高光谱成像仪的原理及具体应用你都了解吗?
发布时间:2023-12-08
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高光谱成像仪将光谱技术和传统的二维图像技术有机结合,具有光谱图像合一、高分辨率和超多波段等优点,即获取的高光谱图像同时含有光谱信息和图像信息,被广泛的应用于环境监测、精细农业、地质勘查等领域。本文对高光谱成像仪的原理及具体应用做了介绍。
高光谱成像仪将光谱技术和传统的二维图像技术有机结合,具有光谱图像合一、高分辨率和超多波段等优点,即获取的高光谱图像同时含有光谱信息和图像信息,被广泛的应用于环境监测、精细农业、地质勘查等领域。本文对高光谱成像仪的原理及具体应用做了介绍。
高光谱成像仪的原理:
高光谱成像技术是一种检测速率快、对样品没有损伤、可以大范围扫描分析样品的检测技术,被广泛应用在农业、军事、食品、环境、医疗、微生物、矿物勘探的研究中,高光谱成像技术在二维图谱的获取方面超越了拉曼光谱与 FT-IR,具有图谱合一的优点,这是由于高光谱图像特有的空间和光谱分辨率。空间分辨率与测量样品图像像素具有一定的几何关系,而光谱分辨率确定了空间像素点代表的波长变化函数,每个空间像素点对应着一条具有数十至数百个光谱波段的连续光谱曲线。高光谱成像技术将传统的二维RGB图像与光谱技术相结合,通过将图像上每个空间像素点的光谱特性与对应的空间信息联系,来确定每个像素点所代表物质的化学性质,从而完成对不同样品的详细检测分类。
使用高光谱成像光谱仪采集样品的数据,不仅掺杂有噪音信息,还会受到仪器本身和外部环境的影响,因此往往需要利用光谱预处理过程来去除或削减干扰信息,保留更多有效信息,提高进一步的光谱数据处理的准确度。同时,高光谱数据是由数千个甚至数万个数据点组成,相邻数据间通常会呈现出高度相关的光谱特征,因此高光谱图像中常常包含大量重叠的冗余信息。而数据量过大的高光谱数据在进行统计识别时,会出现数据特征维数过多的现象,导致“休斯”效应,为数据的处理带来了巨大挑战。休斯效应会对高光谱图像的分类过程产生负面影响,导致分类器性能变差,分类识别结果的精确度降低,因此,在对高光谱图像进行分类时,非常有必要找到一种对“休斯”效应具有鲁棒性的化学计量学算法。
高光谱成像仪的应用范围:
高光谱成像技术具有独特的获取信息和识别特征能力,可以同时获取目标的空间和光谱信息。高光谱成像技术的一些典型应用如下:
1.环境监测
大部分自然灾害、环境污染等危险事故在发生、发展过程中,光谱特性会不断变化。利用高光谱成像技术可以准确地探测这些事故发生区域和发展过程。对于干旱洪涝、冰雹、地震、草原沙漠化、水土流失、水体污染以及海洋赤潮等现象的预报、监测、评估起到重要作用。
2.地质勘查
利用高光谱成像技术可以获得目标的精细光谱,能够准确判断景物目标的光谱特性,有利于地质单元识别与矿产资源勘查,大地构造基岩变迁与地质构造研究,金属、非金属、煤汽油田等资源调查。
3.精细农业
通过高光谱成像技术可以区分农作物的种类,监测农作物在生长过程中发生的变化。在美国,已经实现了农场的高光谱数据的定期获取,通过计算机处理数据,评估农作物长势及产量、调查作物类别、检测病虫害等,对农作物施行针对性措施。
4.海洋遥感
高光谱成像技术可以检测海洋和内陆水系,分析其生态环境、水色水质、水体温度、叶绿素和浮游生物含量、泥沙含量、生态变化及污染检测等。
5.大气遥感
高光谱成像技术可以测定地球大气中气体成分,确定大气温度和水汽垂直分布,分析大气变化过程,修正大气遥感数据等。
6.生物医学
随着生物医学领域的不断发展,传统的定性、定量分析已不能满足分析检测的要求,而利用高光谱成像技术可以精确获得试样中化学成分的定量分布及变化信息,在生物医学领域有广泛的应用前景。
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