高光譜成像技術可以獲取立體的圖像信息，具有廣泛的應用和發展前景。目前國內外的研究也取得了很大的進展和方向。本文簡要介紹了高光譜成像技術的信息獲取和優勢。

高光譜目標信息獲取

高光譜成像方法主要有兩大類。第一類是基于光譜空間的探測方法，主要有混合光譜分解法和光譜匹配法。第二類是基于特征空間的探測方法，常用的有光譜角填圖法、極大似然法和人工神經網絡法。

高光譜成像獲取的數據包括空間、輻射和光譜三重信息。需要分析目標的位置和形狀等空間兒何特征、目標與背景的譜亮度差別等輻射特征以及表面材料的光譜特征。

從高光譜數據的結構看，如果將對應坐標的每一幅窄波段二維圖像按探測波長i重起米，就可得到高光譜圖像數據的立方體。在數據應用分析中，主要從3個方面獲取目標的信息。

（1）在空間圖像維上，高光譜數據與一般的圖像相似?？捎靡话愕倪b感圖像模式識別算法進行高光譜數據的目標信息檢測。

（2）在光譜維上，高光譜圖像的每一個像元可以獲得一個連續的光譜曲線，基于光譜數據庫的光譜匹配技術可以實現對地物與目標的識別。

（3）在特征空間維上，高光譜圖像提供了超維特征空間，根據實際數據所反映的景物特征分布差異，將其有效應用數據映射到低維的子空間，在此低維子空間的信息檢測是目標識別分析技術研究的重點。

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高光譜成像技術的優勢

高光譜探測綜合了圖像和光譜兩方面的特征，與全色和多光譜探測相比，利用高光譜進行成像的優勢主要體現在以下幾個方面：

（1）目標檢測識別能力大大提高，并且可以區別同類目標的細微差異，這在傳統的多光譜探測中不容易實現；

（2）成像通道大大增加，進行成像時可選擇的光譜特征變得靈活和多樣化，這極大的增加了分析日標物的數量，為成像提高了更廣泛的特征分析空間；

（3）使目標的探測由定性分析向定量分析轉化成為可能，傳統多光譜成像技術以定性分析為主，部分定量分析的結果并不理想，這與成像傳感器的光譜分辨率有關，利用高光譜成像技術，可以很好的突破光譜分辨率的限制，這對定量分析結果精度的提高有很大的幫助。

可以看出，高光譜數據最大特點是除了擁有圖像數據的幾何信息外，還具有光譜信息，它可以記錄目標所具有的反射、吸收和發射電磁能量的能力，不同目標類型對應于不同的譜特征，這就是光譜的“指紋效應”，如圖1所示。高光譜數據為我們提供了豐富的類別信息，充分結合高分辨率影像的清晰度和高光譜影像豐富的光譜信息，可以大大增加我們對目標的探測能力，