Анотація : Гіперспектральна технологія зображень, як вдосконалена технологія віддаленого зондування, досягла значного розвитку та широкого застосування в багатьох галузях за останні роки. У цій статті детально представлено принципи та характеристики гіперспектральних зображень, глибоко обговорюють його застосування в сільському господарстві, моніторингу навколишнього середовища, геологічних досліджень та інших галузей, і сподівається на майбутні тенденції розвитку.
1. Вступ
Завдяки постійному просуванню науки та техніки, гіперспектральні технології іміджу відіграють все більш важливу роль у багатьох галузях з її унікальними перевагами. Гіперспектральні зображення можуть не лише надавати багату просторову інформацію, але й отримати тонку спектральну інформацію, що надає сильну підтримку ідентифікації цільової, класифікації та кількісного аналізу.
2. Принципи та характеристики гіперспектральних зображень
(1) Принцип
Гіперспектральні зображення складаються з серії безперервних вузькосмугових зображень, кожна смуга, що відповідає різному діапазону довжин хвиль. Вимірюючи відбиття, випромінювання та інші характеристики цільового об'єкта на різних довжинах хвиль, можна отримати спектральну характеристику цільової кривої. Ці спектральні характерні криві містять фізичну, хімічну та іншу характерну інформацію про ціль і можуть бути використані для ідентифікації та класифікації цілі.
(2) Особливості
Висока спектральна роздільна здатність: здатна розрізняти невеликі спектральні відмінності та надати більш багату спектральну інформацію.
Багатодіапазонна інформація: містить десятки або навіть сотні смуг, що може всебічно відображати характеристики цілі.
Поєднання просторової інформації та спектральної інформації: вона може не тільки отримати просторовий розподіл цілі, але й розуміти його спектральні характеристики.
Неконтактне вимірювання: Не потрібно контактувати з цільовим об'єктом, можна досягти моніторингу на великі відстані та великої площі.
3. Застосування гіперспектральних зображень у різних галузях
Моніторинг посівів: він може контролювати стан росту культур, шкідників та захворювань тощо, та надавати підтримку прийняття рішень для точного сільського господарства. Наприклад, аналізуючи спектральні характеристики сільськогосподарських культур, харчовий статус культур може бути оцінено, а запліднення та зрошення можна здійснити своєчасно.
Аналіз ґрунту: Він може швидко виявити склад ґрунту, родючість тощо, забезпечуючи основу для покращення ґрунту та раціонального запліднення.
Тестування якості сільськогосподарської продукції: його можна використовувати для виявлення зрілості, якості та інших показників сільськогосподарської продукції для поліпшення якості та конкурентоспроможності ринку сільськогосподарських продуктів. 
(2) поле моніторингу навколишнього середовища
Моніторинг якості води: аналізуючи спектральні характеристики водних об'єктів, вміст забруднюючих речовин та росту водоростей у воді може бути виявлений для забезпечення технічної підтримки захисту від водних ресурсів.
Атмосферний моніторинг: його можна використовувати для моніторингу концентрації забруднюючих речовин, аерозольного розподілу тощо в атмосфері та надання даних для оцінки якості атмосфери.
Моніторинг екологічного середовища: він може контролювати покриття рослинності, біорізноманіття тощо, а також надавати наукову основу для захисту від екологічного навколишнього середовища та сталого розвитку.
(3) Поле геологічного розвідки
Розвідка мінералів: гіперспектральні зображення можуть бути використані для виявлення спектральних характеристик різних мінералів та швидко та точно вивчення мінеральних ресурсів.
Геологічний моніторинг катастроф: він може контролювати геологічні катастрофи, такі як зсуви та потоки сміття, щоб надати інформацію для раннього попередження та запобігання катастрофам.
4. Тенденції розвитку технології гіперспектральної візуалізації
(1) Більш висока спектральна роздільна здатність та просторова роздільна здатність: при постійному просуванні технології спектральна роздільна здатність та просторова роздільна здатність гіперспектральних зображень продовжуватимуть вдосконалюватися, здатні надавати більш вдосконалену цільову інформацію.
(2.
(3) Злиття даних про багато джерел: злиття гіперспектральних зображень з іншими даними дистанційного зондування, географічними інформаційними даними тощо для підвищення точності розпізнавання та класифікації цільових.
(4) Інтелектуальне застосування: поєднання штучного інтелекту, машинного навчання та інших технологій для реалізації автоматичного аналізу та обробки гіперспектральних зображень та підвищення ефективності роботи.
5. Висновок
Як передова технологія з широкими перспективами застосування, гіперспектральна технологія іміджу відіграє важливу роль у сільському господарстві, моніторингу навколишнього середовища, геологічному дослідженні та інших галузях. Завдяки постійному розвитку та вдосконаленні технологій технологія гіперспектрального зображення буде широко використовуватися в більшій галузі та робити більший внесок у розвиток та прогрес людського суспільства.
