光譜成像技術作為一種綜合性技術，集微弱信號檢測、探測技術、精密光學機械、計算機技術于一體，能夠獲取連續、窄波段的高光譜分辨率的圖像數據，是一種能夠將成像技術和光譜技術相結合的多維信息獲取技術。本文對高光譜成像儀的組成及圖譜數據處理方法做了介紹。
高光譜成像儀的組成：
國際遙感界認為，光譜分辨率在10-1λ數量級范圍內的為多光譜，分辨率在10-2λ數量級范圍內的為高光譜。與多光譜技術相比，高光譜成像技術不僅極大地提高了光譜信息的豐富程度，在處理技術上，也為光譜數據進行更為快速、有效的分析提供了可能。高光譜成像技術作為一種綜合性技術，集微弱信號檢測、探測技術、精密光學機械、計算機技術于一體，能夠獲取連續、窄波段的高光譜分辨率的圖像數據，是一種能夠將成像技術和光譜技術相結合的多維信息獲取技術。高光譜成像技術圖像數據的分辨率高達10-2λ數量級，在可見短紅外波段范圍內光譜分辨率為納米級，光譜波段多達數十個甚至上百個，各光譜波段間是連續的，圖像數據的每一個像元都可以提取一條完整的高光譜分辨率光譜曲線。
高光譜成像系統由硬件平臺和軟件處理2部分組成，其中，硬件平臺如下圖所示，由高光譜機（CCD相機）、樣品臺、漫反射光源、電動平移臺/傳送帶以及轉接板和轉接塊組成。
高光譜成像儀圖譜數據的獲取與處理方法：
高光譜成像儀對圖像信息的收集包含物理成分和化學成分兩部分。樣品通過漫反射光源將圖像分散并投射到探測器陣列上，圖像的光譜長度范圍包括可見光和近紅外光。通過高光譜成像儀采集的圖像，之后在PC端進行圖像校正、數據降維、建模、判定分析。由于不同的高光譜成像系統對圖像的采集存在一定的差異，為了確保高光譜數據的可比性和精確性，常利用下式對高光譜圖像進行暗電流校正：
式中，R0為反射光譜圖像，W為反射率為99%的白板反射圖像，B為暗電流，R為校正后反射圖像。
由于高光譜成像系統采集的光譜具有連續性，所以光譜中包含的數據量較大，在數據處理中會存在一些煩冗的計算問題，因此，選擇合理的數據處理方法就顯得尤為重要。大量文獻顯示，提取最佳波段是減少數據量最有效的方式，并能夠保證在不丟失重要信息的情況下精確地反映樣品信息。在數據處理過程中，數據降維也是有效的方法之一，主要的方法有特征波段選擇、分類算法選擇等。最后，采用偏最小二乘法、支持向量機、人工神經網絡、多元線性回歸等方法建立基于光譜圖像的預測模型，進而實現其在農業上的應用。具體的操作流程如下圖所示。
