高光譜遙感(hyperspectral remote sensing)又叫成像光譜遙感，是將成像技術和光譜技術相結合的多維信息獲取技術。高光譜遙感器能夠同時獲取目標區域的二維幾何空間信息與一維光譜信息，因此高光譜數據具有“圖像立方體”的形式和結構，體現出“圖譜合一”的特點和優勢。高光譜圖像中的每個像元記錄著瞬時視場角內幾十甚至上百個連續波段的光譜信息，其光譜分辨率在400—2500 nm波長范圍內一般小于10 nm。將這些光譜信息作為波長的函數可以繪制一條完整而連續的光譜曲線，反映出能夠區分不同物質的診斷性光譜特征，使得本來在寬波段多光譜遙感圖像中不可探測的地物在高光譜遙感中能夠被探測。

高光譜遙感技術的這種特質使得其在礦產勘探、環境監測、精準農林和事等領域都產生了重要的應用價值，同時也給圖像處理與信息提取技術的發展帶來了新的挑戰。

高光譜遙感成像示意

過去30多年間，高光譜遙感技術自提出以來得到了迅猛的發展，同時高光譜圖像處理與信息提取技術也在不斷取得新的突破。高光譜圖像處理與信息提取技術的研究主要包括數據降維、圖像分類、混合像元分解和目標探測等方向。

高光譜遙感是21世紀末對地觀測領域所取得的重要技術突破之一，伴隨著遙感器技術本身的發展，高光譜遙感衛星系統必將步入智能化時代。針對這一趨勢和方向，高光譜圖像處理與信息提取技術需要在理論和方法上進一步創新，尤其要重視多學科交叉、軟硬件結合以及理論和應用的相互促進。

①   在多學科交叉方面。隨著計算理論和優化理論的不斷發展，在模式識別、機器學習和人工智能領域涌現出了大量新理論、新方法和新技術，這些成果應用于高光譜圖像處理與信息提取的速度也越來越快。

遙感本來就是多學科交叉的領域，地理學、電子學和計算機科學都對遙感科學技術的發展產生了重要影響，甚至更為基礎的數學、物理學和看似與遙感技術并無關系的生物學、管理學等領域，也為高光譜圖像處理與信息提取提供了新觀點和值得嘗試的新思路。

②   其次，在軟硬件結合方面。隨著高光譜圖像實時處理需求的增加以及移動計算、近似計算、專用計算芯片等計算前沿技術的發展，將高光譜圖像處理算法與計算硬件相結合，解決算法與計算架構的匹配優化問題，實現信息在高維特征數據中的“所見即所得”，使得高光譜成像系統從數據采集器轉變為信息感知器，將成為高光譜圖像處理未來的重要研究方向，也將極大地促進高光譜技術的普及和推廣。

從空間到地面，高光譜成像技術在深空外星探索、地礦勘探、大氣和水環境監測、戰場偵察和評估等方面，都已經成為一種重要的探測手段，相信隨著定標一致性和可靠性、成像實時性、裝置小型化、輕質化水平的進步，高光譜成像技術將會迎來更廣闊的應用空間。

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