高光譜成像儀用于廣泛的應用。雖然最初是為采礦和地質學開發的(高光譜成像識別各種礦物的能力使其成為采礦和石油工業的理想選擇，可用于尋找礦石和石油)，現在已經傳播開來涉足生態學和監測等廣泛領域，以及歷史手稿研究。這項技術正不斷地為公眾所用。NASA和USGS等組織擁有各種礦物及其光譜特征的目錄，并將它們發布在網上，以便研究人員可以隨時使用。在較小的規模上，高光譜成像可用于快速監測殺蟲劑對單個種子的應用，以對最佳劑量和均勻覆蓋進行質量控制等等。

農業

無人機上嵌入高光譜相機

盡管獲取高光譜圖像的成本通常很高，但對于特定作物和特定氣候，高光譜遙感在監測作物生長和健康方面的使用正在增加。在澳大利亞，正在開展使用成像光譜儀檢測葡萄品種和開發疾病爆發預警系統的工作。此外，正在開展使用高光譜數據檢測植物化學成分的工作，[23]可用于檢測灌溉系統中小麥的養分和水分狀況。[24]在較小的規模上，NIR 高光譜成像可用于快速監測殺蟲劑對單個種子的應用，以對最佳劑量和均勻覆蓋進行質量控制。

農業中的另一個應用是檢測配合飼料中的動物蛋白以避免牛海綿狀腦病 (BSE)，也稱為瘋牛病。已經進行了不同的研究來提出替代工具來替代參考檢測方法(經典顯微鏡)。首批替代品之一是近紅外顯微鏡，它結合了顯微鏡和 NIR 的優點。2004 年，發表了第一項將此問題與高光譜成像相關的研究。構建了代表復合飼料制備中通常存在的成分多樣性的高光譜庫。這些庫可以與化學計量學工具一起使用，以研究用于檢測和量化飼料中動物成分的 NIR 高光譜成像方法的檢測限、特異性和重現性。高光譜相機還可用于檢測植物中重金屬的壓力，并成為收獲后濕化學方法的更早、更快速的替代方法。

廢物分類和回收

高光譜成像可以提供有關材料化學成分的信息，這有助于廢物分類和回收。[29]它已被用于區分具有不同織物的物質，以及識別天然、動物和合成纖維。[30] HSI 相機可以與機器視覺系統集成，并通過簡化平臺，允許最終客戶創建新的垃圾分類應用程序和其他分類/識別應用程序。[31]機器學習系統和高光譜相機可以區分 12 種不同類型的塑料，例如 PET 和 PP，用于自動分離廢物，截至2020 年，高度不標準化[需要額外引用]塑料產品和包裝。

食品加工

在數字分揀機上采用高光譜成像技術可在滿負荷生產時實現 100% 的無損在線檢測。分揀機的軟件將收集到的高光譜圖像與用戶定義的接受/拒絕閾值進行比較，彈出系統會自動去除缺陷和異物。

基于高光譜傳感器的食品分選機最近的商業采用在堅果行業最為先進，安裝的系統最大限度地去除核桃、山核桃、杏仁、開心果中的核、殼和其他異物 (FM) 以及植物外來物質 (EVM) 、花生和其他堅果。在這里，改進的產品質量、低錯誤拒絕率和處理大量傳入缺陷負載的能力通常證明該技術的成本是合理的。

“糖末”薯條的高光譜圖像顯示看不見的缺陷

高光譜分選機的商業應用也在馬鈴薯加工業中快速推進，該技術有望解決許多突出的產品質量問題。正在進行的工作是使用高光譜成像來檢測困擾馬鈴薯加工商的 “糖端”，“空心” 和“普通結痂”條件。

礦物學

成像儀范圍內掃描一組寶石。石英和長石光譜清晰可辨地質樣本，如鉆芯，可以通過高光譜成像快速繪制出幾乎所有具有商業價值的礦物圖。光譜成像的融合是檢測長石、二氧化硅、方解石、石榴石和橄欖石族礦物的標準，因為這些礦物在圖像區域具有最獨特和最強的光譜特征。

礦物的高光譜遙感十分發達。許多礦物可以從空中圖像中識別出來，并且它們與貴重礦物(例如黃金和鉆石)的存在之間的關系已廣為人知。目前，正在了解管道和天然井的石油和天然氣泄漏之間的關系，以及它們對植被和光譜特征的影響。

監視

高光譜熱紅外發射測量，冬季條件下的室外掃描，環境溫度 -15°C - 圖像中各種目標的相對輻射光譜用箭頭顯示。

手表玻璃等不同物體的紅外光譜具有明顯不同的特征。對比度級別指示對象的溫度。

此圖像是使用高光譜成像儀生成的。

高光譜監視是為監視目的而實施的高光譜掃描技術。高光譜成像在軍事監視中特別有用，因為軍事實體現在采取了避免空中監視的對策。推動高光譜監視的想法是，高光譜掃描從光譜的很大一部分中提取信息，以至于任何給定物體都應該至少在掃描的許多波段中的幾個波段中具有獨特的光譜特征。

天文學

在天文學中，高光譜成像用于確定空間分辨的光譜圖像。由于光譜是一項重要的診斷，因此每個像素都有一個光譜可以解決更多的科學案例。在天文學中，這種技術通常被稱為積分場光譜，這種技術的例子包括甚大望遠鏡上，而且錢德拉 X 射線天文臺的高級 CCD 成像光譜儀也使用這種技術技術。

環境

大多數國家/地區需要持續監測燃煤和燃油發電廠、城市和危險廢物焚化爐、水泥廠以及許多其他類型的工業來源產生的排放物。這種監測通常使用提取采樣系統與紅外光譜技術相結合來進行。最近進行的一些遠距離測量允許對空氣質量進行評估，但沒有多少遠程獨立方法允許進行低不確定性測量。

土木工程

最近的研究表明，高光譜成像可能有助于檢測路面裂縫的發展，這很難從可見光譜相機拍攝的圖像中檢測到。

生物醫學成像

高光譜成像也被用于檢測癌癥、識別神經和分析瘀傷。

高光譜成像儀優點和缺點

高光譜成像的主要優勢在于，由于在每個點都采集了整個光譜，因此操作員不需要樣本的先驗知識，并且后處理允許從數據集中挖掘所有可用信息。高光譜成像還可以利用鄰域內不同光譜之間的空間關系，允許更精細的光譜空間模型來更準確地分割和分類圖像。

主要缺點是成本和復雜性。分析高光譜數據需要快速的計算機、靈敏的探測器和大數據存儲容量。由于未壓縮的高光譜立方體是大型多維數據集，可能超過數百兆字節，因此需要大量的數據存儲容量。所有這些因素都大大增加了獲取和處理高光譜數據的成本。此外，研究人員不得不面對的障礙之一是尋找對高光譜衛星進行編程以自行分類數據并僅傳輸最重要圖像的方法，因為傳輸和存儲那么多數據可能既困難又昂貴。作為一種相對較新的分析技術，高光譜成像的全部潛力尚未挖掘。