高光譜成像技術(shù)可以獲取立體的圖像信息，具有廣泛的應(yīng)用和發(fā)展前景。目前國內(nèi)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(shù)的信息獲取和優(yōu)勢。

高光譜目標(biāo)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。

高光譜成像獲取的數(shù)據(jù)包括空間、輻射和光譜三重信息。需要分析目標(biāo)的位置和形狀等空間兒何特征、目標(biāo)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(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)看，如果將對應(yīng)坐標(biāo)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(shù)據(jù)的立方體。在數(shù)據(jù)應(yīng)用分析中，主要從3個方面獲取目標(biāo)的信息。

（1）在空間圖像維上，高光譜數(shù)據(jù)與一般的圖像相似。可用一般的遙感圖像模式識別算法進行高光譜數(shù)據(jù)的目標(biāo)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(xù)的光譜曲線，基于光譜數(shù)據(jù)庫的光譜匹配技術(shù)可以實現(xiàn)對地物與目標(biāo)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(jù)實際數(shù)據(jù)所反映的景物特征分布差異，將其有效應(yīng)用數(shù)據(jù)映射到低維的子空間，在此低維子空間的信息檢測是目標(biāo)識別分析技術(shù)研究的重點。

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高光譜成像技術(shù)的優(yōu)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(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

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

（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(biāo)物的數(shù)量，為成像提高了更廣泛的特征分析空間；

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

可以看出，高光譜數(shù)據(jù)最大特點是除了擁有圖像數(shù)據(jù)的幾何信息外，還具有光譜信息，它可以記錄目標(biāo)所具有的反射、吸收和發(fā)射電磁能量的能力，不同目標(biāo)類型對應(yīng)于不同的譜特征，這就是光譜的“指紋效應(yīng)”，如圖1所示。高光譜數(shù)據(jù)為我們提供了豐富的類別信息，充分結(jié)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(biāo)的探測能力，