高光譜成像技術(shù)是基于非常多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術(shù)，它將成像技術(shù)與光譜技術(shù)相結(jié)合，探測目標(biāo)的二維幾何空間及一維光譜信息，獲取高光譜分辨率的連續(xù)、窄波段的圖像數(shù)據(jù)。

高光譜成像技術(shù)發(fā)展迅速，常見的包括光柵分光、聲光可調(diào)諧濾波分光、棱鏡分光、芯片鍍膜等。廣泛應(yīng)用于食品安全、醫(yī)學(xué)診斷、航天領(lǐng)域等領(lǐng)域。

高光譜成像技術(shù)融合了傳統(tǒng)的成像和光譜技術(shù)的優(yōu)點,可以同時獲取被檢測物體的空間信息和光譜信息,因此該技術(shù)既可以像檢測物體的外部品質(zhì),又可以像光譜技術(shù)一樣檢測物體的內(nèi)部品質(zhì)和品質(zhì)安全。

高光譜成像技術(shù)有以下幾點顯著的優(yōu)勢：

(1)有著近似連續(xù)的地物光譜信息。高光譜影像在經(jīng)過光譜反射率重建后，能獲取與被探測物近似的連續(xù)的光譜反射率曲線，與它的實測值相匹配，將實驗室中被探測物光譜分析模型應(yīng)用到成像過程中。

(2)對于地表覆蓋的探測和識別能力極大提高。高光譜數(shù)據(jù)能夠探測具有診斷性光譜吸收特征的物質(zhì)，能準(zhǔn)確的區(qū)分地表植被覆蓋類型，道路地面的材料等。

(3)地形要素分類識別方法是多種多樣的。影像分類既可以采用如貝葉斯判別、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機的模式識別方法，也可以采用基于被探測物的光譜數(shù)據(jù)庫的光譜進行匹配的方法。分類識別特征是既可以采用光譜診斷特征，也可以采用特征選擇與提取。

(4)地形要素的定量和半定量分類識別將成為可能。在高光譜影像中能估計出多種被探測物的狀態(tài)參量，大大的提高了成像高定量分析的精度和可靠性。

因此，通過高光譜設(shè)備獲取到的是一個數(shù)據(jù)立方，不僅有圖像的信息，并且在光譜維度上進行展開，結(jié)果不僅可以獲得圖像上每個點的光譜數(shù)據(jù)，還可以獲得任一個譜段的影像信息。

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審核編輯 黃昊宇