高光譜成像儀是一種先進的無人機技術(shù)，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(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)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(xué)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(shù)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(xué)信息。這種技術(shù)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(yīng)函數(shù)和統(tǒng)計技術(shù)，對物體進行分類、分析和診斷。這一技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域、環(huán)境監(jiān)測和地質(zhì)勘探等方面有著廣泛的應(yīng)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(gòu)成的。請參考下圖1。其中，成像光譜儀是最關(guān)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(yīng)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(jié)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(gòu)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(yīng)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(shè)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(yīng)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(shù)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(yīng)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(xué)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(yù)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(jié)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(gòu)建。

1.高光譜圖像的校正和預(yù)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(dǎo)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(dǎo)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(guān)數(shù)據(jù)分析之前，通常需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，常用的預(yù)處理方法包括平滑、歸一化、求導(dǎo)、多元散射校正、傅里葉變換和小波分析等。經(jīng)過預(yù)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(dǎo)致數(shù)據(jù)維度過高且存在冗余。這不僅增加了計算的復(fù)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(xué)計量學(xué)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(luò)、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(yù)測集上的結(jié)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(jié)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(yīng)的數(shù)字圖像處理技術(shù)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。