Anotacija : Hiperspektrinės vaizdo technologija, kaip pažangi nuotolinio stebėjimo technologija, pasiekė reikšmingą vystymąsi ir plačiai pritaikytą daugelyje pastarųjų metų sričių. Šiame straipsnyje pateikiami išsamiai aprašomi hiperspektrinių vaizdų principai ir ypatybės, išsamiai aptariami jo pritaikymai žemės ūkyje, aplinkos stebėsenoje, geologiniame tyrinėjime ir kitose srityse ir laukia ateities plėtros tendencijų.
1. Įvadas
Nuolat tobulėjant mokslui ir technologijoms, hiperspektrinės vaizdo technologijos vaidina vis svarbesnį vaidmenį daugelyje sričių, turinčių unikalių pranašumų. Hiperspektriniai vaizdai gali ne tik pateikti turtingą erdvinę informaciją, bet ir gauti puikią spektrinę informaciją, teikdama tvirtą paramą taikinio identifikavimui, klasifikavimui ir kiekybinei analizei.
2. Hiperspektrinių vaizdų principai ir savybės
(1) principas
Hiperspektrinius vaizdus sudaro ištisinių siauros juostų vaizdų serija, kiekviena juosta atitinka skirtingą bangos ilgio diapazoną. Išmatuojant atspindį, radiaciją ir kitas tikslinio objekto savybes esant skirtingais bangų ilgiais, galima gauti taikinio spektrinę charakteristiką. Šiose spektrinės charakteristikos kreivėse yra fizinė, cheminė ir kita charakteristika taikinio informacija ir gali būti naudojamos taikinio identifikavimui ir klasifikavimui.
(2) savybės
Didelė spektrinė skiriamoji geba: sugebėti atskirti mažus spektrinius skirtumus ir pateikti turtingesnę spektrinę informaciją.
Informacija apie daugialypę juostą: yra dešimtys ar net šimtai juostų, kurios gali išsamiai atspindėti taikinio ypatybes.
Erdvinės informacijos ir spektrinės informacijos derinys: ji gali ne tik gauti tikslo erdvinį pasiskirstymą, bet ir suprasti jo spektrines savybes.
Nekontaktinis matavimas: Nereikia susisiekti su tiksliniu objektu, gali būti pasiektas tolimas ir didelio ploto stebėjimas.
3. Hiperspektrinių vaizdų taikymas įvairiose srityse
Pasėlių stebėjimas: Tai gali stebėti pasėlių, kenkėjų ir ligų augimo būklę ir kt., Ir suteikti sprendimų priėmimo tikslaus žemės ūkio paramą. Pavyzdžiui, analizuojant pasėlių spektrines savybes, galima įvertinti pasėlių mitybos būklę, o tręšimas ir drėkinimas gali būti atliekamas laiku.
Dirvožemio analizė: Tai gali greitai aptikti dirvožemio sudėties, vaisingumo ir kt., Sudarydamas dirvožemio gerinimo ir racionalaus tręšimo pagrindą.
Žemės ūkio produktų kokybės bandymai: Jis gali būti naudojamas nustatant žemės ūkio produktų brandą, kokybę ir kitus rodiklius, siekiant pagerinti žemės ūkio produktų kokybę ir rinkos konkurencingumą. 
Vandens kokybės stebėjimas: Išanalizavus vandens telkinių spektrines savybes, galima aptikti teršalų ir dumblių augimo kiekį vandenyje, kad būtų užtikrinta techninė pagalba vandens išteklių apsaugai.
Atmosferos stebėjimas: Jis gali būti naudojamas stebint teršalų, aerozolių pasiskirstymo ir kt. Koncentraciją atmosferoje ir pateikti duomenis apie atmosferos aplinkos kokybės vertinimą.
Ekologinės aplinkos stebėjimas: ji gali stebėti augmenijos aprėptį, biologinę įvairovę ir kt., Ir suteikti mokslinį pagrindą ekologinės aplinkos apsaugai ir tvaraus vystymosi pagrindu.
(3) Geologinio tyrinėjimo laukas
Mineralų tyrinėjimas: hiperspektriniai vaizdai gali būti naudojami norint nustatyti skirtingų mineralų spektrines savybes ir greitai ir tiksliai ištirti mineralinius išteklius.
Geologinės nelaimių stebėjimas: Tai gali stebėti geologines nelaimes, tokias kaip nuošliaužos ir šiukšlės srautai, kad būtų teikiama informacija apie nelaimes išankstinį perspėjimą ir prevenciją.
4. Hiperspektrinės vaizdo technologijos plėtros tendencijos
(1) Didesnė spektrinė skiriamoji geba ir erdvinė skiriamoji geba: nuolat tobulėjant technologijoms, hiperspektrinių vaizdų spektrinė skiriamoji geba ir erdvinė skiriamoji geba ir toliau tobulės, galės pateikti tobulesnę tikslinę informaciją.
(2) Realiojo laiko stebėjimas ir greitas apdorojimas: Sukurkite realaus laiko stebėjimo technologiją, kad pasiektumėte greitą tikslų reagavimą ir apdorojimą bei pagerintumėte stebėjimo savalaikiškumą.
(3) Kelių šaltinių duomenų suliejimas: hiperspektrinių vaizdų suliejimas su kitais nuotolinio stebėjimo duomenimis, geografinės informacijos duomenys ir kt., Siekiant pagerinti tikslinio atpažinimo ir klasifikavimo tikslumą.
(4) Intelektualus pritaikymas: Derinant dirbtinį intelektą, mašininį mokymąsi ir kitas technologijas, kad būtų galima automatiškai analizuoti ir apdoroti hiperspektrinius vaizdus ir pagerinti darbo efektyvumą.
5. Išvada
Kaip patobulinta technologija, turinti plačias taikymo perspektyvas, hiperspektrinės vaizdo technologija vaidina svarbų vaidmenį žemės ūkyje, aplinkos stebėsenoje, geologiniame tyrinėjime ir kitose srityse. Tęsdamas ir tobulinant technologijas, hiperspektrinės vaizdo technologijos bus plačiai naudojamos daugiau sričių ir labiau prisidės prie žmogaus visuomenės plėtros ir pažangos.
