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高光谱相机(Hyperspectral Camera)

高光谱相机:是一种可以采集连续、多达上百个窄波段的光谱信息的成像设备。它的核心特征是:每个像素点都拥有一个完整的光谱曲线,类似于“像素级别的光谱仪”。

举例:

  • 普通彩色相机采集 R/G/B(3个通道)

  • 多光谱相机采集 ~4–10 个通道(如红光、绿光、红边、NIR)

  • 高光谱相机采集 几十到几百个波段,每个波段宽度很窄(<10nm)

图片

  • 高光谱 vs 多光谱:

项目

多光谱(Multispectral)高光谱(Hyperspectral)

📈 波段数量

3–10 个(典型:5/6/8 个)

几十至几百个(如 50–300)

 ✅

🎯 波段间隔

离散波段(选择性)

连续、等间隔的窄带 ✅

📷 主要应用

精准农业、植被指数、地形分析

物质识别、分类、反演、异常检测

 ✅

🧪 数据结构

多通道图像栅格

光谱立方(Hypercube)

💾 数据体量

小,易处理

非常大(GB 级/帧)

💻 AI可训练性

一般,适合分类

强,适合光谱特征识别 ✅

🎯 精细程度

粗分类(健康/病害)

细分类(病种/污染类型) ✅

💰 成本

较低($2k–$10k)

较高($7k–$100k+) ❗

  • 高光谱相机的常见结构类型

类型

原理

优缺点

推扫式(Line-Scan)

类似卫星推扫,从一条线逐帧扫描

画质极高、需平台稳定、后处理复杂

快照式(Snapshot)

像素点通过马赛克滤光片获得不同波段

体积小、实时性强、分辨率略损失

滤波轮式

光路上旋转多个滤光片拍摄

成本低,但慢且不适合动态场景

可调滤光片(如AOTF)

通过电压调节波段

精度高,但价格贵、操作复杂

  • 高光谱成像的典型应用

应用领域

描述

🌾 精准农业

植被健康、病害识别、水分含量分析、作物分类

🧱 建筑与文化遗产

壁画颜料识别、退化分析、修复辅助

🛢️ 地质与矿产

矿石识别、土壤类型分析

🔬 医疗诊断

皮肤癌检测、组织成分分析

🛫 无人机航测

地表材质识别、污染物追踪、目标分类

🧠 AI 模型训练

利用光谱曲线训练物质识别模型

http://www.dtcms.com/wzjs/235022.html

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