高光谱成像技术是一项令人振奋的新技术，非常有前景，尤其是结合现代机器学习软件和执行器（如：机器人或空气喷气机）使用时，高光谱成像技术有能力革新工业分类方法，使机器能够执行人类难以完成的复杂任务。
图1：农场的高光谱假彩色图像（左），指定区域的反射光谱曲线（右）
什么是高光谱成像仪？
高光谱成像技术指的是测量二维图像中每个像素的高分辨率光谱数据。标准相机在每个像素上提供三个光谱数据通道：红、绿、蓝（RGB），视觉者的大脑输入了这三种颜色的混合颜色，并将它们解释为一种独特的颜色。在高光谱图像中，材料的反射光谱是连续的波长曲线，每个像素上有数百个光谱数据点，它是光谱学的一种，标准光谱仪只提供一个“像素”的光谱测量-没有成像信息。多光谱成像仪指的是每个像素提供几个光谱数据通道的照相机，通道数通常在4-12之间。“高光谱”这个术语指的是：许多光谱数据点，它们产生一个近乎连续的光谱曲线，通常在每条曲线上有数百个光谱数据通道。然而，高光谱成像仪的设计和制造要比非成像光谱仪复杂得多，因为二维图像中每个像素点都需要有连续的光谱曲线，而且最小化光谱失真一直是一个非常困难的光学问题。
图1显示了一个农场的高光谱假彩色图像以及指定区域像素的高光谱曲线；图2显示了相同的高光谱数据，但是光谱通道数降低至4个，4个光谱通道的数据类似于Landsat卫星获得的数据，可以直观的看出图1的数据比图2包含了更多的光谱信息，从而能够对场景中的对象进行更加精准、可靠的分类。
图2：与图1相同像素区域的多光谱数据，光谱波段与Landsat卫星影像波段一致
高光谱成像仪越来越受欢迎的主要原因：
1. 随着科技发展，相机越来越普及，而且拍照速度越来越快；
2. 计算机可以提供足够的计算能力来处理大量数据；
3. 结合现代的机器学习算法，科学家可以利用高光谱数据准确识别材料，甚至那些看起来非常相似的材料。
基于不同的材料具有不同的反射光谱这个事实，使得这项技术具有很强的实用性，在研究和工业应用中发展迅速。
