本発明の実施例では、基準スペクトルと環境光スペクトルとのマッピングパラメータを事前に較正することにより、同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルと測定目標スペクトルと前記マッピングパラメータとに基づいて、被測定物の分光反射率を決定することができるため、被測定物の分光反射率を正確に算出することができ、被測定物の分光反射率の迅速、リアルタイム、効率的かつ正確な取得を実現することができる。現場でリアルタイムに被測定物の分光反射率を連続的に取得することができ、現場の地物（すなわち被測定物）の分光反射率の取得の利便性とリアルタイム性を向上させた。使用過程において、較正物体（標準ホワイトボードなど）を使用して一回の較正（すなわち、較正マッピングパラメータ）を行えばよく、較正物体のデータの収集を繰り返す必要がなく、異なる天候、異なる太陽高度角の下での分光反射率の取得を実現することができ、太陽高度角／姿勢角補正などを通じて、様々な使用ケースにおける分光反射率の計算精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

本発明の実施例における技術的解決策をより明確に説明するために、本発明の実施例の説明において使用する添付図面を以下に簡単に紹介するが、明らかに、以下の説明における添付図面は、本発明において記載された一部の実施例に過ぎず、当業者であれば、本発明の実施例のこれらの添付図面に基づいて、他の添付図面を得ることができる。

【図1】本発明の一実施形態に係る分光反射率測定システムの構造を示す概略図である。

【図2A】本発明の一実施形態に係る分光反射率測定システムの配置を示す概略図である。

【図2B】本発明の一実施形態に係る分光反射率測定システムの配置を示す概略図である。

【図3】本発明の一実施形態に係るマッピングパラメータの較正プロセスを示す概略図である。

【図4】本発明の一実施形態に係る分光反射率の計算プロセスを示す概略図である。

【図5A】本発明の一実施形態に係る分光反射率測定システムの構造を示す概略図である。

【図5B】本発明の一実施形態に係る分光反射率測定システムの構造を示す概略図である。

【図5C】本発明の一実施形態に係る分光反射率測定システムの構造を示す概略図である。

【図5D】本発明の一実施形態に係る分光反射率測定システムの構造を示す概略図である。

【図5E】本発明の一実施形態に係る分光反射率測定システムの構造を示す概略図である。

【図5F】本発明の一実施形態に係る分光反射率測定システムの構造を示す概略図である。

【図6A】本発明の一実施形態に係る実際のシナリオ適用を示す概略図である。

【図6B】本発明の一実施形態に係る実際のシナリオ適用を示す概略図である。

【図6C】本発明の一実施形態に係る実際のシナリオ適用を示す概略図である。

【図7】本発明の一実施形態に係る分光反射率測定方法のフローを示す概略図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

本発明の実施例で使用された用語は特定の実施例を説明するための目的のみであり、本発明を限定するものではない。文脈が明らかに他の意味を示さない限り、本発明の実施例と特許請求の範囲に使用される単数形の「一種」、「前記」および「前記」は複数形を含むことも意図する。また、ここで使用される「および／または」という用語は、関連する列挙された項目の１つ以上を含む任意のまたはすべての可能な組み合わせを指すことも理解されるべきである。

【0011】

本発明の実施例では、様々な種類の情報を説明するために第１、第２、第３などの用語を用いることがあるが、このような情報はこれらの用語に限定されるべきではないことを理解されたい。これらの用語は、同じ種類の情報を互いに区別するために使用されるに過ぎない。例えば、本発明の範囲から逸脱することなく、第１の情報を第２の情報とも称することができ、同様に、第２の情報を第１の情報とも称することができる。さらに、文脈によっては、使用されている用語「もし」は、「…とき」、「…場合」または「決定に応答して」と解釈され得る。

【0012】

本発明の実施例は分光反射率測定システムを提供し、図１は前記分光反射率測定システムの構造を示す概略図である。図１に示すように、前記分光反射率測定システムは少なくとも環境光感知モジュール１１、目標スペクトル収集モジュール１２、およびデータ処理モジュール１３を含み得る。

【0013】

環境光感知モジュール１１は、目標測定時刻における測定環境光スペクトルを収集し、前記測定環境光スペクトルをデータ処理モジュール１３に送信するために用いられ、前記測定環境光スペクトルは、第１の環境光のスペクトルであってもよく、前記第１の環境光は、環境光感知モジュール１１によって感知された環境光であってもよい。例えば、すべての環境光に対して、環境光感知モジュール１１は、環境光の一部である第１の環境光を感知することができ、第１の環境光は、異なる時刻に異なる値を有する。測定環境光スペクトルは、第１の環境光に対応するスペクトルである。

【0014】

目標スペクトル収集モジュール１２は、目標測定時刻（すなわち測定環境光スペクトルの測定時刻）における測定目標スペクトルを収集し、前記測定目標スペクトルをデータ処理モジュール１３に送信するために用いられ、前記測定目標スペクトルは、被測定物が第２の環境光を反射するスペクトルであってもよく、前記第２の環境光は、目標スペクトル収集モジュール１２によって感知された環境光であってもよい。例えば、すべての環境光に対して、目標スペクトル収集モジュール１２は、環境光の一部である第２の環境光を感知することができ、第２の環境光は第１の環境光と異なる。第２の環境光は、異なる時刻に異なる値を有する。測定目標スペクトルは、被測定物が第２の環境光を反射するスペクトルである。

【0015】

データ処理モジュール１３は、同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルを決定し、前記測定環境光スペクトルおよび決定されたマッピングパラメータに基づいて測定基準スペクトルを決定するために用いられる。例示的に、前記測定基準スペクトルは、第２の環境光のスペクトルであってもよく、前記マッピングパラメータは、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係を表すために用いられ得る。データ処理モジュール１３はさらに、前記測定目標スペクトルおよび前記測定基準スペクトルに基づいて前記被測定物の分光反射率を決定することができる。

【0016】

可能な一実施形態では、環境光感知モジュール１１は、第１の波長セット内の各波長について測定環境光スペクトルを収集するために用いられ、目標スペクトル収集モジュール１２は、第２の波長セット内の各波長について測定目標スペクトルを収集するために用いられ、第１の波長セットは第２の波長セットのサブセットである。データ処理モジュール１３が、同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルを決定する際に、具体的に、第２の波長セット内の各波長を目標波長とし、各目標波長について、目標スペクトル収集モジュール１２から、前記目標波長に対応する測定目標スペクトルを収集し、前記目標波長が第１の波長セットに存在するか否かを判断し、存在する場合、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトルを環境光感知モジュール１１から取得し、存在しない場合、環境光感知モジュール１１によって収集された少なくとも２つの波長の測定環境光スペクトルに基づいて、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトルを決定するために用いられる。例えば、第１の波長セットから第１のマッチング波長と第２のマッチング波長を選択し、第１のマッチング波長に対応する測定環境光スペクトルと、第２のマッチング波長に対応する測定環境光スペクトルとに基づいて、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトルを決定する。第１のマッチング波長は、第１の波長セット内の前記目標波長に最も近くて前記目標波長より小さい波長であり、第２のマッチング波長は、第１の波長セット内の前記目標波長に最も近くて前記目標波長より大きい波長である。

【0017】

可能な一実施形態では、データ処理モジュール１３はさらに、測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルにおける最大スペクトル値を決定するために用いられる。前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最小値より小さい場合、データ処理モジュール１３は、環境光感知モジュール１１が現在使用している第１の露光時間を第２の露光時間に調整し、環境光感知モジュール１１が第２の露光時間に基づいて測定環境光スペクトルを収集するように制御し、目標スペクトル収集モジュール１２が第２の露光時間に基づいて測定目標スペクトルを収集するように制御する。第２の露光時間は第１の露光時間より大きい。または、前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最大値より大きい場合、データ処理モジュール１３は、環境光感知モジュール１１が現在使用している第１の露光時間を第３の露光時間に調整し、環境光感知モジュール１１が第３の露光時間に基づいて測定環境光スペクトルを収集するように制御し、目標スペクトル収集モジュール１２が第３の露光時間に基づいて測定目標スペクトルを収集するように制御する。第３の露光時間は第１の露光時間より小さい。

【0018】

可能な一実施形態では、環境光感知モジュール１１はさらに、位置データを収集し、前記位置データをデータ処理モジュール１３に送信することができる。データ処理モジュール１３が、前記測定環境光スペクトルおよび決定されたマッピングパラメータに基づいて測定基準スペクトルを決定する際に、具体的に、前記位置データに基づいて角度パラメータを決定し、前記測定環境光スペクトル、前記角度パラメータおよび前記マッピングパラメータに基づいて、測定基準スペクトルを決定するために用いられ、前記マッピングパラメータは、基準スペクトル、環境光スペクトルおよび角度パラメータの間のマッピング関係を表す。

【0019】

例示的に、前記位置データが環境光感知モジュール１１の姿勢情報であれば、前記角度パラメータは、前記姿勢情報に対応する姿勢角であってもよく、および／または、前記位置データが環境光感知モジュール１１の経度および緯度情報であれば、前記角度パラメータは、前記経度および緯度情報に対応する天頂角であってもよい。

【0020】

可能な一実施形態では、マッピングパラメータを決定するプロセスは、以下を含み得る。

【0021】

環境光感知モジュール１１は、目標較正時刻における較正環境光スペクトルを収集し、前記較正環境光スペクトルをデータ処理モジュール１３に送信する。前記較正環境光スペクトルは第１の環境光のスペクトルであってもよく、前記第１の環境光は、環境光感知モジュール１１によって感知された環境光であってもよい。

【0022】

目標スペクトル収集モジュール１２は、目標較正時刻における較正目標スペクトルを収集し、前記較正目標スペクトルをデータ処理モジュール１３に送信する。前記較正目標スペクトルは較正物体が第２の環境光を反射するスペクトルであり、前記第２の環境光は、目標スペクトル収集モジュール１２によって感知された環境光である。

【0023】

データ処理モジュール１３は、同一の目標波長に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルを決定し、前記較正目標スペクトルおよび前記較正物体の設定された分光反射率に基づいて、較正基準スペクトルを決定する。前記較正基準スペクトルは、前記第２の環境光のスペクトルであってもよい。さらに、前記較正基準スペクトルおよび前記較正環境光スペクトルに基づいてマッピングパラメータを決定する。前記マッピングパラメータは、基準スペクトルおよび環境光スペクトルの間のマッピング関係を表す。

【0024】

可能な一実施形態では、環境光感知モジュール１１はさらに、位置データを収集し、前記位置データをデータ処理モジュール１３に送信することができる。データ処理モジュール１３が、前記較正基準スペクトルおよび前記較正環境光スペクトルに基づいてマッピングパラメータを決定する際に、具体的に、前記位置データに基づいて角度パラメータを決定し、前記角度パラメータ、前記較正基準スペクトルおよび前記較正環境光スペクトルに基づいて、前記マッピングパラメータを決定するために用いられ、前記マッピングパラメータは、基準スペクトル、環境光スペクトルおよび角度パラメータの間のマッピング関係を表す。

【0025】

例示的、前記位置データが環境光感知モジュール１１の姿勢情報であれば、前記角度パラメータは、前記姿勢情報に対応する姿勢角であってもよく、および／または、前記位置データが環境光感知モジュール１１の経度および緯度情報であれば、前記角度パラメータは、前記経度および緯度情報に対応する天頂角であってもよい。

【0026】

可能な一実施形態では、環境光感知モジュール１１は、少なくとも光均一化経路とマルチスペクトルセンサとを備え、光均一化経路はマルチスペクトルセンサに対向して配置され、環境光は光均一化経路によって光均一化された後、マルチスペクトルセンサに伝送され、マルチスペクトルセンサが複数の波長の測定環境光スペクトルを収集する。または、環境光感知モジュール１１は、少なくとも光均一化経路と、光ファイバと、光ファイバ分光器とを備え、光ファイバの一端は、光ファイバ分光器に接続され、光ファイバの他端は、光均一化経路に接続され、環境光は、光均一化経路によって光均一化された後、光ファイバを介して光ファイバ分光器に伝送され、光ファイバ分光器が複数の波長の測定環境光スペクトルを収集する。上記の方式では、光ファイバ分光器が取得可能な測定環境光スペクトルの波長数が、マルチスペクトルセンサが取得可能な測定環境光スペクトルの波長数より多い。

【0027】

例示的に、環境光感知モジュール１１はさらに、姿勢センサおよび／または位置センサを備えてもよく、姿勢センサは姿勢情報を収集するために用いられ、位置センサは経度および緯度情報を収集するために用いられる。

【0028】

可能な一実施形態では、目標スペクトル収集モジュール１２は、少なくともレンズと光ファイバ分光器とを備え、前記レンズは前記光ファイバ分光器に接続され、前記レンズは、被測定物が環境光を反射した後の光を収集して前記光ファイバ分光器に伝送し、前記光ファイバ分光器が複数の波長の測定目標スペクトルを収集する。または、目標スペクトル収集モジュール１２は、レンズとイメージング分光器とを備えてもよく、前記レンズは前記イメージング分光器に接続され、前記レンズは、被測定物が環境光を反射した後の光を収集して前記イメージング分光器に伝送し、前記イメージング分光器が複数の波長の測定目標スペクトルを収集する。

【0029】

以上の技術的解決手段から分かるように、本発明の実施例では、基準スペクトルと環境光スペクトルとのマッピングパラメータを事前に較正することにより、同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルと測定目標スペクトルと前記マッピングパラメータとに基づいて、被測定物の分光反射率を決定することができるため、被測定物の分光反射率を正確に算出することができ、被測定物の分光反射率の迅速、リアルタイム、効率的かつ正確な取得を実現することができる。現場でリアルタイムに被測定物の分光反射率を連続的に取得することができ、現場の地物（すなわち被測定物）の分光反射率の取得の利便性とリアルタイム性を向上させた。使用過程において、較正物体（標準ホワイトボードなど）を使用して一回の較正（すなわち、較正マッピングパラメータ）を行えばよく、較正物体のデータの収集を繰り返す必要がなく、異なる天候、異なる太陽高度角の下での分光反射率の取得を実現することができ、太陽高度角／姿勢角補正などを通じて、様々な使用ケースにおける分光反射率の計算精度を向上させることができる。

【0030】

以下、本発明の実施例に係る分光反射率測定システムを具体的な適用シナリオに関連して説明する。

【0031】

本発明の実施例の技術的解決手段を説明する前に、本発明に関連する概念を紹介する。

【0032】

ハイパースペクトル技術：非常に狭く連続的なスペクトルチャンネルを用いて、被測定物のスペクトル情報を得る技術であり、この技術では、被測定物の複数のスペクトルチャンネルの電磁波データ（すなわち、スペクトル情報）を収集し、これらのデータの特徴に基づいて、被測定物の分子組成、相対含有率、材料種類などの関心情報を得ることができる。可視光から短波長赤外域までの範囲では、スペクトル分解能はナノメートル（ｎｍ）レベルまで測定可能であり、通常、マルチバンド（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｂａｎｄｓ）の特性を有し、スペクトルチャンネル数は最大で数百以上となる可能性があり、通常、各スペクトルチャンネルの間は連続的である。ハイパースペクトルイメージングとは、イメージング技術とハイパースペクトル技術の組み合わせにより、被測定物の２次元の幾何学的空間と１次元のスペクトル情報を取得し、ハイパースペクトル分解能を持つ連続的な狭帯域の画像データを得ることを指す。

【0033】

分光反射率：分光反射率とは、ある波長帯域における地物の反射光束と、その波長帯域の入射光束との比を指す。地物は、異なる波長の電磁波を選択的に反射し、地物の特徴を有する。地物とは、地上にある物体（目標物ともいう）であり、本実施例では、被測定物や較正物体ともいう。被測定物とは、分光反射率の算出対象となる地物であり、較正物体とは、分光反射率が既知の地物である。明らかに、分光反射率の計算式は、地物によって反射された目標スペクトルを、地物が受光した入射光の基準スペクトルで除算するものである。

【0034】

光源が物体の表面に当たると、物体は異なる波長の電磁波を選択的に反射する。分光反射率とは、ある波長帯域において物体によって反射される光束と、物体に入射する光束との比であり、物体表面の属性である。分光反射率は物体そのものの色を表し、物体の色に関する情報を記録し、物体表面の材質を表す情報である。光束（ｌｕｍｉｎｏｕｓ ｆｌｕｘ）とは、人間の目で知覚できる放射パワーであり、単位時間あたりのある波長帯域の放射エネルギーと、その波長帯域の相対的な可視性（ｒｅｌａｔｉｖｅ ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ）との積に等しく、本実施例における光束は、スペクトルとして記すことができ、すなわち、光束をスペクトルで表現することができる。

【0035】

環境光感知：環境光とは、太陽光およびその散乱光を指し、環境光感知とは、環境光が地物体に入射したときに、入射光束を取得することを指し、入射光の光束は、通常、マルチ（ハイパー）スペクトルチャンネルを有するセンサによって取得され、前記入射光束は、地上の物体の分光反射率を算出するために用いられる。

【0036】

マルチスペクトルセンサ：マルチスペクトルセンサは、複数の広帯域（＞１０ｎｍ）かつ不連続なスペクトルチャンネルを有する感光素子を用いて、物体について対応するチャンネルの光強度情報を得るセンサであり、すなわち、スペクトル情報を得るために用いられる。

【0037】

コサイン応答：光がイメージャ検出器に傾斜して当たる場合、光電流出力はコサイン則に従うべきである。すなわち、この場合の照度は、光の垂直入射時の法線照度と入射角のコサインとの積に等しいはずである。

【0038】

原位置：事象の発生場所を指す。元の、正常な、自然な部分または場所にあり、被測定物の位置を変えたり、輸送などによって被測定物を傷つけたりしないことを指す。

【0039】

環境光スペクトル：分光反射率測定システムに、環境光感知モジュール１１を設けることができ、環境光感知モジュール１１は、環境光のスペクトル（すなわち、入射光束）を感知するために用いられ、このスペクトルを環境光スペクトルとして表記する。なお、環境光感知モジュール１１が感知できる環境光は、すべての環境光の一部に過ぎず、区別の便宜上、環境光感知モジュール１１が感知できる環境光を第１の環境光と称し、すなわち、環境光スペクトルは、第１の環境光に対応するスペクトル、すなわち、第１の環境光によって生成されたスペクトルである。

【0040】

基準スペクトル：分光反射率測定システムに、目標スペクトル収集モジュール１２を設けることができ、目標スペクトル収集モジュール１２は、環境光のスペクトルが物体によって反射された後のスペクトル（すなわち、反射光束）を感知するために用いられる。物体によって反射される前の環境光のスペクトルは、基準スペクトル（すなわち、入射光束）であり、この環境光のスペクトル（すなわち、基準スペクトル）は、目標スペクトル収集モジュール１２が感知できるスペクトルである。

【0041】

なお、目標スペクトル収集モジュール１２は、基準スペクトルを直接得ることはできず、目標スペクトル収集モジュール１２が感知できるスペクトルを基準スペクトルと呼ぶが、目標スペクトル収集モジュール１２が得ることができるのは、基準スペクトルが物体によって反射された後のスペクトルであり、すなわち、基準スペクトルが反射された後のスペクトルを得ることができる。

【0042】

目標スペクトル収集モジュール１２が感知できる環境光は、すべての環境光の一部に過ぎず、区別の便宜上、目標スペクトル収集モジュール１２が感知できる環境光を第２の環境光と称し、すなわち、基準スペクトルは、第２の環境光に対応するスペクトル、すなわち、第２の環境光によって生成されたスペクトルである。

【0043】

なお、目標スペクトル収集モジュール１２が感知できる第２の環境光は、環境光感知モジュール１１が感知できる第１の環境光とは異なるため、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間に差異が生じる。基準スペクトルと環境光スペクトルとの間に差異があり、かつ、目標スペクトル収集モジュール１２が基準スペクトルを直接得ることができないため、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係を較正する必要があり、これにより、環境光スペクトルを取得した後、環境光スペクトルと前記マッピング関係に基づいて基準スペクトルを推論することができる。

【0044】

目標スペクトル：分光反射率測定システムに、目標スペクトル収集モジュール１２を設けることができ、目標スペクトル収集モジュール１２は、基準スペクトルが物体によって反射された後のスペクトルを感知するために用いられ、この反射された後のスペクトルを目標スペクトル（すなわち、反射光束）として表記する。明らかに、基準スペクトルは物体によって反射されると、目標スペクトルが得られる。つまり、目標スペクトルは基準スペクトルに物体の分光反射率を乗じたものに等しい。

【0045】

上記の関係があるからこそ、基準スペクトルと目標スペクトルが既知であると、物体の分光反射率を得ることができ、目標スペクトルと物体の分光反射率が既知であると、基準スペクトルを得ることができる。

【0046】

被測定物の分光反射率を算出するために、本発明の実施例では、原位置オンラインリアルタイム分光反射率測定システムである分光反射率測定システムを提案する。基準スペクトルと環境光スペクトルとのマッピングパラメータを事前に較正することにより、被測定物の分光反射率を正確に算出することができ、被測定物の分光反射率の迅速、リアルタイム、効率的かつ正確な取得を実現することができる。例えば標準反射率板を用いて、分光反射率測定システムを事前に較正すると、現場でリアルタイムに被測定物の分光反射率を連続的に取得することができ、現場の地物（すなわち被測定物）の分光反射率の取得の利便性とリアルタイム性を向上させた。使用過程において、較正物体（標準ホワイトボード、標準反射率板など）を使用して一回の較正（すなわち、較正マッピングパラメータ）を行えばよく、較正物体のデータの収集を繰り返すことなく、分光反射率の取得を実現することができる。

【0047】

本発明の実施例では、分光反射率測定システムは環境光感知モジュール１１、目標スペクトル収集モジュール１２、およびデータ処理モジュール１３を含み得る。ここで、環境光感知モジュール１１は、異なる時刻および異なる太陽高度角度における目標領域の放射スペクトル（すなわち、環境光スペクトル）を取得し、環境光スペクトルをデータ処理モジュール１３に送信するために用いられる。目標スペクトル収集モジュール１２は、異なる時刻および異なる太陽高度角度における物体が太陽光によって照射された後に反射する放射スペクトル（すなわち、目標スペクトル）を取得し、目標スペクトルをデータ処理モジュール１３に送信するために用いられる。データ処理モジュール１３は、環境スペクトルおよび目標スペクトルの前処理、露光制御、マッピングパラメータ較正、分光反射率計算およびデータインバージョンに用いられる。

【0048】

前処理機能とは、入力データ（例えば、環境光スペクトルおよび目標スペクトル）のフィルタリングなどの前処理を行うことである。露光制御機能とは、環境光スペクトルおよび目標スペクトルに基づいて、環境光感知モジュール１１および目標スペクトル収集モジュール１２の露光時間およびスペクトルデータの平均収集回数を自動的に調整することである。マッピングパラメータ較正機能は、環境光感知モジュール１１と目標スペクトル収集モジュール１２のスペクトル取得における差を較正し、分光反射率測定システムの入出力関係を決定すること、すなわち、基準スペクトルと環境光スペクトルとのマッピングパラメータを較正することである。分光反射率計算機能は、較正されたマッピングパラメータに基づいて被測定物の分光反射率を計算することであり、例えば、環境光感知モジュール１１の環境光スペクトル、目標スペクトル収集モジュール１２の目標スペクトル、および前記マッピングパラメータに基づいて被測定物の分光反射率を計算する。データインバージョン機能は、算出された分光反射率を物質パラメータインバージョンモデルに導入し、被測定物の分光反射率に基づいて特定のパラメータのインバージョン計算を実行することができる。

【0049】

本発明の実施形態は、マッピングパラメータの較正プロセスと、較正されたマッピングパラメータに基づく被測定物の分光反射率の計算に関する。マッピングパラメータの較正プロセスでは、分光反射率測定システムの下に較正物体を配置することができ、較正物体は分光反射率が既知の物体であり、この場合、図２Ａに示されるように、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピングパラメータが較正される。較正されたマッピングパラメータに基づいて被測定物の分光反射率を計算する場合、図２Ｂに示されるように、分光反射率測定システムの下にあるのは被測定物であり、被測定物は分光反射率の算出対象となる、分光反射率が未知の物体である。

【0050】

例示的に、マッピングパラメータの較正プロセスは、環境光スペクトル、基準スペクトル、および目標スペクトルに関し、区別を容易にするために、前記プロセスの環境光スペクトルを較正環境光スペクトルと呼び、前記プロセスの基準スペクトルを較正基準スペクトルと呼び、前記プロセスの目標スペクトルを較正目標スペクトルと呼ぶ。

【0051】

較正されたマッピングパラメータに基づいて被測定物の分光反射率を計算する場合、環境光スペクトル、基準スペクトル、および目標スペクトルに関し、前記プロセスの環境光スペクトルを測定環境光スペクトルと呼び、前記プロセスの基準スペクトルを測定基準スペクトルと呼び、前記プロセスの目標スペクトルを測定目標スペクトルと呼ぶ。

【0052】

マッピングパラメータの較正プロセスは、図３に示されるように、以下を含み得る。

【0053】

ステップ３０１、環境光感知モジュール１１は、目標較正時刻における較正環境光スペクトルを収集し、前記較正環境光スペクトルをデータ処理モジュール１３に送信する。前記較正環境光スペクトルは第１の環境光のスペクトルであってもよく、前記第１の環境光は、環境光感知モジュール１１によって感知された環境光であってもよい。

【0054】

ステップ３０２、目標スペクトル収集モジュール１２は、目標較正時刻における較正目標スペクトルを収集し、前記較正目標スペクトルをデータ処理モジュール１３に送信する。前記較正目標スペクトルは較正物体が第２の環境光を反射するスペクトルであり、前記第２の環境光は、目標スペクトル収集モジュール１２によって感知された環境光である。

【0055】

例示的に、較正物体は、ホワイトボード、標準反射率板などの分光反射率が既知の物体であり、この較正物体の種類について限定せず、以降の実施例ではホワイトボードを例として説明する。

【0056】

例示的に、屋外の開放環境では、目標スペクトル収集モジュール１２の収集範囲の環境光照度と環境光感知モジュール１１の感知範囲の環境光照度が同じであり、かつ上下の光環境が遮光されないことが保証される。ホワイトボードは目標スペクトル収集モジュール１２の収集範囲に配置され、ホワイトボードは目標スペクトル収集モジュール１２の収集範囲を完全にカバーする必要があり、ホワイトボードの配置の模式図を図２Ａに示す。ホワイトボードの位置を調整し終えた後、目標スペクトル収集モジュール１２と環境光感知モジュール１１が同期してスペクトルを収集し、すなわち、同一の時刻（この時刻を目標較正時刻と呼ぶことにする）のスペクトルを収集し、環境光感知モジュール１１が収集したスペクトルを較正環境光スペクトルであり、目標スペクトル収集モジュール１２が収集したスペクトルを較正目標スペクトルである。

【0057】

目標較正時刻は、時刻Ｔ１、時刻Ｔ２などの複数の時刻であってもよいため、環境光感知モジュール１１は、時刻Ｔ１の較正環境光スペクトルを収集してもよく、目標スペクトル収集モジュール１２は、時刻Ｔ１の較正目標スペクトルを収集してもよい。環境光感知モジュール１１は、時刻Ｔ２の較正環境光スペクトルを収集してもよく、目標スペクトル収集モジュール１２は、時刻Ｔ２の較正目標スペクトルを収集してもよいなどである。

【0058】

ステップ３０３、データ処理モジュール１３が露光時間を調整するか否かを判断する。調整する場合、露光時間を調整し、環境光感知モジュール１１に、調整された露光時間に基づいて較正環境光スペクトルを収集するように指示し、すなわち、ステップ３０１を再実行し、目標スペクトル収集モジュール１２に、調整された露光時間に基づいて較正目標スペクトルを収集するように指示し、すなわち、ステップ３０２を再実行する。調整しない場合、ステップ３０４を実行してもよい。

【0059】

例えば、データ処理モジュール１３は、較正環境光スペクトル（複数の較正環境光スペクトル値であってもよい）および較正目標スペクトル（複数の較正目標スペクトル値であってもよい）を受信した後、すべての較正環境光スペクトルおよびすべての較正目標スペクトルにおける最大値を決定してもよく、この最大値を最大スペクトル値と呼ぶ。

【0060】

前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最小値（経験に基づいて設定してもよい）より小さい場合、第１の露光時間を第２の露光時間に調整してもよく、第２の露光時間は第１の露光時間より大きく、すなわち、第１の露光時間の値を増加させ、第１の露光時間は、環境光感知モジュール１１および目標スペクトル収集モジュール１２が現在使用している露光時間である。次に、データ処理モジュール１３は、第２の露光時間を環境光感知モジュール１１に送信し、環境光感知モジュール１１は、第２の露光時間に基づいて較正環境光スペクトルを収集し、すなわち、環境光感知モジュール１１は、第２の露光時間において較正環境光スペクトルを収集し、ステップ３０１に戻る。同様に、データ処理モジュール１３は、第２の露光時間を目標スペクトル収集モジュール１２に送信し、目標スペクトル収集モジュール１２は、第２の露光時間に基づいて較正目標スペクトルを収集し、すなわち、目標スペクトル収集モジュール１２は、第２の露光時間において較正目標スペクトルを収集し、ステップ３０２に戻る。

【0061】

前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最大値（経験に基づいて設定してもよい）より大きい場合、第１の露光時間を第３の露光時間に調整してもよく、第３の露光時間は第１の露光時間より小さく、すなわち、第１の露光時間の値を減少させる。次に、データ処理モジュール１３は、第３の露光時間を環境光感知モジュール１１に送信し、環境光感知モジュール１１は、第３の露光時間に基づいて較正環境光スペクトルを収集し、ステップ３０１に戻る。同様に、データ処理モジュール１３は、第３の露光時間を目標スペクトル収集モジュール１２に送信し、目標スペクトル収集モジュール１２は、第３の露光時間に基づいて較正目標スペクトルを収集し、ステップ３０２に戻る。

【0062】

前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最小値より小さくなく、かつ前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最大値より大きくない場合、すなわち、前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最小値と所定のスペクトル最大値との間にある場合、環境光感知モジュール１１および目標スペクトル収集モジュール１２が現在使用している第１の露光時間は適切であり、調整する必要がないことを示し、データ処理モジュール１３は、露光時間を調整しないと判断し、ステップ３０４を実行してもよい。

【0063】

まとめると、太陽光の光強度は時間や天候によって大きく異なるため、較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルを取得するために一律の露光時間を使用することは不可能であるため、データ処理モジュール１３は、露光時間が適切であるか否か、すなわち露光時間を調整するか否かを分析することができ、露光時間を調整する場合は、露光時間を調整し、露光時間を調整するよう環境光感知モジュール１１および目標スペクトル収集モジュール１２に指示する。

【0064】

ステップ３０４、データ処理モジュール１３は、較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルに対してスペクトルの前処理を行う。例えば、データフィルタリング、ダークノイズ除去などの前処理が挙げられるが、この前処理について限定しない。

【0065】

ステップ３０５、データ処理モジュール１３は、較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルに基づいて、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係を決定し、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係を保存する。

【0066】

可能な一実施形態では、ステップ３０５の実現プロセスは、以下を含み得る。

【0067】

ステップ３０５１、同一の目標波長に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルを決定する。

【0068】

例示的に、目標較正時刻における較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルについて、較正環境光スペクトルは、複数の波長の較正環境光スペクトルであってもよく、較正目標スペクトルは、複数の波長の較正目標スペクトルであってもよい。例えば、環境光感知モジュール１１は、第１の波長セット内の各波長の較正環境光スペクトルを収集するために用いられ、目標スペクトル収集モジュール１２は、第２の波長セット内の各波長の較正目標スペクトルを収集するために用いられ、第１の波長セットは、第２の波長セットのサブセットであり、例えば、第１の波長セットは、波長ａ１、波長ａ３、および波長ａ５を含み、第２の波長セットは、波長ａ１、波長ａ２、波長ａ３、波長ａ４、および波長ａ５を含み、もちろん、上記は一例に過ぎず、第１の波長セットの波長数は、３よりはるかに大きく、例えば、数十であり、第２の波長セットの波長数は、５よりはるかに大きく、例えば、数百であり、これについて特に限定せず、波長数は、スペクトルチャンネル数とも呼ばれ得、例えば、スペクトルチャンネル数は、３および５などであってもよい。

【0069】

まとめると、データ処理モジュール１３は、同一の目標較正時刻における、複数の較正環境光スペクトルおよび複数の較正目標スペクトルを得ることができ、例えば、データ処理モジュール１３は、波長ａ１の較正環境光スペクトルｂ１、波長ａ３の較正環境光スペクトルｂ３、波長ａ５の較正環境光スペクトルｂ５、波長ａ１の較正目標スペクトルｃ１、波長ａ２の較正目標スペクトルｃ２、波長ａ３の較正目標スペクトルｃ３、波長ａ４の較正目標スペクトルｃ４、および波長ａ５の較正目標スペクトルｃ５を得ることができる。

【0070】

データ処理モジュール１３は、第２の波長セットの各波長（例えば、波長ａ１、波長ａ２、波長ａ３、波長ａ４、および波長ａ５）をすべて目標波長として扱ってもよい。波長ａ１について、較正環境光スペクトルｂ１および較正目標スペクトルｃ１は、同一の目標波長ａ１に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルである。波長ａ３について、較正環境光スペクトルｂ３および較正目標スペクトルｃ３は、同一の目標波長ａ３に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルである。波長ａ５について、較正環境光スペクトルｂ５および較正目標スペクトルｃ５は、同一の目標波長ａ５に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルである。

【0071】

波長ａ２について、第１の波長セットには波長ａ２が存在しないので、較正環境光スペクトルｂ１、較正環境光スペクトルｂ３および較正環境光スペクトルｂ５のうちの少なくとも２つに基づいて、波長ａ２に対応する較正環境光スペクトルを算出してもよく、これを較正環境光スペクトルｂ２と表記し、この算出方法について限定しない。例えば、較正環境光スペクトルｂ２を以下のように算出してもよい。第１の波長セットから第１のマッチング波長と第２のマッチング波長を選択し、第１のマッチング波長は、第１の波長セット内の波長ａ２に最も近くて目標波長より小さい波長、例えば波長ａ１であり、第２のマッチング波長は、第１の波長セット内の波長ａ２に最も近くて目標波長より大きい波長、例えば波長ａ３である。そして、波長ａ１の較正環境光スペクトルｂ１および波長ａ３の較正環境光スペクトルｂ３に基づいて、波長ａ２の較正環境光スペクトルｂ２を算出し、例えば、較正環境光スペクトルｂ１および較正環境光スペクトルｂ３に対して、補間演算、平均演算、重み付け演算（重み付けの重みは任意に設定可能）などを行うことにより、較正環境光スペクトルｂ２を得る。較正環境光スペクトルｂ２が得られる限り、この算出方法について限定しない。

【0072】

これまでのところ、波長ａ２について、較正環境光スペクトルｂ２および較正目標スペクトルｃ２は、同一の目標波長ａ２に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルである。

【0073】

波長ａ４について、第１の波長セットには波長ａ４が存在しないので、波長ａ４に対応する較正環境光スペクトルｂ４を算出してもよい。例えば、波長ａ３の較正環境光スペクトルｂ３および波長ａ５の較正環境光スペクトルｂ５に基づいて、波長ａ４の較正環境光スペクトルｂ４を算出することができ、この算出方法について限定しない。これまでのところ、波長ａ４について、較正環境光スペクトルｂ４および較正目標スペクトルｃ４は、同一の目標波長ａ４に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルである。

【0074】

まとめると、各目標波長に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルを得ることができ、各目標波長について、前記目標波長に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルに基づいて後続のステップを実行して、前記目標波長に対応するマッピングパラメータを得て前記マッピング関係を保存することができ、すなわち、各目標波長に対応するマッピングパラメータが保存されることになる。以下、説明の便宜上、一つの目標波長を例にとり、前記目標波長に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルに基づいて、後続のステップを実行する。

【0075】

ステップ３０５２、各目標波長について、前記目標波長に対応する較正目標スペクトルおよび較正物体の分光反射率に基づいて、前記目標波長に対応する較正基準スペクトルを決定し、前記較正基準スペクトルは、第２の環境光のスペクトルであってもよく、第２の環境光は、目標スペクトル収集モジュール１２によって感知された環境光である。

【0076】

例えば、較正目標スペクトルは、較正基準スペクトルが較正物体によって反射された後に得られるものであるため、較正目標スペクトルと較正物体の分光反射率が既知である場合、較正基準スペクトルを決定することができる。例えば、較正目標スペクトルを分光反射率で割ることによって較正基準スペクトルを求める。

【0077】

ステップ３０５３、各目標波長について、前記目標波長に対応する較正基準スペクトルおよび前記目標波長に対応する較正環境光スペクトルに基づいて、前記目標波長に対応するマッピングパラメータを決定し、前記マッピングパラメータを保存し、前記マッピングパラメータは、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係を表すために用いられる。

【0078】

可能な一実施形態では、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係は、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ）のような関数関係を満たし、ｆは経験に基づいて設定可能な関数関係を表し、ｆはｘとｋに関係する関数である。この関数関係ｆの表現について限定せず、ｆ（ｘ，ｋ）＝ｘ／ｋのように任意に設定することができ、もちろん、これは簡単な表現形式であり、実際の適用では関数関係ｆはより複雑になる。ｙは基準スペクトル、ｘは環境光スペクトル、ｋは基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピングパラメータを表す。

【0079】

上式において、ｙは基準スペクトルを表し、既知の値であり、すなわち目標波長に対応する較正基準スペクトルを表し、ｘは環境光スペクトルを表し、既知の値であり、すなわち目標波長に対応する較正環境光スペクトルを表し、関数関係ｆは予め設定されており、ｋは未知の値であり、すなわち決定する必要があるマッピングパラメータであり、したがって、較正基準スペクトルｙおよび較正環境光スペクトルｘを式ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ）に代入してマッピングパラメータｋを得ることができる。

【0080】

可能な一実施形態では、環境光感知モジュール１１はさらに、位置データを収集し、前記位置データをデータ処理モジュール１３に送信することができる。ステップ３０５３において、データ処理モジュール１３は、前記位置データに基づいて角度パラメータを決定し、前記角度パラメータ、前記較正基準スペクトルおよび前記較正環境光スペクトルに基づいて、前記マッピングパラメータを決定することができ、前記マッピングパラメータは、基準スペクトル、環境光スペクトルおよび角度パラメータの間のマッピング関係を表す。例示的、前記位置データが環境光感知モジュール１１の姿勢情報であれば、前記角度パラメータは、前記姿勢情報に対応する姿勢角であってもよく、例えば、姿勢情報は環境光感知モジュール１１の姿勢角であり、環境光感知モジュール１１の姿勢角を直接決定することができる。および／または、前記位置データが環境光感知モジュール１１の経度および緯度情報であれば、前記角度パラメータは、前記経度および緯度情報に対応する天頂角であってもよく、例えば、環境光感知モジュール１１の経度および緯度情報に基づいて太陽の天頂角を決定してもよく、この決定方式について限定しない。また、角度パラメータには、太陽の天頂角の他に、較正物体の天頂角が含まれていてもよく、例えば、較正物体の天頂角を予め設定しておき、例えば、鉛直下方の収集および水平方向の収集について、較正物体の天頂角が０度および９０度となるように設定してもよい。

【0081】

例えば、基準スペクトルと、環境光スペクトルと、角度パラメータとの間のマッピング関係は、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ）のような関数関係を満たし、ｆは経験に基づいて設定可能な関数関係を表し、ｆはｘ、ｐおよびｋに関係する関数である。この関数関係ｆの表現について限定せず、任意に設定することができる。ｘは環境光スペクトル、ｙは基準スペクトル、ｋは角度パラメータと、基準スペクトルと、環境光スペクトルとの間のマッピングパラメータを表す。

【0082】

ｐは、角度パラメータを表し、角度パラメータｐは、環境光感知モジュール１１の姿勢角ｐ１、太陽の天頂角ｐ２、および較正物体の天頂角ｐ３のうちの少なくとも１つを含み、例えば、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３）、または、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１，ｐ２）、または、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１，ｐ３）、または、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ２，ｐ３）、または、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１）、または、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ２）、または、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ３）となるが、もちろん、上記はいくつかの例に過ぎず、これについて限定しない。説明の便宜上、以降はｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３）を例にとって説明する。

【0083】

上式において、ｙは目標波長に対応する較正基準スペクトルを表し、ｘは目標波長に対応する較正環境光スペクトルを表し、関数関係ｆは予め設定されており、ｐ１は環境光感知モジュール１１の姿勢角を表し、ｐ２は太陽の天頂角を表し、ｐ３は較正物体の天頂角を表し、ｘ、ｙ、ｐ１、ｐ２、ｐ３はすべて既知の値であることは明らかであり、ｋは未知の値であり、すなわち決定する必要があるマッピングパラメータであり、したがって、ｘ、ｙ、ｐ１、ｐ２、ｐ３を式ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３）に代入してマッピングパラメータｋを得ることができる。

【0084】

可能な一実施形態では、上記の式ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３）は、式ｙ＝ｆ（ｘ，ｚ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３）に置き換えてもよく、ｚはホワイトボードの分光反射率を表し、既知の値であり、すなわち、ｘ、ｙ、ｚ、ｐ１、ｐ２、ｐ３を式ｙ＝ｆ（ｘ，ｚ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３）に代入してマッピングパラメータｋを得ることができる。

【0085】

可能な一実施態様において、マッピングパラメータの較正プロセスについて、マッピングパラメータｋを得るように、環境光スペクトルを基準スペクトルにマッピングすることができるマッピング関係モデルを得てもよい。

【0086】

例えば、環境光感知モジュール１１は、較正環境光スペクトルを収集することができ、前記較正環境光スペクトルをｘ（ＩＥとも表記される）と表記することができ、光均一化経路、レンズの透過率、スプリット素子の回折効率、検出器応答、スペクトルチャンネル数、およびホワイトボードの分光反射率など、分光反射率測定システムにおける多くの要素の不一致により、基準スペクトルが較正環境光スペクトルｘと等しくないため、マッピングパラメータの較正が必要となり、すなわち、基準スペクトルｙ（Ｉｒｅｆとも表記される）と較正環境光スペクトルｘとの間のマッピング関係モデルを較正する必要がある。前記マッピング関係モデルは、分光反射率測定システムの入出力関係を表すために用いられ、例えば、前記マッピング関係モデルは、ｙ＝ｆ（ｘ，ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｚ，ｋ）であってもよい。上式において、入出力関係はｆで表してもよく、ｆはｘ、ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｚ、ｋなどのパラメータに関連し、ｘ（ＩＥ）は環境光スペクトルを表し、ｐ１は環境光感知モジュール１１の姿勢角を表し、ｐ２は太陽の天頂角を表し、ｐ３は較正物体の天頂角を表し、ｚはホワイトボードの分光反射率を表し、ｋはマッピングパラメータを表し、すなわち較正プロセスにおいて決定する必要がある値を表し、ｙ（Ｉｒｅｆ）は基準スペクトルを表す。明らかに、上記のマッピング関係モデルｙ＝ｆ（ｘ，ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｚ，ｋ）は、環境光スペクトルと参照スペクトルとの間のマッピング関係を表し、マッピングパラメータｋを算出するだけでよい。

【0087】

もちろん、上記のマッピング関係モデルｙ＝ｆ（ｘ，ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｚ，ｋ）は一例に過ぎず、実際の適用では、ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｚのうちの少なくとも１つのパラメータを取り除くことも可能であり、このマッピング関係モデルについて限定しない。

【0088】

マッピングパラメータを得た後、前記マッピングパラメータを保存することができ、後続の被測定物の分光反射率の計算において、ホワイトボードを用いて基準スペクトルを得る必要がなく、環境光感知モジュール１１の環境光スペクトルおよびマッピングパラメータにより直接マッピングして基準スペクトルを得ることができる。

【0089】

被測定物の分光反射率の計算プロセスは、図４に示されるように、以下を含み得る。

【0090】

ステップ４０１、環境光感知モジュール１１は、目標測定時刻における測定環境光スペクトルを収集し、前記測定環境光スペクトルをデータ処理モジュール１３に送信する。前記測定環境光スペクトルは第１の環境光のスペクトルであってもよく、前記第１の環境光は、環境光感知モジュール１１によって感知された環境光であってもよい。

【0091】

ステップ４０２、目標スペクトル収集モジュール１２は、目標測定時刻における測定目標スペクトルを収集し、前記測定目標スペクトルをデータ処理モジュール１３に送信する。前記測定目標スペクトルは測定物体が第２の環境光を反射するスペクトルであり、前記第２の環境光は、目標スペクトル収集モジュール１２によって感知された環境光である。

【0092】

例示的に、被測定物は、分光反射率の算出対象となる物体であり、これについて限定しない。

【0093】

目標測定時刻は、時刻ｔ１のような任意の時刻であってもよく、環境光感知モジュール１１は、時刻ｔ１における測定環境光スペクトルを収集してもよく、目標スペクトル収集モジュール１２は、時刻ｔ１における測定目標スペクトルを収集してもよい。

【0094】

例示的に、屋外の開放環境では、目標スペクトル収集モジュール１２の収集範囲の環境光照度と環境光感知モジュール１１の感知範囲の環境光照度が同じであり、かつ上下の光環境が遮光されないことを保証してもよく、被測定物を目標スペクトル収集モジュール１２の収集範囲に配置する。

【0095】

ステップ４０３、データ処理モジュール１３が露光時間を調整するか否かを判断する。調整する場合、露光時間を調整し、環境光感知モジュール１１に、調整された露光時間に基づいて測定環境光スペクトルを収集するように指示し、すなわち、ステップ４０１を再実行し、目標スペクトル収集モジュール１２に、調整された露光時間に基づいて測定目標スペクトルを収集するように指示し、すなわち、ステップ４０２を再実行する。調整しない場合、ステップ４０４を実行してもよい。

【0096】

例えば、データ処理モジュール１３は、複数の測定環境光スペクトル値および複数の測定目標スペクトル値を受信した後、すべての測定環境光スペクトルおよびすべての測定目標スペクトルにおける最大値、すなわち最大スペクトル値を決定してもよい。前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最小値より小さい場合、第１の露光時間を第２の露光時間に調整してもよく、第２の露光時間は第１の露光時間より大きく、第１の露光時間は、環境光感知モジュール１１および目標スペクトル収集モジュール１２が現在使用している露光時間である。次に、第２の露光時間を環境光感知モジュール１１に送信し、環境光感知モジュール１１は、第２の露光時間に基づいて測定環境光スペクトルを収集し、第２の露光時間を目標スペクトル収集モジュール１２に送信し、目標スペクトル収集モジュール１２は、第２の露光時間に基づいて測定目標スペクトルを収集する。前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最大値より大きい場合、第１の露光時間を第３の露光時間に調整してもよく、第３の露光時間は第１の露光時間より小さく、第３の露光時間を環境光感知モジュール１１に送信し、環境光感知モジュール１１は、第３の露光時間に基づいて測定環境光スペクトルを収集し、第３の露光時間を目標スペクトル収集モジュール１２に送信し、目標スペクトル収集モジュール１２は、第３の露光時間に基づいて測定目標スペクトルを収集する。前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最小値より小さくなく、かつ前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最大値より大きくない場合、環境光感知モジュール１１および目標スペクトル収集モジュール１２が現在使用している第１の露光時間は適切であり、ステップ４０４を実行する。

【0097】

ステップ４０４、データ処理モジュール１３は、測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルに対してスペクトルの前処理を行う。例えば、データフィルタリング、ダークノイズ除去などの前処理が挙げられるが、この前処理について限定しない。

【0098】

ステップ４０５、データ処理モジュール１３は、測定環境光スペクトル、測定目標スペクトル、および基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係に基づいて、被測定物の分光反射率を決定する。

【0099】

可能な一実施形態では、ステップ４０５の実現プロセスは、以下を含み得る。

【0100】

ステップ４０５１、同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルを決定する。

【0101】

可能な一実施形態では、環境光感知モジュール１１は、第１の波長セット内の各波長の測定環境光スペクトルを収集するために用いられ、目標スペクトル収集モジュール１２は、第２の波長セット内の各波長の測定目標スペクトルを収集するために用いられ、第１の波長セットは、第２の波長セットのサブセットである。データ処理モジュール１３は、第２の波長セット内の各波長を目標波長とし、各目標波長について、目標スペクトル収集モジュール１２から、前記目標波長に対応する測定目標スペクトルを収集し、前記目標波長が第１の波長セットに存在するか否かを判断し、存在する場合、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトルを環境光感知モジュール１１から取得し、存在しない場合、環境光感知モジュール１１によって収集された少なくとも２つの波長の測定環境光スペクトルに基づいて、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトルを決定する。例えば、第１の波長セットから第１のマッチング波長と第２のマッチング波長を選択し、第１のマッチング波長に対応する測定環境光スペクトルと、第２のマッチング波長に対応する測定環境光スペクトルとに基づいて、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトルを決定する。第１のマッチング波長は、第１の波長セット内の前記目標波長に最も近くて前記目標波長より小さい波長であり、第２のマッチング波長は、第１の波長セット内の前記目標波長に最も近くて前記目標波長より大きい波長である。

【0102】

ステップ４０５１の実現プロセスは、ステップ３０５１の実現プロセスと類似するので、ここでは繰り返さない。

【0103】

まとめると、各目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルを得ることができ、各目標波長について、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルに基づいて後続のステップを実行して、前記目標波長に対応する分光反射率を得る。説明の便宜上、一つの目標波長を例にとり、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルに基づいて、後続のステップを実行する。

【0104】

ステップ４０５２、前記測定環境光スペクトルおよびマッピングパラメータ（すなわち基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピングパラメータ）に基づいて、測定基準スペクトルを決定し、前記測定基準スペクトルは、第２の環境光のスペクトルであってもよい。

【0105】

可能な一実施形態では、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係は、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ）のような関数関係を満たし、ｆは経験に基づいて設定可能な関数関係を表し、ｙは基準スペクトル、ｘは環境光スペクトル、ｋは基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピングパラメータを表す。

【0106】

ステップ４０５２において、マッピングパラメータｋは既知の値であり、ｘは目標波長に対応する測定環境光スペクトルであり、既知の値であるため、マッピングパラメータｋおよび測定環境光スペクトルｘを式ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ）に代入して、前記目標波長に対応する測定基準スペクトルである基準スペクトルｙを得ることができる。

【0107】

可能な一実施形態では、環境光感知モジュール１１はさらに、位置データを収集し、前記位置データをデータ処理モジュール１３に送信することができる。ステップ４０５２において、データ処理モジュール１３は、前記位置データに基づいて角度パラメータを決定し、前記測定環境光スペクトル、前記角度パラメータ、および前記マッピングパラメータに基づいて、前記測定基準スペクトルを決定することができ、前記マッピングパラメータは、基準スペクトル、環境光スペクトルおよび角度パラメータの間のマッピング関係を表す。例示的、前記位置データが環境光感知モジュール１１の姿勢情報であれば、前記角度パラメータは、前記姿勢情報に対応する姿勢角であってもよく、例えば、姿勢情報は環境光感知モジュール１１の姿勢角であり、環境光感知モジュール１１の姿勢角を直接決定することができる。および／または、前記位置データが環境光感知モジュール１１の経度および緯度情報であれば、前記角度パラメータは、前記経度および緯度情報に対応する天頂角であってもよく、例えば、環境光感知モジュール１１の経度および緯度情報に基づいて太陽の天頂角を決定してもよく、この決定方式について限定しない。また、角度パラメータには、太陽の天頂角の他に、被測定物の天頂角が含まれていてもよく、例えば、被測定物の天頂角を予め設定しておき、例えば、鉛直下方の収集および水平方向の収集について、被測定物の天頂角が０度および９０度となるように設定してもよい。

【0108】

例えば、基準スペクトルと、環境光スペクトルと、角度パラメータとの間のマッピング関係は、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ）のような関数関係を満たし、ｆは経験に基づいて設定可能な関数関係を表し、ｘは環境光スペクトル、ｙは基準スペクトル、ｋはマッピングパラメータを表す。ｐは、角度パラメータを表し、角度パラメータｐは、環境光感知モジュール１１の姿勢角ｐ１、太陽の天頂角ｐ２、および被測定物の天頂角ｐ３のうちの少なくとも１つを含み、例えば、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３）、または、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１，ｐ２）、または、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１，ｐ３）、または、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ２，ｐ３）、または、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１）、または、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ２）、または、ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ３）となるが、もちろん、上記はいくつかの例に過ぎず、これについて限定しない。説明の便宜上、以降はｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３）を例にとって説明する。

【0109】

上式において、ｙは目標波長に対応する測定基準スペクトルを表し、ｘは目標波長に対応する測定環境光スペクトルを表し、ｐ１は環境光感知モジュール１１の姿勢角を表し、ｐ２は太陽の天頂角を表し、ｐ３は被測定物の天頂角を表し、ｋはマッピングパラメータであり、ｘ、ｋ、ｐ１、ｐ２、ｐ３はすべて既知の値であることは明らかであり、ｙは未知の値であり、すなわち決定する必要がある測定基準スペクトルであり、したがって、ｘ、ｋ、ｐ１、ｐ２、ｐ３を式ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３）に代入して目標波長に対応する測定基準スペクトルｙを得ることができる。

【0110】

可能な一実施形態では、上記の式ｙ＝ｆ（ｘ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３）は、式ｙ＝ｆ（ｘ，ｚ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３）に置き換えてもよく、ｚはホワイトボードの分光反射率を表し、既知の値であり、すなわち、ｘ、ｋ、ｚ、ｐ１、ｐ２、ｐ３を式ｙ＝ｆ（ｘ，ｚ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３）に代入して測定基準スペクトルｙを得ることができる。

【0111】

もちろん、上記のマッピング関係モデルｙ＝ｆ（ｘ，ｚ，ｋ，ｐ１，ｐ２，ｐ３，）は一例に過ぎず、実際の適用では、ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｚのうちの少なくとも１つのパラメータを取り除くことも可能であり、このマッピング関係モデルについて限定しない。

【0112】

上式において、環境光感知モジュール１１の姿勢角ｐ１、太陽の天頂角ｐ２、被測定物の天頂角ｐ３は、環境光感知モジュール１１の姿勢の変化、被測定物の姿勢の不一致、太陽の天頂角の過度の変化などに伴って算出される測定基準スペクトルの不正確さに対応して補正するためのパラメータ、すなわち、より正確な測定基準スペクトルを得るためのパラメータとして機能する。

【0113】

まとめると、目標波長に対応する測定環境光スペクトルと、目標波長に対応するマッピングパラメータ（基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピングパラメータ）とに基づいて目標波長に対応する測定基準スペクトルを決定する。

【0114】

ステップ４０５３、前記測定目標スペクトルおよび前記測定基準スペクトルに基づいて、被測定物の分光反射率を決定する。例えば、被測定物の分光反射率は、式Ｒ＝ＩＯ／Ｉｒｅｆで算出することができ、ＩＯは目標波長に対応する測定目標スペクトルを表し、Ｉｒｅｆは目標波長に対応する測定基準スペクトルを表し、Ｒは目標波長に対応する被測定物の分光反射率を表し、これで被測定物の分光反射率が得られる。

【0115】

可能な一実施形態では、被測定物の分光反射率を得た後、物質パラメータのインバージョンも行うことができる。すなわち、データ処理モジュール１３は、アプリケーションシナリオに応じて対応するインバージョンモデルに分光反射率を導入し、分光反射率をインバージョンし、被測定物の、分光反射率に関連するパラメータを得る。

【0116】

可能な一実施形態では、環境光感知モジュール１１は、少なくとも光均一化経路とマルチスペクトルセンサとを備え、光均一化経路はマルチスペクトルセンサに対向して配置され、環境光は光均一化経路によって光均一化された後、マルチスペクトルセンサに伝送され、マルチスペクトルセンサが複数の波長の環境光スペクトルを収集する。

【0117】

例えば、光均一化経路は、異なる入射角で透過した光線を均一化することができ、透過光は、入射角とは関係なく複数の角度で散乱する。均一化された光はマルチスペクトルセンサに伝送される。マルチスペクトルセンサは、複数の波長帯域のスペクトル強度を測定し、均一化された光を受光することができる。光線が異なる角度で光均一化経路に入射すると、マルチスペクトルセンサの光電流出力はコサイン応答に従う。マルチスペクトルセンサは、マルチチャンネルのフォトダイオード、マルチチャンネルスペクトルセンサ、またはシングルポイント光ファイバ分光器であってもよい。

【0118】

または、環境光感知モジュール１１は、少なくとも光均一化経路と、光ファイバと、光ファイバ分光器とを備え、光ファイバの一端は、光ファイバ分光器に接続され、光ファイバの他端は、光均一化経路に接続され、環境光は、光均一化経路によって光均一化された後、光ファイバを介して光ファイバ分光器に伝送され、光ファイバ分光器が複数の波長の環境光スペクトルを収集する。上記方式と比較して、マルチスペクトルセンサは光ファイバ分光器に置き換えられ、光均一化経路は光ファイバを介して光ファイバ分光器に接続され、その他の構造は上記と類似するため、ここでは繰り返さない。

【0119】

上記の方式では、光ファイバ分光器が取得可能な測定環境光スペクトルの波長数が、マルチスペクトルセンサが取得可能な測定環境光スペクトルの波長数より多い。例えば、光ファイバ分光器は数百の波長の環境光スペクトルを収集することができ、マルチスペクトルセンサは数十の波長の環境光スペクトルを収集することができる。

【0120】

可能な一実施形態では、環境光感知モジュール１１はさらに、姿勢センサ（例えば、ジャイロセンサ）および／または位置センサ（例えば、ＧＰＳ）を備えてもよく、姿勢センサは姿勢情報（例えば、水平面に対する環境光感知モジュール１１の姿勢角）を収集するために用いられ、位置センサは経度および緯度情報を収集するために用いられる。

【0121】

可能な一実施形態では、目標スペクトル収集モジュール１２は、レンズおよびハイパースペクトルイメージャを含み得る。レンズは、目標領域に対して撮像または受光を行うことができ、ハイパースペクトルイメージャと直接または光ファイバによって接続され、また、結像レンズまたはコリメートレンズなどであってもよい。ハイパースペクトルイメージャは、レンズが撮像または受光を行う目標領域によって反射または放射された異なる波長帯域のスペクトル情報、すなわち目標スペクトルを得ることができる。ハイパースペクトルイメージャは、シングルポイント光ファイバ分光器、プッシュブルーム（ｐｕｓｈ ｂｒｏｏｍ）イメージング分光器、またはスターリング（ｓｔａｒｉｎｇ）イメージング分光器であってもよい。

【0122】

例えば、目標スペクトル収集モジュール１２は、少なくともレンズと光ファイバ分光器（例えば、シングルポイント光ファイバ分光器）とを備え、前記レンズは前記光ファイバ分光器に接続（直接または光ファイバによって接続）され、前記レンズは、被測定物が環境光を反射した後の光を収集して前記光ファイバ分光器に伝送することができ、前記光ファイバ分光器が複数の波長の目標スペクトルを収集する。または、目標スペクトル収集モジュール１２は、少なくともレンズとイメージング分光器（例えば、プッシュブルームイメージング分光器またはスターリングイメージング分光器）とを備え、前記レンズは前記イメージング分光器に接続されてもよく、前記レンズは、被測定物が環境光を反射した後の光を収集して前記イメージング分光器に伝送することができ、前記イメージング分光器が複数の波長の目標スペクトルを収集する。

【0123】

以下、いくつかの具体的な適用シナリオに関連して、本発明の実施例の環境光感知モジュール１１、目標スペクトル収集モジュール１２およびデータ処理モジュール１３の接続関係、構造および機能などについて説明する。

【0124】

適用シナリオ１

【0125】

図５Ａに示すように、１は環境光感知モジュール１１の光均一化経路であり、異なる入射角で透過した光線を均一化することができ、透過光は、入射角とは関係なく複数の角度で散乱し、均一化された光はマルチスペクトルセンサに伝送される。２は環境光感知モジュール１１のマルチスペクトルセンサであり、複数の波長のスペクトル強度を取得することができ、均一化された光を受光することができる。光線が異なる角度で光均一化経路に入射すると、マルチスペクトルセンサの光電流出力はコサイン応答に従い、目標領域のスペクトル（すなわち、環境光スペクトル）を収集することができる。３は姿勢センサ（例えば、ジャイロセンサ）および、位置センサ（例えば、ＧＰＳ）であり、環境光検知モジュール１１の緯度、経度、および姿勢角などの情報を取得することができる。４は目標スペクトル収集モジュール１２のレンズであり、光を収集する機能を有する。５は目標スペクトル収集モジュール１２の光ファイバ分光器（例えば、シングルポイント光ファイバ分光器）であり、光ファイバ分光器はレンズに直接接続され、目標領域のスペクトル（すなわち、目標スペクトル）を収集することができる。６は産業用制御ボード、すなわちデータ処理モジュール１３であり、マルチスペクトルセンサ、姿勢センサ、位置センサ、および光ファイバ分光器などを制御し、データ受信、データ処理、アップロード、保存の機能を持つ。

【0126】

図５Ａに示すように、光均一化経路１はマルチスペクトルセンサ２に対向して配置され、天頂方向を向いて鉛直上向きに取り付けられており、姿勢センサ、位置センサ３、光均一化経路１およびマルチスペクトルセンサ２は同じ姿勢に保たれている。レンズ４と光ファイバ分光器５は鉛直下向きに取り付けられ、下の領域のスペクトルを収集する。

【0127】

場合によって、測定対象物は、上記実施例のホワイトボードであってもよいし、被測定物であってもよい。被測定物の場合については図５Ａに、ホワイトボードの場合については図５Ｂに示す。

【0128】

太陽光は、光均一化経路１と測定対象物に同じ太陽放射量で同時に当たる。太陽光は光均一化経路１を経てマルチスペクトルセンサ２で受光され、環境光スペクトルが得られる。測定対象物の光信号はレンズ４で収集された後、光ファイバ分光器５で分光され、目標スペクトルが得られる。

【0129】

産業用制御ボード６は、マルチスペクトルセンサ２、光ファイバ分光器５、姿勢センサおよび位置センサ３から送信されたデータを受信し、マルチスペクトルセンサ２および光ファイバ分光器５に対して露光制御を行う。露光が完了すると、データの前処理を行う。前処理が完了すると、事前に較正されたマッピングパラメータに従って、環境光スペクトルを基準スペクトルにマッピングし、基準スペクトラムおよび目標スペクトラムに基づいて分光反射率を算出する。

【0130】

適用シナリオ２

【0131】

図５Ｃに示すように、７は光ファイバ、８はシングルポイント光ファイバ分光器であり、適用シナリオ１とは異なり、マルチスペクトルセンサの代わりにシングルポイント光ファイバ分光器を使用することも可能であり、光ファイバ分光器の方がより多くのチャンネル数を収集する（すなわち、環境光スペクトルのチャンネル数がより多くなる）。光ファイバ７は、一端が光ファイバ分光器８に接続され、光ファイバ７の他端は、光均一化経路１に配置され、環境光を収集する。環境光は、光均一化経路１および光ファイバ７に導かれた後、光ファイバ分光器８に入って分光され、最終的に、光ファイバ分光器８は、環境光スペクトルを得る。

【0132】

前記適用シナリオでは、較正と分光反射率計算のプロセスに変更はないので、ここでは繰り返さない。

【0133】

適用シナリオ３

【0134】

図５Ｄに示すように、９はイメージング分光器であり、適用シナリオ１とは異なり、イメージング分光器の代わりに単一点光ファイバ分光器（ハイパースペクトル検出器）を使用することも可能であり、イメージング分光器９はレンズ４と組み合わせてイメージング領域全体のハイパースペクトル画像を取得することができる。レンズ４とイメージング分光器９は、下のイメージング領域のハイパースペクトル画像を取得するために下向きに取り付けられたままである。イメージング分光器９は、１回の露光後に再構成または並べ替えによってハイパースペクトル画像を得る、スターリングスナップショット型であってもよい。イメージング分光器９は、時間領域の多重露光によってハイパースペクトル画像を得る、スターリングアジャスタブルフィルタ型または時間領域フーリエ型のイメージング分光器であってもよい。また、イメージング分光器９は、内部または外部にプッシュブルーム装置を備え、空間領域のプッシュブルームの多重露光によってハイパースペクトル画像を得る、プッシュブルーム型のイメージング分光器であってもよい。

【0135】

前記応用シナリオでは、較正と分光反射率計算のプロセスは類似する。較正プロセスでは、マッピングパラメータを計算する際に、ハイパースペクトル画像内のホワイトボード領域のスペクトルデータを追加で抽出する必要がある。反射率計算プロセスでは、分光反射率曲線の代わりにハイパースペクトル反射率キューブが得られる。

【0136】

適用シナリオ４

【0137】

図５Ｅに示すように、適用シナリオ１または適用シナリオ３とは異なり、環境光感知モジュール１１または分光反射率測定システム全体をある角度で動作するように傾斜させることが可能であり、図５Ｅは、適用シナリオ３について分光反射率測定システム全体をある角度で動作するように傾斜させた状態を示し、環境光感知モジュール１１のみをある角度で動作するように傾斜させることも可能である。または、適用シナリオ１について、分光反射率測定システム全体をある角度で動作するように傾斜させたり、環境光感知モジュール１１をある角度で動作するように傾斜させたりすることも可能であるが、ここでは繰り返さない。

【0138】

姿勢センサ（例えば、ジャイロセンサ）により姿勢角を取得することで、環境光スペクトルを補正することが可能であり、すなわち、上記実施例のマッピングパラメータは、環境光感知モジュール１１の姿勢角に関連するものであってもよく、分光反射率測定システムがポンツーンまたは船舶に搭載された場合の波浪による角度変化など、外部環境の変化による角度変化にも適用可能である。

【0139】

適用シナリオ５

【0140】

図５Ｆに示すように、適用シナリオ１または適用シナリオ３とは異なり、目標スペクトル収集モジュール１２は、水平または他の角度で取り付けられ、地面に対して垂直な目標スペクトルを取得するように動作することが可能であり、天頂に対する被測定物の角度を取得することにより、基準スペクトルの補正を行い、現在のシナリオにおける分光反射率を得る。すなわち、上述のマッピングパラメータは、被測定物の天頂角、太陽の天頂角に関連するものであってもよい。

【0141】

図５Ｆは、適用シナリオ３について、目標スペクトル収集モジュール１２が水平または他の角度で動作するように取り付けられている様子を示しており、適用シナリオ１について、目標スペクトル収集モジュール１２が水平または他の角度で動作するように取り付けられることも可能である。

【0142】

もちろん、上記の応用シナリオ１～応用シナリオ５は、環境光感知モジュール１１、目標スペクトル収集モジュール１２およびデータ処理モジュール１３の接続関係や構造のいくつかの例に過ぎず、これについて限定しない。

【0143】

適用シナリオ６：原位置定点水質モニタリングの適用シナリオ

【0144】

図６Ａに示すように、適用シナリオ２に基づき、分光反射率測定システムを原位置定点水質モニタリングに適用した適用シナリオである。太陽光の下で、太陽光は光均一化材料と水域に同時に、同じ太陽放射量で当たる。太陽光は光均一化経路を経て、光ファイバ分光器で環境光スペクトルとして受光され、環境光マッピング関係モデル（すなわち、マッピングパラメータ）によってマッピングされ、分光反射率の計算における基準スペクトルが得られる。水域の上り離水放射光信号はレンズで受信された後、分光反射率の計算における目標スペクトルとして光ファイバ分光器で受信される。産業用制御ボードは、離水放射の分光反射率を算出した後、事前に導入された水域パラメータインバージョンモデルに前記分光反射率を入力し、分光反射率に対して水質インバージョンを行い、現在の水質の水質パラメータ値を得る。水質インバージョンプロセスについて限定せず、全天候型の原位置オンライン水質モニタリングが実現する。

【0145】

例示的に、現在の水質の水質パラメータ値について、水質パラメータの指標およびその範囲は、クロロフィルａ：０～５００ｕｇ／Ｌ、全窒素：０～２０ｍｇ／Ｌ、全リン：０～２ｍｇ／Ｌ、透明度：０～５ｍ、過マンガン酸カリウム指数：０～２０ｍｇ／Ｌ、濁度：０～１０００ＮＴＵ、アンモニア性窒素：０～１０ｍｇ／Ｌ、浮遊物質濃度：０～３００ｍｇ／Ｌ、ＣＤＯＭ吸収係数：０～３０ｍ^－１、消衰係数Ｃ５５０：０～１００ｍ^－１などであってもよい。

【0146】

適用シナリオ７：ドローンのハイパースペクトルリモートセンシングの適用シナリオ

【0147】

図６Ｂに示すように、適用シナリオ３に基づき、分光反射率測定システムをドローンのハイパースペクトルリモートセンシングに適用した適用シナリオである。ドローンが太陽光の下にあるとき、太陽光は光均一化材料と目標領域に同時に、同じ太陽放射量で当たる。太陽光は光均一化経路を経て、光ファイバ分光器で環境光スペクトルとして受光され、環境光マッピング関係モデル（すなわち、マッピングパラメータ）によってマッピングされ、分光反射率の計算における基準スペクトルが得られる。目標によって拡散反射された光信号はレンズで受信された後、分光反射率の計算における目標スペクトルとしてハイパースペクトルカメラ（すなわちイメージング分光器）で受信される。ハイパースペクトルカメラであるため、取得された目標スペクトルは線形配列（ｌｉｎｅａｒ－ａｒｒａｙ）の目標スペクトルまたは面配列（ａｒｅａ－ａｒｒａｙ）の目標スペクトルとなる。産業用制御ボードは、線形配列全体の目標スペクトルまたは面配列全体の目標スペクトルと、取得した基準スペクトルとを組み合わせて、線形配列分光反射率または面配列分光反射率を算出する。

【0148】

分光反射率測定システムを、ドローンのハイパースペクトルリモートセンシングに適用し、リアルタイムかつ安定的に基準スペクトルを取得することが可能であり、最終的に取得された分光反射率キューブが太陽照度の変化に影響されないようにする。マッピング関係の較正プロセスは上記の実施形態に類似しており、ホワイトボードをハイパースペクトルカメラの視野内に配置し、ハイパースペクトルカメラがホワイトボードを含むハイパースペクトル画像を１フレーム取得し、環境光感知モジュール１１が現在の環境光マルチスペクトルデータを１フレーム取得する。前処理段階では、取得した１フレームのハイパースペクトル画像からホワイトボード領域のハイパースペクトルデータを抽出した後、環境光マッピング関係モデルを構築してマッピングパラメータ較正を実現することができる。

【0149】

適用シナリオ８：ドローンのハイパースペクトルリモートセンシングの適用シナリオ

【0150】

図６Ｃに示すように、適用シナリオ４に基づき、分光反射率測定システムをドローンのハイパースペクトルリモートセンシングに適用した適用シナリオであり、図６Ｃは図６Ｂの特定の態様である。ドローンの姿勢が傾いている場合、姿勢センサ（例えばジャイロセンサ）がドローンの姿勢状況を感知し、姿勢角を取得する。取得された姿勢角に基づいて、姿勢角の情報を環境光マッピング関係のモデルに付加することで、参照スペクトルを正確に取得し、分光反射率の計算に対する傾きのバイアスを除去することができる。

【0151】

以上の技術的解決手段から分かるように、本発明の実施例では、基準スペクトルと環境光スペクトルとのマッピングパラメータを事前に較正することにより、被測定物の分光反射率を正確に算出することができ、被測定物の分光反射率の迅速、リアルタイム、効率的かつ正確な取得を実現することができる。現場の原位置でリアルタイムに被測定物の分光反射率を連続的に取得することができ、現場の地物（すなわち被測定物）の分光反射率の取得の利便性とリアルタイム性を向上させた。使用過程において、較正物体（標準ホワイトボードなど）を使用して一回の較正（すなわち、較正マッピングパラメータ）を行えばよく、較正物体のデータの収集を繰り返す必要がなく、異なる天候、異なる太陽高度角の下での分光反射率の取得を実現することができ、太陽高度角／姿勢角補正などを通じて、様々な使用ケースにおける分光反射率の計算精度を向上させることができる。環境光感知モジュールと較正された環境光マッピング関係（すなわち、マッピングパラメータ）により、効率的かつ簡便に太陽放射下で被測定物の基準スペクトルを取得することができる。具体的には、環境光感知モジュールおよび目標スペクトル収集モジュールを使用して、一つの時刻に一回の較正を行うだけで、異なる天候、異なる太陽高度角の下での基準スペクトルの取得を実現することができ、分光反射率をリアルタイムで自動的に算出することができる。また、太陽高度角／姿勢角補正などを通じて、様々な使用ケースにおける分光反射率の計算精度を向上させることができる。環境光感知モジュールは、光均一化経路およびスペクトルセンサから構成され、コサイン応答特性を持ち、スペクトルセンサの光電流出力はコサイン応答に従い、すなわち、異なる入射角度によって発生する光電流は、光の垂直入射時の光電流と前記入射角のコサインとの積に等しく、大きな角度によって受光できなかったり、減衰したりする現象がなく、異なる時刻、異なる太陽高度角の下での目標領域の太陽放射スペクトルを得ることができる。１つの目標スペクトル収集モジュールと環境光感知モジュールだけで分光反射率の計算を実現でき、姿勢角度を取得するジャイロセンサを搭載して角度補正を行うことにより、様々な取り付け環境に対応できる。

【0152】

上述した分光反射率測定システムと同様の出願思想に基づき、本発明の実施例では、分光反射率測定システムに適用可能な分光反射率測定方法を提案し、図７は、前記分光反射率測定方法のフローを示す概略図であり、以下のステップを含み得る。

【0153】

ステップ７０１、同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルを決定する。測定環境光スペクトルの収集の時刻は測定目標スペクトルの収集の時刻と同じであり、測定環境光スペクトルは、第１の環境光のスペクトルであり、測定目標スペクトルは、被測定物が第２の環境光を反射するスペクトルである。

【0154】

例示的に、測定環境光スペクトルは、第１の波長セット内の各波長の測定環境光スペクトルを含み、測定目標スペクトルは、第２の波長セット内の各波長の測定目標スペクトルを含み、前記第１の波長セットは前記第２の波長セットのサブセットである。同一の目標波長に対応する測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルを決定するステップは、前記第２の波長セット内の各波長を目標波長とし、各目標波長について、前記目標波長に対応する測定目標スペクトルを取得するステップと、前記目標波長が前記第１の波長セットに存在するか否かを判断し、存在する場合、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトルを直接取得し、存在しない場合、少なくとも２つの波長の測定環境光スペクトルに基づいて、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトルを決定するステップとを含み得るが、これらに限定されない。例えば、前記第１の波長セットから第１のマッチング波長と第２のマッチング波長を選択し、前記第１のマッチング波長に対応する測定環境光スペクトルと、前記第２のマッチング波長に対応する測定環境光スペクトルとに基づいて、前記目標波長に対応する測定環境光スペクトルを決定する。前記第１のマッチング波長は、第１の波長セット内の前記目標波長に最も近くて前記目標波長より小さい波長であり、前記第２のマッチング波長は、第１の波長セット内の前記目標波長に最も近くて前記目標波長より大きい波長である。

【0155】

可能な一実施形態では、測定環境光スペクトルおよび測定目標スペクトルにおける最大スペクトル値を決定してもよい。前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最小値より小さい場合、現在使用している第１の露光時間を第２の露光時間に調整し、前記第２の露光時間に基づいて測定環境光スペクトルを収集し、前記第２の露光時間に基づいて測定目標スペクトルを収集する。前記第２の露光時間は前記第１の露光時間より大きい。

【0156】

前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最大値より大きい場合、現在使用している前記第１の露光時間を第３の露光時間に調整し、前記第３の露光時間に基づいて測定環境光スペクトルを収集し、前記第３の露光時間に基づいて測定目標スペクトルを収集する。前記第３の露光時間は前記第１の露光時間より小さい。

【0157】

ステップ７０２、前記測定環境光スペクトルおよび決定されたマッピングパラメータに基づいて測定基準スペクトルを決定する。前記測定基準スペクトルは、第２の環境光のスペクトルであり、前記マッピングパラメータは、基準スペクトルと環境光スペクトルとの間のマッピング関係を表し、前記マッピングパラメータは、マッピングパラメータの較正プロセスに決定され、保存されるものである。

【0158】

可能な一実施形態では、位置データを収集してもよく、前記位置データに基づいて角度パラメータを決定し、前記測定環境光スペクトル、前記角度パラメータおよび前記マッピングパラメータに基づいて、測定基準スペクトルを決定し、前記マッピングパラメータは、基準スペクトル、環境光スペクトルおよび角度パラメータの間のマッピング関係を表す。例示的に、前記位置データが分光反射率測定システムの姿勢情報であれば、前記角度パラメータは、前記姿勢情報に対応する姿勢角であり、および／または、前記位置データが分光反射率測定システムの経度および緯度情報であれば、前記角度パラメータは、前記経度および緯度情報に対応する天頂角、例えば、太陽の天頂角である。

【0159】

ステップ７０３、測定目標スペクトルおよび測定基準スペクトルに基づいて被測定物の分光反射率を決定する。

【0160】

可能な一実施形態では、前記マッピングパラメータを決定するプロセス（すなわち較正プロセス）は、同一の目標波長に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルを決定するステップであって、前記較正環境光スペクトルの収集の時刻は前記較正目標スペクトルの収集の時刻と同じであってもよく、前記較正環境光スペクトルは、第１の環境光のスペクトルであってもよく、前記較正目標スペクトルは、較正物体が第２の環境光を反射するスペクトルであってもよい、ステップと、前記較正目標スペクトルおよび前記較正物体の設定された分光反射率に基づいて、較正基準スペクトルを決定するステップであって、前記較正基準スペクトルは、前記第２の環境光のスペクトルであってもよい、ステップと、前記較正基準スペクトルおよび前記較正環境光スペクトルに基づいて前記マッピングパラメータを決定するステップと、を含み得るが、これらに限定されない。

【0161】

例示的に、較正環境光スペクトルは、第１の波長セット内の各波長の較正環境光スペクトルを含み、較正目標スペクトルは、第２の波長セット内の各波長の較正目標スペクトルを含み、前記第１の波長セットは前記第２の波長セットのサブセットである。同一の目標波長に対応する較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルを決定するステップは、前記第２の波長セット内の各波長を目標波長とし、各目標波長について、前記目標波長に対応する較正目標スペクトルを取得するステップと、前記目標波長が前記第１の波長セットに存在するか否かを判断し、存在する場合、前記目標波長に対応する較正環境光スペクトルを直接取得し、存在しない場合、少なくとも２つの波長の較正環境光スペクトルに基づいて、前記目標波長に対応する較正環境光スペクトルを決定するステップとを含み得るが、これらに限定されない。例えば、前記第１の波長セットから第１のマッチング波長と第２のマッチング波長を選択し、前記第１のマッチング波長に対応する較正環境光スペクトルと、前記第２のマッチング波長に対応する較正環境光スペクトルとに基づいて、前記目標波長に対応する較正環境光スペクトルを決定する。前記第１のマッチング波長は、第１の波長セット内の前記目標波長に最も近くて前記目標波長より小さい波長であり、前記第２のマッチング波長は、第１の波長セット内の前記目標波長に最も近くて前記目標波長より大きい波長である。

【0162】

可能な一実施形態では、較正環境光スペクトルおよび較正目標スペクトルにおける最大スペクトル値を決定してもよい。前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最小値より小さい場合、現在使用している第１の露光時間を第２の露光時間に調整し、前記第２の露光時間に基づいて較正環境光スペクトルを収集し、前記第２の露光時間に基づいて較正目標スペクトルを収集する。前記第２の露光時間は前記第１の露光時間より大きい。

【0163】

前記最大スペクトル値が所定のスペクトル最大値より大きい場合、現在使用している前記第１の露光時間を第３の露光時間に調整し、前記第３の露光時間に基づいて較正環境光スペクトルを収集し、前記第３の露光時間に基づいて較正目標スペクトルを収集する。前記第３の露光時間は前記第１の露光時間より小さい。

【0164】

可能な一実施形態では、マッピングパラメータを決定するプロセスについて、位置データを収集してもよく、前記位置データに基づいて角度パラメータを決定し、前記角度パラメータ、前記較正基準スペクトルおよび前記較正環境光スペクトルに基づいて、前記マッピングパラメータを決定し、前記マッピングパラメータは、基準スペクトル、環境光スペクトルおよび角度パラメータの間のマッピング関係を表す。前記位置データが分光反射率測定システムの姿勢情報であれば、前記角度パラメータは、前記姿勢情報に対応する姿勢角であり、および／または、前記位置データが分光反射率測定システムの経度および緯度情報であれば、前記角度パラメータは、前記経度および緯度情報に対応する天頂角である。

【0165】

説明の便宜上、上記の装置は、機能上、様々なユニットに分けて個別に説明されている。もちろん、本発明を実施する際に、様々なユニットの機能を同一または複数のソフトウェアおよび／またはハードウェアに実現することも可能である。

【0166】

当業者であれば分かるように、本発明の実施例が、方法、システム、またはコンピュータプログラム製品として提供されてもよい。したがって、本発明は、ハードウェアだけからなる実施例、ソフトウェアだけからなる実施例、またはソフトウェアとハードウェアを組み合わせた実施例なる形態を用いてもよい。さらに、本発明の実施例は、コンピュータで使用可能なプログラムコードを含む１つまたは複数のコンピュータで使用可能な記憶媒体（磁気ディスクメモリ、ＣＤ－ＲＯＭ、光学メモリなどを含むが、これらに限定されない）において実施されるコンピュータプログラム製品の形態であってもよい。

【0167】

本発明は、本発明の実施例による方法、デバイス（システム）、およびコンピュータプログラム製品のフローチャートおよび／またはブロック図を参照して説明される。フローチャートおよび／またはブロック図における各フローおよび／またはブロック、並びにフローチャートおよび／またはブロック図におけるフローおよび／またはブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令によって実現されてもよいことが理解されるべきである。これらのコンピュータプログラム命令は、マシンを生成するために、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、埋め込みプロセッサ、または他のプログラム可能なデータ処理デバイスのプロセッサに提供されてもよく、それにより、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理デバイスのプロセッサによって実行される命令により、フローチャートの１つまたは複数のフロー、および／またはブロック図の１つまたは複数のブロックにおいて指定される機能を実現するための装置が生成される。

【0168】

また、これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理デバイスに特定の方法で作業するように指示することができるコンピュータ可読メモリに記憶されてもよく、その結果、前記コンピュータ可読メモリに記憶されている命令により、フローチャートの１つまたは複数のフローおよび／またはブロック図の１つまたは複数のブロックにおいて指定される機能を実現する命令装置を含む製品が生成される。

【0169】

これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理デバイスにロードしてもよく、それにより、一連の動作ステップがコンピュータまたは他のプログラム可能なデバイス上で実行されることで、コンピュータにより実施される処理が生成され、それにより、コンピュータまたは他のプログラム可能なデバイス上で実行される命令により、フローチャートの１つまたは複数のフロー、および／またはブロック図の１つまたは複数のブロック内で指定される機能を実現するためのステップが提供される。

【0170】

上記は、本発明の実施例に過ぎず、本発明を限定するためのものではない。本発明は、当業者にとって様々な変更および変形が可能である。本発明の精神および原理の範囲内でなされる修正、等価置換、改良などは、いずれも本発明の特許請求の範囲に含まれるものとする。

【符号の説明】

【0171】

１ 光均一化経路
２ マルチスペクトルセンサ
３ 位置センサ
４ レンズ
５ 光ファイバ分光器
１１ 環境光検知モジュール
１１ 環境光感知モジュール
１２ 目標スペクトル収集モジュール
１３ データ処理モジュール

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図5D】

【図5E】

【図5F】

【図6A】

【図6B】

【図6C】

【図7】

【国際調査報告】