Sammendrag : Hyperspektral bildeteknologi, som en avansert fjernmålingsteknologi, har oppnådd betydelig utvikling og utbredt anvendelse på mange felt de siste årene. Denne artikkelen introduserer prinsippene og egenskapene til hyperspektrale bilder i detalj, diskuterer i dybden sine anvendelser innen landbruk, miljøovervåking, geologisk utforskning og andre felt, og ser frem til fremtidige utviklingstrender.
1. Innledning
Med kontinuerlig fremgang av vitenskap og teknologi, spiller hyperspektral bildeteknologi en stadig viktigere rolle på mange felt med sine unike fordeler. Hyperspektrale bilder kan ikke bare gi rik romlig informasjon, men også få fin spektral informasjon, og gi sterk støtte for målidentifikasjon, klassifisering og kvantitativ analyse.
2. Prinsipper og kjennetegn ved hyperspektrale bilder
(1) Prinsipp
Hyperspektrale bilder er sammensatt av en serie kontinuerlige smalbåndbilder, hvert bånd som tilsvarer et annet bølgelengdeområde. Ved å måle refleksjonen, strålingen og andre egenskapene til målobjektet ved forskjellige bølgelengder, kan målets spektrale karakteristiske kurve oppnås. Disse spektrale karakteristiske kurvene inneholder fysisk, kjemisk og annen karakteristisk informasjon om målet og kan brukes til målidentifikasjon og klassifisering.
(2) Funksjoner
Høy spektral oppløsning: Kunne skille små spektrale forskjeller og gi rikere spektral informasjon.
Informasjon om flere bånd: Inneholder dusinvis eller til og med hundrevis av band, som omfattende kan gjenspeile egenskapene til målet.
Kombinasjonen av romlig informasjon og spektral informasjon: Den kan ikke bare oppnå den romlige fordelingen av målet, men også forstå dets spektrale egenskaper.
Måling som ikke er kontakt: Ingen grunn til å kontakte målobjektet, langdistanse og overvåking av stort område kan oppnås.
3. Applikasjoner av hyperspektrale bilder på forskjellige felt
(1) Landbruksfelt
Avlingsovervåking: Den kan overvåke vekststatusen til avlinger, skadedyr og sykdommer osv., Og gi beslutningsstøtte for presisjonslandbruk. For eksempel ved å analysere de spektrale egenskapene til avlinger, kan ernæringsstatusen til avlinger bedømmes, og befruktning og vanning kan utføres på en riktig måte.
Jordanalyse: Det kan raskt oppdage jordsammensetning, fruktbarhet osv., Gi grunnlag for jordforbedring og rasjonell befruktning.
Landbruksproduktkvalitetstesting: Det kan brukes til å oppdage modenhet, kvalitet og andre indikatorer på landbruksprodukter for å forbedre kvaliteten og markedskonkurransen til landbruksprodukter. 
Overvåking av vannkvalitet: Ved å analysere spektrale egenskaper til vannforekomster, kan innholdet av miljøgifter og algevekst i vannet oppdages for å gi teknisk støtte for beskyttelse mot vannressurser.
Atmosfærisk overvåking: Den kan brukes til å overvåke konsentrasjonen av miljøgifter, aerosolfordeling, etc. i atmosfæren, og gi data for atmosfærisk miljøkvalitetsvurdering.
Økologisk miljøovervåking: Det kan overvåke vegetasjonsdekning, biologisk mangfold, etc., og gi vitenskapelig grunnlag for økologisk miljøvern og bærekraftig utvikling.
(3) Geologisk utforskningsfelt
Mineralutforskning: Hyperspektrale bilder kan brukes til å identifisere de spektrale egenskapene til forskjellige mineraler og raskt og nøyaktig utforske mineralressurser.
Geologisk katastrofeovervåking: Det kan overvåke geologiske katastrofer som skred og ruskstrømmer for å gi informasjon for katastrofe tidlig advarsel og forebygging.
4. Utviklingstrender for hyperspektral avbildningsteknologi
(1) Høyere spektral oppløsning og romlig oppløsning: Med kontinuerlig utvikling av teknologi vil den spektrale oppløsningen og romlig oppløsning av hyperspektrale bilder fortsette å forbedre seg, i stand til å gi mer raffinert målinformasjon.
(2) Overvåking av sanntid og rask behandling: Utvikle overvåkningsteknologi i sanntid for å oppnå rask respons og prosessering av mål og forbedre aktualiteten ved overvåking.
(3) Datafusjon av flere kilder: Fusjon av hyperspektrale bilder med andre fjernmålsdata, geografiske informasjonsdata, etc. for å forbedre nøyaktigheten av målgjenkjenning og klassifisering.
(4) Intelligent applikasjon: Kombinere kunstig intelligens, maskinlæring og andre teknologier for å realisere automatisk analyse og behandling av hyperspektrale bilder og forbedre arbeidseffektiviteten.
5. Konklusjon
Som en avansert teknologi med brede applikasjonsutsikter, spiller hyperspektral bildeteknologi en viktig rolle i landbruket, miljøovervåking, geologisk utforskning og andre felt. Med kontinuerlig utvikling og forbedring av teknologi vil hyperspektral bildeteknologi bli mye brukt på flere felt og gi større bidrag til utviklingen og fremdriften i det menneskelige samfunn.
