Tiivistelmä : Hyperspektrinen kuvateknologia on edistynyt kaukokartoitustekniikkana saavuttanut merkittävän kehityksen ja laajalle levinneen sovelluksen monilla aloilla viime vuosina. Tässä artikkelissa esitellään yksityiskohtaisesti hyperspektrikuvien periaatteet ja ominaisuudet, käsitellään perusteellisesti sen sovelluksia maataloudessa, ympäristön seurannassa, geologisessa etsinnässä ja muissa aloissa ja odottaa tulevia kehityssuuntauksia.
1. Johdanto
Tieteen ja tekniikan jatkuvan edistymisen myötä hyperspektrinen kuvatekniikka on yhä tärkeämpi rooli monilla aloilla, joilla on ainutlaatuiset edut. Hyperspektrikuvat eivät vain tarjoa rikkaita alueellisia tietoja, vaan myös hankkia hienoja spektritietoja tarjoamalla vahvaa tukea kohteen tunnistamiselle, luokittelulle ja kvantitatiiviselle analyysille.
2. hyperspektrikuvien periaatteet ja ominaisuudet
(1) periaate
Hyperspektriaalikuvat koostuvat sarjasta jatkuvia kapeakaistaisia kuvia, kukin kaista, joka vastaa erilaista aallonpituusaluetta. Mittaamalla kohdeobjektin heijastus-, säteily- ja muut ominaisuudet eri aallonpituuksilla voidaan saada kohteen spektrin ominaiskäyrä. Nämä spektriominaisuuskäyrät sisältävät kohteen fysikaalisia, kemiallisia ja muita ominaisuustietoja, ja niitä voidaan käyttää kohteen tunnistamiseen ja luokitteluun.
(2) Ominaisuudet
Korkea spektriresoluutio: Pystyy erottamaan pienet spektrierot ja tarjoamaan rikkaampia spektritietoja.
Monikaistainen tiedot: Sisältää kymmeniä tai jopa satoja bändejä, jotka voivat kattavasti heijastaa kohteen ominaisuuksia.
Alueellisten tietojen ja spektritietojen yhdistelmä: Se ei voi vain saada kohteen alueellista jakautumista, vaan myös ymmärtää sen spektriominaisuudet.
Ei kosketa koskevia mittaus: ei tarvitse ottaa yhteyttä kohdeobjektiin, pitkän matkan ja suuren alueen seurantaa voidaan saavuttaa.
3. Hyperspektrikuvien sovellukset eri aloilla
(1) Maatalouskenttä
Satovalvonta: Se voi seurata viljelykasvien, tuholaisten ja sairauksien jne. Kasvutilaa ja tarjota päätöksentekotukea tarkkuuden maataloudelle. Esimerkiksi analysoimalla viljelykasvien spektriominaisuuksia, kasvien ravitsemustila voidaan arvioida, ja hedelmöitys ja kastelu voidaan suorittaa ajoissa.
Maaperän analyysi: Se voi nopeasti havaita maaperän koostumuksen, hedelmällisyyden jne., Jonkinggraalin parantamisen ja rationaalisen hedelmöityksen perustan.
Maatalouden tuotteiden laatutestaus: Sitä voidaan käyttää maataloustuotteiden kypsyyden, laadun ja muiden indikaattorien havaitsemiseen maataloustuotteiden laadun ja markkinoiden kilpailukyvyn parantamiseksi. 
Veden laadun seuranta: Analysoimalla vesistöjen spektriominaisuudet, veden epäpuhtauksien ja levien kasvun pitoisuus voidaan havaita tarjoamaan teknistä tukea vesivarojen suojaamiselle.
Ilmakehän seuranta: Sitä voidaan käyttää ilmakehän epäpuhtauksien, aerosolien jakautumisen jne. Konsentraation seuraamiseen ja tietojen tarjoamiseen ilmakehän ympäristön laadun arvioinnista.
Ekologisen ympäristön seuranta: Se voi seurata kasvillisuuden kattavuutta, biologista monimuotoisuutta jne. Ja tarjota tieteellistä perusta ekologiselle ympäristönsuojelulle ja kestävälle kehitykselle.
Mineraalien etsintä: Hyperspektriaalisia kuvia voidaan käyttää eri mineraalien spektriominaisuuksien tunnistamiseen ja nopeasti ja tarkasti tutkimaan mineraalivaroja.
Geologisen katastrofin seuranta: Se voi seurata geologisia katastrofeja, kuten maanvyörymiä ja roskia, jotta saadaan tietoa katastrofista varhaisvaroituksessa ja ehkäisyssä.
4. Hyperspektrisen kuvantamistekniikan kehityssuuntaukset
(1) Suurempi spektriresoluutio ja spatiaalinen resoluutio: Teknologian jatkuvalla kehityksellä hyperspektrikuvien spektrin resoluutio ja spatiaalinen resoluutio jatkavat paranemista, jotka pystyvät tarjoamaan hienostuneempaa kohdetietoja.
(2) Reaaliaikainen seuranta ja nopea prosessointi: Kehitä reaaliaikainen seurantatekniikka tavoitteiden nopean vastauksen ja käsittelyn saavuttamiseksi ja seurannan ajantasaisuuden parantamiseksi.
(3) Monilähteen datan fuusio: hyperspektrikuvien fuusio muilla kaukokartoitustietoilla, maantieteellisillä tiedoilla jne. Kohteiden tunnistamisen ja luokituksen tarkkuuden parantamiseksi.
(4) Älykäs sovellus: keinotekoisen älykkyyden, koneoppimisen ja muiden tekniikoiden yhdistäminen hyperspektrikuvien automaattisen analyysin ja käsittelyn toteuttamiseksi ja työn tehokkuuden parantamiseksi.
5. Johtopäätös
Edistyneenä tekniikkana, jolla on laajat sovellusnäkymät, hyperspektrin kuvatekniikka on tärkeä rooli maataloudessa, ympäristön seurannassa, geologisessa etsinnässä ja muissa aloissa. Teknologian jatkuvan kehityksen ja parantamisen myötä hyperspektrikuvatekniikkaa käytetään laajasti useammilla aloilla ja antaa paremman panoksen ihmisyhteiskunnan kehitykseen ja edistymiseen.
