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?？梢詰?yīng)用在食品安全、醫(yī)學(xué)診斷、航天領(lǐng)域等領(lǐng)域。

 

與其他光譜成像—樣，高光譜成像收集和處理來自電磁波譜的信息。目標是獲得場景圖像中每個像素的光譜，可用于尋找物體，識別材料或檢測過程。其光譜成像有兩種，其一是推掃式掃描，它能夠隨著時間的推移讀取圖像，其二是快照高光譜成像，凝視陣列瞬間生成圖像。

 

隨著高光譜成像的光譜分辨率的提高，其探測能力也有所增強。因此，與全色和多光譜成像相比較，高光譜成像有以下優(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。