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行星发出的光谱由反射光谱和行星热辐射光谱组成。当行星面向其主星的一面朝向地球时，其大气中的云层或地表可以反射来自主星的光，在合适的时间段探测就可得到行星的反射光谱。反射光的强度相较于恒星发出的光会有较大减弱，并且由于行星大气的吸收反射光谱会呈现出与恒星光谱不一样的特征，这有助于对行星的大气或表面性质的研究。行星接收的恒星辐射以及行星内部热源放热共同影响行星的温度，而使行星发出热辐射。一般来说，行星的热辐射主要在红外波段，探测行星的热辐射有助于研究行星的内部结构性质。
（1）反照率
反照率，即反射的总辐射与入射的总辐射的比值，是一个无量纲量。对于真实物体而言，反射活动是漫反射和镜面反射共同完成的，所以需要考虑反射的弥散分布也需要考虑强方向性，而不能以完全的漫反射或镜面反射来理想化。反照率与物体的表面性质有关，表2-1给出各种地面在可见光的平均反照率，以供参考。可以看到，表面特征越是复杂时一般反照率会较低，光滑的表面例如连片的草原、沙漠和雪反照率相对较大。而水面的情况比较复杂，一般来说，水面的反照率比陆面的小，但它随日光入射角的变化比陆面大，当太阳高度角大于30°时，水面反照率小于10%；当太阳高度角为5°左右时，反照率可达40%以上，水面反照率还与是否有浪、水体是否浑浊有关。
在考虑行星的反射光谱时，起决定性因素的是行星的反照率，而相位角影响的是亮度。行星的表面性质决定了行星的总反照率，反照率随波长的分布决定了行星反射光谱的形状和每条谱线的强度。而不同的相位角会使得行星反射的总辐射量发生变化，并不影响谱线的位置或相对强度。
（2）大气吸收
由于大气的存在，行星表面反射的辐射实际上是经过了大气吸收的恒星辐射光谱。不同的大气组成会得到不一样的吸收谱，例如图2-2中展示了地球的大气窗口。从图中可以看到，地面观测主要在可见光和射电波段展开，这是因为由于地球大气的吸收，这两个波段的辐射通过率较大。透过率正反映了大气吸收的强度，在透过率较大的波段，是大气吸收较少的波段。
行星大气的吸收与行星大气的组成成分相关，其随辐射的波长变化。由于恒星的温度与行星的温度一般相差较大，所以二者的热辐射光谱，一般用黑体辐射谱近似，的峰值出现在不同的波段，这就使得在考虑大气吸收时，二者会产生不同的谱线结构。如图2-3中展示了地球大气对太阳光和地球热辐射的吸收。
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由于大气透射谱的观测涵盖近紫外到中红外（0.28-11 um）的宽波段，采用带狭缝的光谱可以很好的避免其他目标天体对光谱信号的污染，但是对整体的天空背景，无法排除。因此需要考虑天光背景的影响。
我们将分别对近紫外-可见光波段和红外波段的天光背景进行简介。在近紫外和可见光波段，主要的影响是黄道尘埃反射和散射的太阳光。地面由于还有大气散射和大气辉光，紫外和可见光波段小于22等/平方角秒（见表7-1）。而对于空间望远镜尤其是远离地球的L2点，没有了地球大气的影响，其空间的天光背景主要来源于黄道光（Zodiacal light）。以HST的WFC3数据为参考，图7-3左给出了V波段下，黄道光，月球，地球大气对天光背景的影响。可以看到，HST所在的近地轨道，影响最大的还是地球的辐射，当观测的黄纬高于50度时，黄道光开始占主导。图7-3右给出了黄道光随黄纬的变化的表。可以看到，黄道光在黄道面附近，亮度在22-23等/平方角秒，而对于高黄纬的区域，没可以达到23等甚至更暗。在我们程序中，为了model天光背景的影响，我们在近紫外和可见光波段采用了22等/平方角秒的天光背景。
对于红外波段（>1 um）,主要的天光背景来源除了黄道光散射的太阳光之外，还会有尘埃的热辐射的影响，同时包括背景的恒星、星系、弥散的银道光和宇宙红外背景辐射。表7-2给出了红外天光背景的主要来源和参考文献。和可见光相比，除了黄道光外，银河系背景也是重要来源。从图7-4可以看到，红外波段天光背景的主要贡献是黄道光（包括散射和热辐射）和银河系背景。
半导体探测器通常的噪声包括热噪声和读出噪声。读出噪声又可以细分为线缆噪声，调理电路噪声，电源及偏压噪声，ADC噪声等。这里只考虑总体的热噪声和读出噪声。像素之间的响应不均匀性和载荷稳定性相关（抖动），我们放在第7.5节介绍。图7-6左给出了快门关闭（无外部信号）所拍摄的图片，可以看到图片上存在的噪点，主要就是热噪声和读出噪声。
热噪声主要是指暗电流，暗电流是指器件在反偏压条件下,没有入射光时产生的反向直流电流。(它包括晶体材料表面缺陷形成的泄漏电流和载流子热扩散形成的本征暗电流。)暗电流起因于热激励产生的电子空穴对,其中耗尽区内产生的热激励是主要的,其次是耗尽区边缘的少数电荷的热扩散,还有界面上产生的热激励。暗电流的产生需要一定的时间,势阱存在时间越长,暗电流也越大。为了减小暗电流,应尽量缩短信号电荷的存储与转移时间,暗电流限制了成象器件的灵敏度与动态范围。
图7-8 左上：把一个像元分成10x10单元，每个单元入射一个标准点像。
右上：像元不同位置处的响应的区别，可以看到单个像元内部也不均匀，差别可达到3%。
左下：由于像素内部不均匀，导致吸收线中心位置定不准，误差可达1/10个像素。
右下：由于像素内部不均匀，导致空间维方向上的定位不准，误差可达1/40个像素。
在光谱探测误差分析软件中，我们考虑在空间和光谱维都存在的抖动，设定好抖动的频率和振幅后，按照高斯分布的抖动方式，给出星象的psf偏移和光谱维的偏移量（与初识时刻相比），根据这些偏移量，结合不同像元的响应差别，我们可以计算短时间间隔内，每个像元接受的光子数。随着时间推移，让星象不断抖动，生成不同时刻，每一个像素的光子数。最后把每个像元的光子数，按照积分时间累加起来，最后得到了抖动之后，每个像素的光子数。这样抖动的结果和不抖动相比，差异会很大，一个最明显的例子就是吸收线会变宽，线心的吸收会明显减弱。
但实际观测时不可能没有任何抖动，我们进行测量时，误差主要是考虑不同的重复测量后，测量数据的均方差。因此，为了得到由于抖动产生的误差，我们模拟多次抖动，计算出每次的光谱数据，最后计算多个光谱数据的均方差，作为抖动和像元响应不均匀所引起的噪声。
1坐标转换
Astronomical coordinates and timescales
2黑体辐射
Calculation of Blackbody Radiance
