高光谱相机（Hyperspectral Camera）

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）

• 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