高光譜成像儀是一種先進的無人機技術，它能夠收集并分析大量不同波長的光譜數(shù)據(jù)。這種儀器可以捕捉到地面物體反射出的多種波長的光，從而可以在不接觸到物體的情況下獲取詳細的信息。高光譜成像儀在許多領域都有廣泛的應用，例如農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測、地質(zhì)勘探等。它可以幫助科學家們更好地了解和研究各種地理和生物現(xiàn)象。

高光譜成像技術的基本原理是通過捕捉物體發(fā)射的電磁波譜段來獲取物體的光學信息。這種技術使用的傳感器可以檢測數(shù)百個連續(xù)的、非常窄的光波段，從而產(chǎn)生一個稱為高光譜圖像的多光譜數(shù)據(jù)集。在分析這些數(shù)據(jù)時，可以利用光譜響應函數(shù)和統(tǒng)計技術，對物體進行分類、分析和診斷。這一技術在農(nóng)業(yè)領域、環(huán)境監(jiān)測和地質(zhì)勘探等方面有著廣泛的應用。

高光譜成像系統(tǒng)是由光源、CCD攝像機、成像光譜儀、鏡頭、圖像采集卡、計算機和控制裝置等組件構成的。請參考下圖1。其中，成像光譜儀是最關鍵的工作部件之一。成像光譜儀是一種新型傳感器，最早于20世紀80年代初開始發(fā)展。這種光譜儀的最重要特點在于波段多且寬度狹窄。因此，高光譜成像儀能夠探測到其他寬波段無法探測到的物體。它具有更廣泛的光譜響應范圍和更高的光譜分辨率，可以更精細地發(fā)現(xiàn)被探測物的微小特征。更重要的是，它能夠提供空間域和光譜域信息的結合，也就是所謂的“圖譜合一”。然而，同時也存在著數(shù)據(jù)量大且冗余信息多的特點。

高光譜成像系統(tǒng)由以下組成部分構成：

高光譜圖像的獲取方式根據(jù)采集和形成方式的差異可以分成點掃描、線掃描和面掃描三種。點掃描方式只能每次獲取一個像素點的光譜，如果想獲取完整的高光譜圖像，需要頻繁地移動光譜相機或檢測對象。這種方式不利于快速檢測，通常用于微觀對象的檢測。線掃描方式可以每次獲取一條掃描線上所有點的光譜。這種方式特別適用于傳送帶上方物體的動態(tài)檢測，也是果蔬品質(zhì)檢測時最常采用的圖像獲取方式。點掃描和線掃描方式都是在空間范圍內(nèi)進行掃描。而面掃描是在光譜范圍內(nèi)進行掃描的方式，每次可以獲取單個波長下完整的空間圖像。通過面掃描獲取高光譜圖像時，需要轉(zhuǎn)動濾光片切換輪或調(diào)節(jié)可調(diào)濾波器。面掃描方式主要應用于多光譜成像系統(tǒng)中，可以得到較少波長圖像的需求。

高光譜圖像指的是一種數(shù)據(jù)立方體，其在光譜維度上進行了更加細致的分割，形成了多個通道。通過高光譜設備獲取到的數(shù)據(jù)立方體不僅可以提供圖像上每個點的光譜數(shù)據(jù)，還可以獲取任意波段的圖像信息。

由于高光譜數(shù)據(jù)包含大量信息且存在冗余，因此在實際應用中選擇最有效的波長來開發(fā)多光譜成像系統(tǒng)非常必要。多光譜成像技術的原理是利用物體對不同波長的光線有不同的吸收特性，通過監(jiān)測目標物體在一組特定紅外和近紅外波長范圍內(nèi)光強度的變化，來實現(xiàn)檢測和辨別等應用需求。其最大的優(yōu)勢在于所捕獲的單色圖像的波長可以通過窄帶濾波器自由選擇，以達到實時檢測的目的。

處理和分析高光譜圖像數(shù)據(jù)：

高光譜成像所采集的三維數(shù)據(jù)塊能夠提供被檢樣品內(nèi)外部豐富的成分含量信息。然而，由于高光譜數(shù)據(jù)具有波段多、分辨率高、數(shù)據(jù)維度高、冗余性強等特點，因此必須采用合適的數(shù)學算法來處理和分析這些數(shù)據(jù)。一般來說，高光譜圖像處理的流程可分為以下幾個階段：獲取高光譜圖像、對圖像進行校正、提取圖譜信息、對數(shù)據(jù)進行預處理、進行數(shù)據(jù)降維與特征變量提取、建立模型和分析結果。綜上所述，可以將高光譜圖像處理的步驟分為三個方面：高光譜圖像校正、光譜數(shù)據(jù)降維以及檢測模型構建。

1.高光譜圖像的校正和預處理

在高光譜圖像采集過程中，由于圖像是未經(jīng)校正的原始圖像，相機中的暗電流會對采集系統(tǒng)造成一定的影響，導致采集的高光譜圖像不穩(wěn)定。另外，原始高光譜圖像數(shù)據(jù)是光子的強度信息，需要通過反射校正獲得相對反射率。因此，在進行數(shù)據(jù)分析之前，對高光譜圖像進行黑白版校正是必要的步驟。此外，光散射、檢測物圖像的不規(guī)則以及隨機噪聲等不利因素在光譜信息采集過程中存在，會導致光譜曲線的不平滑以及信噪比較低等問題。因此，在進行相關數(shù)據(jù)分析之前，通常需要對數(shù)據(jù)進行預處理，常用的預處理方法包括平滑、歸一化、求導、多元散射校正、傅里葉變換和小波分析等。經(jīng)過預處理后的數(shù)據(jù)，不僅提高了曲線的平滑性和信噪比，還提升了后續(xù)建模的準確性。

2.高光譜數(shù)據(jù)的降維處理

由于高光譜數(shù)據(jù)塊通常包含數(shù)百甚至數(shù)千個波段的光譜信息，導致數(shù)據(jù)維度過高且存在冗余。這不僅增加了計算的復雜性，還會降低無損檢測模型的準確性。因此，在建模之前對高光譜數(shù)據(jù)塊進行降維處理是數(shù)據(jù)分析的重要步驟。通過文獻調(diào)研，目前常用的降維方法包括主成分分析法、獨立成分分析法、遺傳算法和最小噪聲分離法等。通過這些降維算法處理，可以去除大量的冗余信息并提取特征波段和圖像，對簡化計算過程和提高模型準確性起到重要的作用。

通過對降維后的圖譜數(shù)據(jù)進行建模，可以將圖譜信息和待測品質(zhì)聯(lián)系起來。目前常用的化學計量學建模方法包括偏最小二乘法、支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、多元線性回歸法，線性判別分析和Fisher判別分析等算法。通常的做法是使用多種建模方法，并通過比較不同方法在建模集和預測集上的結果，選擇最優(yōu)模型。因此，建模方法不是固定的，而是根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型選擇不同的建模算法。不匹配的建模方法可能會對結果準確性產(chǎn)生較大的影響。

對于降維后的圖像維度，通常會采用相應的數(shù)字圖像處理技術對圖像進行分割處理，并從處理后的圖像中提取特征參數(shù)來建立模型，從而對被測樣本的表面缺陷或殘留物進行檢測和識別。