高光谱成像仪细分应用领域
发布时间:2023-04-11
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高光谱成像仪用于广泛的应用。虽然最初是为采矿和地质学开发的(高光谱成像识别各种矿物的能力使其成为采矿和石油工业的理想选择,可用于寻找矿石和石油),现在已经传播开来涉足生态学和监测等广泛领域,以及历史手稿研究。
高光谱成像仪用于广泛的应用。虽然最初是为采矿和地质学开发的(高光谱成像识别各种矿物的能力使其成为采矿和石油工业的理想选择,可用于寻找矿石和石油),现在已经传播开来涉足生态学和监测等广泛领域,以及历史手稿研究。这项技术正不断地为公众所用。NASA和USGS等组织拥有各种矿物及其光谱特征的目录,并将它们发布在网上,以便研究人员可以随时使用。在较小的规模上,高光谱成像可用于快速监测杀虫剂对单个种子的应用,以对最佳剂量和均匀覆盖进行质量控制等等。
农业
无人机上嵌入高光谱相机
尽管获取高光谱图像的成本通常很高,但对于特定作物和特定气候,高光谱遥感在监测作物生长和健康方面的使用正在增加。在澳大利亚,正在开展使用成像光谱仪检测葡萄品种和开发疾病爆发预警系统的工作。此外,正在开展使用高光谱数据检测植物化学成分的工作,[23]可用于检测灌溉系统中小麦的养分和水分状况。[24]在较小的规模上,NIR 高光谱成像可用于快速监测杀虫剂对单个种子的应用,以对最佳剂量和均匀覆盖进行质量控制。
农业中的另一个应用是检测配合饲料中的动物蛋白以避免牛海绵状脑病 (BSE),也称为疯牛病。已经进行了不同的研究来提出替代工具来替代参考检测方法(经典显微镜)。首批替代品之一是近红外显微镜,它结合了显微镜和 NIR 的优点。2004 年,发表了第一项将此问题与高光谱成像相关的研究。构建了代表复合饲料制备中通常存在的成分多样性的高光谱库。这些库可以与化学计量学工具一起使用,以研究用于检测和量化饲料中动物成分的 NIR 高光谱成像方法的检测限、特异性和重现性。高光谱相机还可用于检测植物中重金属的压力,并成为收获后湿化学方法的更早、更快速的替代方法。
废物分类和回收
高光谱成像可以提供有关材料化学成分的信息,这有助于废物分类和回收。[29]它已被用于区分具有不同织物的物质,以及识别天然、动物和合成纤维。[30] HSI 相机可以与机器视觉系统集成,并通过简化平台,允许最终客户创建新的垃圾分类应用程序和其他分类/识别应用程序。[31]机器学习系统和高光谱相机可以区分 12 种不同类型的塑料,例如 PET 和 PP,用于自动分离废物,截至2020 年,高度不标准化[需要额外引用]塑料产品和包装。
食品加工
在数字分拣机上采用高光谱成像技术可在满负荷生产时实现 100% 的无损在线检测。分拣机的软件将收集到的高光谱图像与用户定义的接受/拒绝阈值进行比较,弹出系统会自动去除缺陷和异物。
基于高光谱传感器的食品分选机最近的商业采用在坚果行业最为先进,安装的系统最大限度地去除核桃、山核桃、杏仁、开心果中的核、壳和其他异物 (FM) 以及植物外来物质 (EVM) 、花生和其他坚果。在这里,改进的产品质量、低错误拒绝率和处理大量传入缺陷负载的能力通常证明该技术的成本是合理的。
“糖末”薯条的高光谱图像显示看不见的缺陷
高光谱分选机的商业应用也在马铃薯加工业中快速推进,该技术有望解决许多突出的产品质量问题。正在进行的工作是使用高光谱成像来检测困扰马铃薯加工商的 “糖端”,“空心” 和“普通结痂”条件。
矿物学
成像仪范围内扫描一组宝石。石英和长石光谱清晰可辨地质样本,如钻芯,可以通过高光谱成像快速绘制出几乎所有具有商业价值的矿物图。光谱成像的融合是检测长石、二氧化硅、方解石、石榴石和橄榄石族矿物的标准,因为这些矿物在图像区域具有最独特和最强的光谱特征。
矿物的高光谱遥感十分发达。许多矿物可以从空中图像中识别出来,并且它们与贵重矿物(例如黄金和钻石)的存在之间的关系已广为人知。目前,正在了解管道和天然井的石油和天然气泄漏之间的关系,以及它们对植被和光谱特征的影响。
监视
高光谱热红外发射测量,冬季条件下的室外扫描,环境温度 -15°C - 图像中各种目标的相对辐射光谱用箭头显示。
手表玻璃等不同物体的红外光谱具有明显不同的特征。对比度级别指示对象的温度。
此图像是使用高光谱成像仪生成的。
高光谱监视是为监视目的而实施的高光谱扫描技术。高光谱成像在军事监视中特别有用,因为军事实体现在采取了避免空中监视的对策。推动高光谱监视的想法是,高光谱扫描从光谱的很大一部分中提取信息,以至于任何给定物体都应该至少在扫描的许多波段中的几个波段中具有独特的光谱特征。
天文学
在天文学中,高光谱成像用于确定空间分辨的光谱图像。由于光谱是一项重要的诊断,因此每个像素都有一个光谱可以解决更多的科学案例。在天文学中,这种技术通常被称为积分场光谱,这种技术的例子包括甚大望远镜上,而且钱德拉 X 射线天文台的高级 CCD 成像光谱仪也使用这种技术技术。
环境
大多数国家/地区需要持续监测燃煤和燃油发电厂、城市和危险废物焚化炉、水泥厂以及许多其他类型的工业来源产生的排放物。这种监测通常使用提取采样系统与红外光谱技术相结合来进行。最近进行的一些远距离测量允许对空气质量进行评估,但没有多少远程独立方法允许进行低不确定性测量。
土木工程
最近的研究表明,高光谱成像可能有助于检测路面裂缝的发展,这很难从可见光谱相机拍摄的图像中检测到。
生物医学成像
高光谱成像也被用于检测癌症、识别神经和分析瘀伤。
高光谱成像仪优点和缺点
高光谱成像的主要优势在于,由于在每个点都采集了整个光谱,因此操作员不需要样本的先验知识,并且后处理允许从数据集中挖掘所有可用信息。高光谱成像还可以利用邻域内不同光谱之间的空间关系,允许更精细的光谱空间模型来更准确地分割和分类图像。
主要缺点是成本和复杂性。分析高光谱数据需要快速的计算机、灵敏的探测器和大数据存储容量。由于未压缩的高光谱立方体是大型多维数据集,可能超过数百兆字节,因此需要大量的数据存储容量。所有这些因素都大大增加了获取和处理高光谱数据的成本。此外,研究人员不得不面对的障碍之一是寻找对高光谱卫星进行编程以自行分类数据并仅传输最重要图像的方法,因为传输和存储那么多数据可能既困难又昂贵。作为一种相对较新的分析技术,高光谱成像的全部潜力尚未挖掘。
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