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高光譜的優(yōu)勢(shì)
高光譜成像技術(shù)是基于非常多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術(shù)，它將成像技術(shù)與光譜技術(shù)相結(jié)合，探測(cè)目標(biāo)的二維幾何空間及一維光譜信息，獲取高光譜分辨率的連續(xù)、窄波段的圖像數(shù)據(jù)。目前高光譜成像技術(shù)發(fā)展迅速，常見的包括光柵分光、聲光可調(diào)諧濾波分光、棱鏡分光、芯片鍍膜等?？梢詰?yīng)用在食品安全、醫(yī)學(xué)診斷、領(lǐng)域等領(lǐng)域。
高光譜的優(yōu)勢(shì)
隨著高光譜成像的光譜分辨率的提高，其探測(cè)能力也有所增強(qiáng)。因此，與全色和多光譜成像相比較，高光譜成像有以下顯著優(yōu)勢(shì)。
(1)有著近似連續(xù)的地物光譜信息。高光譜影像在經(jīng)過光譜反射率重建后，能獲取與被探測(cè)物近似的連續(xù)的光譜反射率曲線，與它的實(shí)測(cè)值相匹配，將實(shí)驗(yàn)室中被探測(cè)物光譜分析模型應(yīng)用到成像過程中。
(2)對(duì)于地表覆蓋的探測(cè)和識(shí)別能力很大提高。高光譜數(shù)據(jù)能夠探測(cè)具有診斷性光譜吸收特征的物質(zhì)，能準(zhǔn)確的區(qū)分地表植被覆蓋類型，道路地面的材料等。
(3)地形要素分類識(shí)別方法是多種多樣的。影像分類既可以采用如貝葉斯判別、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)的模式識(shí)別方法，也可以采用基于被探測(cè)物的光譜數(shù)據(jù)庫的光譜進(jìn)行匹配的方法。分類識(shí)別特征是既可以采用光譜診斷特征，也可以采用特征選擇與提取。
(4)地形要素的定量和半定量分類識(shí)別將成為可能。在高光譜影像中能估計(jì)出多種被探測(cè)物的狀態(tài)參量，大大的提高了成像高定量分析的精度和可靠性。