Samenvatting : Hyperspectrale beeldtechnologie, als een geavanceerde teledetectietechnologie, heeft de afgelopen jaren op veel gebieden een belangrijke ontwikkeling en wijdverbreide toepassing bereikt. Dit artikel introduceert de principes en kenmerken van hyperspectrale afbeeldingen in detail, bespreekt diepgaand zijn toepassingen in de landbouw, milieumonitoring, geologische exploratie en andere gebieden en kijkt uit naar toekomstige ontwikkelingstrends.
1. Inleiding
Met de voortdurende vooruitgang van wetenschap en technologie speelt hyperspectrale beeldtechnologie een steeds belangrijkere rol op veel gebieden met zijn unieke voordelen. Hyperspectrale afbeeldingen kunnen niet alleen rijke ruimtelijke informatie bieden, maar ook fijne spectrale informatie verkrijgen, waardoor sterke ondersteuning wordt geboden voor doelidentificatie, classificatie en kwantitatieve analyse.
2. Principes en kenmerken van hyperspectrale beelden
(1) principe
Hyperspectrale beelden zijn samengesteld uit een reeks continue smalbandbeelden, elke band die overeenkomt met een ander golflengtebereik. Door de reflectie, straling en andere kenmerken van het doelobject bij verschillende golflengten te meten, kan de spectrale karakteristieke curve van het doelwit worden verkregen. Deze spectrale karakteristieke krommen bevatten fysische, chemische en andere karakteristieke informatie van het doelwit en kan worden gebruikt voor doelidentificatie en classificatie.
(2) functies
Hoge spectrale resolutie: in staat om kleine spectrale verschillen te onderscheiden en rijkere spectrale informatie te bieden.
Multi-band informatie: bevat tientallen of zelfs honderden banden, die de kenmerken van het doelwit volledig kunnen weerspiegelen.
De combinatie van ruimtelijke informatie en spectrale informatie: het kan niet alleen de ruimtelijke verdeling van het doelwit verkrijgen, maar ook de spectrale kenmerken ervan begrijpen.
Non-contactmeting: het is niet nodig om contact op te nemen met het doelobject, langeafstand en monitoring met een groot gebied kan worden bereikt.
3. Toepassingen van hyperspectrale afbeeldingen op verschillende gebieden
(1) Landbouwgebied
Gewasmonitoring: het kan de groeimotor van gewassen, ongedierte en ziekten, enz. Bevorderen en besluitvorming bieden voor een precisielandbouw. Door bijvoorbeeld de spectrale kenmerken van gewassen te analyseren, kan de voedingsstatus van gewassen worden beoordeeld en kan de bevruchting en irrigatie tijdig worden uitgevoerd.
Bodemanalyse: het kan snel de bodemsamenstelling, vruchtbaarheid, enz. Detecteren, en biedt een basis voor bodemverbetering en rationele bemesting.
Kwaliteitstests van landbouwproducten: het kan worden gebruikt om de looptijd, kwaliteit en andere indicatoren van landbouwproducten te detecteren om de kwaliteit en het concurrentievermogen van landbouwproducten te verbeteren. 
Waterkwaliteitsbewaking: door de spectrale kenmerken van waterlichamen te analyseren, kan het gehalte aan verontreinigende stoffen en algengroei in het water worden gedetecteerd om technische ondersteuning te bieden voor de bescherming van de watervoorraden.
Atmosferische monitoring: het kan worden gebruikt om de concentratie van verontreinigende stoffen, aerosolverdeling, enz. In de atmosfeer te controleren en gegevens te verstrekken voor de beoordeling van atmosferische milieukwaliteit.
Monitoring van de ecologische omgeving: het kan de dekking van vegetatiegebieden, biodiversiteit, enz. Bevorderen en een wetenschappelijke basis bieden voor bescherming van ecologische omgeving en duurzame ontwikkeling.
(3) geologisch verkenningsveld
Minerale verkenning: hyperspectrale beelden kunnen worden gebruikt om de spectrale kenmerken van verschillende mineralen te identificeren en snel en nauwkeurig minerale hulpbronnen te verkennen.
Geologische rampenmonitoring: het kan geologische rampen in de gaten houden, zoals aardverschuivingen en puinstromen om informatie te bieden voor vroege waarschuwing en preventie van rampen.
4. Ontwikkelingstrends van hyperspectrale beeldvormingstechnologie
(1) Hogere spectrale resolutie en ruimtelijke resolutie: met de continue vooruitgang van technologie, zal de spectrale resolutie en ruimtelijke resolutie van hyperspectrale beelden blijven verbeteren, in staat om meer verfijnde doelinformatie te bieden.
(2) Real-time monitoring en snelle verwerking: ontwikkel realtime monitoringtechnologie om een snelle respons en verwerking van doelen te bereiken en de tijdigheid van monitoring te verbeteren.
(3) Gegevensfusie met meerdere source: fusie van hyperspectrale afbeeldingen met andere teledetectiegegevens, geografische informatiegegevens, enz. Om de nauwkeurigheid van doelherkenning en classificatie te verbeteren.
(4) Intelligente toepassing: het combineren van kunstmatige intelligentie, machine learning en andere technologieën om automatische analyse en verwerking van hyperspectrale afbeeldingen te realiseren en de werkefficiëntie te verbeteren.
5. Conclusie
Als een geavanceerde technologie met brede toepassingsperspectieven speelt hyperspectrale beeldtechnologie een belangrijke rol in de landbouw, milieumonitoring, geologische exploratie en andere gebieden. Met de continue ontwikkeling en verbetering van de technologie zal hyperspectrale beeldtechnologie op grote schaal worden gebruikt in meer gebieden en meer bijdragen leveren aan de ontwikkeling en vooruitgang van de menselijke samenleving.
