高光谱成像仪的高光谱图像数据是怎么显示的？

高光谱成像与以往常规的光学成像不同，高光谱图像数据也不同于常规二维结构的图像数据。高光谱图像数据是一个三维的数据立方体，该数据立方体不仅含有常规图像数据的二维空间维信息，还同时拥有数十、成百、上千连续波段的光谱维信息。为了更形象直观的认识高光谱数据立方体，也为了更清晰的表达高光谱图像数据立方体的细节特点及其总体特征，我们将高光谱图像数据立方体构成简化为下图坐标系中所示。

先简单定义构成高光谱数据立方体的三个坐标维度：X，空间方向维；Y，空间方向维；Z，光谱波段维。为了方便解析，我们只看立方体的表面。该高光谱数据立方体的六个表面可以分成两类：一类是空间维X与另一空间方向维Y所构成的二维空间平面，如平面OXY，这类平面的图像与常规的图像结构相同，表达目标的空间分布信息，可以是一个黑白灰度图像，也可以是红绿蓝三波段合成的彩色图像；另一类则是空间方向维与光谱波段维Z 所决定的平面，如平面OXZ和平面OYZ，这类平面图像与常规图像不同，它反映的不再是目标普通特征中的二维空间分布，而是目标在某一条直线上的光谱信息分布。

高光谱图像数据立方体这种独特的三维结构为高光谱成像技术应用的普及做出了极大的贡献，同时这对数据处理技术的要求也越来越高。一方面，通过这种独特的数据表达方式，人们可以从目标图像的对应像元中提取出对应目标物的光谱曲线，这也使得高光谱数据所含有的信息量远远大于常规光学图像数据，这种海量信息内涵的高光谱数据记录了目标物的更多样更细致的理化特性，对目标物的识别提供了更巨大的潜力。另一方面，以海量信息和特殊的数据结构为基础的高光谱数据立方体，在数据处理、信息提取分析和分类等方面向人们提出了更为严峻的挑战，也要求人们从光谱维去理解和揭示地物在空间维度上表现出来的物理特性及其变化。因此，在常规以几何距离和高度为表征的二维和三维空间图像的处理与分析方法的基础上，引入光谱维的处理和分析技术就成为未来技术发展的必然。