高光譜成像儀作為一種光電儀器，它將光譜技術和圖像技術結合在一起，能夠同時體現一維表征像元光譜信息和目標二維空間景象的物理屬性，并且具有較高的分辨率和圖譜合一的屬性，已被廣泛的應用于不同的領域。本文對高光譜成像儀光譜數據的形式及光譜數據的分析方法作了介紹，對此感興趣的朋友可以了解一下！

高光譜成像儀光譜數據的形式：

高光譜成像設備能同時獲取二維空間信息和一維光譜信息，獲取的數據稱作光譜數據立方體，如下圖所示。成像光譜數據立方體是一個三維矩陣，圖像的高度為H，圖像的寬度為W，光譜波段數為L，圖像的像素數P=HxW。如果在空間上取出一個像素，以波長為橫軸，像素每個波長處的反射率為縱軸，將得到像素地面分辨率范圍內材質的平均光譜。如果在相同的窄帶波長處選取所有的像素，并按照其空間坐標位置作圖，將得到窄帶波長處反射率場景灰度圖。

光譜數據立方體可以用三維矩陣描述，為了便于數據處理，將三維矩陣整合成二維矩陣，用數據矩陣X表示為：

式中：元素xij第i窄帶波段處第j個像素的反射率值；列向量X（1:L）j=（x1j，…xLj）T為第j個像素的光譜向量；行向量 Xi（1:p）=（xi1，…，xip）表示第i窄帶波段的反射率圖像。

高光譜成像儀光譜數據的分析方法：?

高光譜成像儀對圖像信息的收集包含物理成分和化學成分兩部分。樣品通過漫反射光源將圖像分散并投射到探測器陣列上，圖像的光譜長度范圍包括可見光和近紅外光。通過高光譜成像儀采集的圖像，之后在PC端進行圖像校正、數據降維、建模、判定分析。由于不同的高光譜成像系統對圖像的采集存在一定的差異，為了確保高光譜數據的可比性和精確性，常利用下式對高光譜圖像進行暗電流校正：

式中，R0為反射光譜圖像，W為反射率為99%的白板反射圖像，B為暗電流，R為校正后反射圖像。

由于高光譜成像系統采集的光譜具有連續性，所以光譜中包含的數據量較大，在數據處理中會存在一些煩冗的計算問題，因此，選擇合理的數據處理方法就顯得尤為重要。大量文獻顯示，提取最佳波段是減少數據量最有效的方式，并能夠保證在不丟失重要信息的情況下精確地反映樣品信息。在數據處理過程中，數據降維也是有效的方法之一，主要的方法有特征波段選擇、分類算法選擇等。最后，采用偏最小二乘法、支持向量機、人工神經網絡、多元線性回歸等方法建立基于光譜圖像的預測模型，進而實現其在農業上的應用。具體的操作流程如下圖所示。