水下高光谱仪

在气候变暖和人类活动双重作用的影响下，藻类水华频发且呈现全球加剧态势，严重威胁经济社会可持续发展和人类健康。由于藻类水华生消过程快，实时精准的监测是藻类水华预测、预警和有效管控的关键。 　　目前藻类水华监测主要包括现场观测、水下自动监测和卫星遥感反演等三种方式。现场观测费时费力，且无法在时间和空间上连续监测；水下自动监测探头易受到水中物质侵蚀，且维护费用高昂；卫星遥感的时间分辨率低且受大气影响较大。 　　对此，中国科学院南京地理与湖泊研究所研究员张运林团队等基于水色遥感原理，研发了一款陆基高光谱遥感监测仪及原位高频在线监测系统，实现了藻类水华连续、精准、实时监测，有效弥补了现有方法的不足。 　　该系统主要由高光谱测量仪器、数据处理平台和远程访问控制、显示和存储平台等三部分组成(图1)。高光谱测量仪测定的水体光谱反射率信号，通过嵌入AI芯片处理器(数据处理平台)的反演算法，转化为叶绿素a信息。光谱反射率和叶绿素a数据通过无线传输设备进行远程访问控制、显示和存储。研究人员通过系统评估近几十年来应用最广泛的三种叶绿素a遥感反演的经验算法、半分析算法以及机器学习算法等，遴选了建模和验证精度最高的反演模型作为陆基遥感系统叶绿素a提取的主要模型(图2)。 　　架设在太湖的陆基高光谱遥感监测系统清晰捕捉到2021年8月发生的两次藻类水华形成过程(图3)。除了藻类水华以外，陆基遥感系统亦可同步监测水体透明度、悬浮物、总氮、总磷、高锰酸盐指数、营养状态指数、藻密度等多个水生态环境参数，可为藻类水华发生机理研究提供精细化观测和科学证据。 　　该观测系统主要有以下优势：低成本、环保的方式实时、连续地提供藻类水华的高频数据；水体信号不受大气影响，不需要进行复杂的大气校正；适用于中小型河流、湖泊的藻类水华动态监测；嵌入的AI芯片支持算法快速替换和升级以及远程控制和数据访问。目前该系统已广泛应用于广东、四川、江苏、浙江、北京等数十个重要水体的水质监测。 　　相关研究成果发表在Journal of Hazardous Materials上。研究工作得到国家自然科学基金优秀青年基金、中科院科学仪器研发项目、南京地理所青年科学家小组等项目的联合资助。图1 陆基遥感系统的原理和结构示意图图2 陆基高光谱遥感监测系统机器学习算法检验与校正精度结果图3 陆基遥感系统捕捉到的两次浮游植物水华和对应的现场照片

2月19日，科技部发布“地球观测与导航”等10项重点专项2016年度项目申报指南通知。“地球观测与导航”重点专项围绕新机理新体制先进遥感探测技术、空间辐射测量基准与传递定标技术、高性能空天一体化组网监测系统技术、地球系统科学与区域监测遥感应用技术、导航定位新机理与新方法、导航与位置服务核心技术、全球位置框架与位置服务网技术体系、城市群经济区域与城镇化建设空间信息应用服务示范、重点区域与应急响应空间信息应用服务示范等9个方向，共部署45个重点任务。按照分步实施、重点突出原则，2016年启动7个方向15个重点任务的部署，专项实施周期为5年。 本项目涉及技术包含“关键技术攻关类”、“关键技术攻关类与应用示范类”、“基础前沿类”、“重大共性关键技术类”等几大类，列入关键技术攻关类的有：静止轨道高分辨率轻型成像相机系统技术、静止轨道全谱段高光谱探测技术、大气辐射超光谱探测技术、超敏捷动中成像集成验证技术、基于分布式可重构航天遥感技术、面向遥感应用的微纳卫星平台载荷一体化技术。全文如下： “地球观测与导航”重点专项2016年度项目申报指南 依据《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》，按照《国务院关于改进加强中央财政科研项目和资金管理的若干意见》及《国务院印发关于深化中央财政科技计划（专项、基金等）管理改革方案的通知》精神，科技部会同有关部门，组织编制了国家重点研发计划“地球观测与导航”重点专项的实施方案，在此基础上启动该专项2016年度项目部署，并发布本指南。本专项围绕新机理新体制先进遥感探测技术、空间辐射测量基准与传递定标技术、高性能空天一体化组网监测系统技术、地球系统科学与区域监测遥感应用技术、导航定位新机理与新方法、导航与位置服务核心技术、全球位置框架与位置服务网技术体系、城市群经济区域与城镇化建设空间信息应用服务示范、重点区域与应急响应空间信息应用服务示范等9个方向，共部署45个重点任务。按照分步实施、重点突出原则，2016年启动7个方向15个重点任务的部署，专项实施周期为5年。针对重点任务中的研究内容，以项目为单位进行申报。项目下设课题数原则上不超过5个，每个课题承担单位原则上不超过5个。本专项2016年部署项目的申报指南如下：1.“新机理新体制先进遥感探测技术”方向1.1静止轨道高分辨率轻型成像相机系统技术（关键技术攻关类）研究内容：面向同时兼顾高空间分辨率、高时效观测能力的各类区域性监测任务要求，开展不低于2.5m分辨率的静止轨道光学相机系统技术研究，包括基于天地一体化的静止轨道空间轻型相机系统总体技术、相机自适应光学检测与控制技术、静止轨道高分辨率相机稳像技术等研究；完成全尺寸地面原理样机的研制，对关键技术进行地面试验验证，为发展静止轨道高分辨率光学卫星提供技术支撑，服务于我国高分辨率海陆安全监测、突发灾害探测等重大应用需求。考核指标：实现静止轨道不低于2.5m空间分辨率的全色对地成像和不低于5m分辨率的多光谱对地成像，实现单帧幅宽不小于100km×100km，成像质量MTF×SNR优于5（太阳高度角20° 、地面反射率0.05）。实施年限：5年拟支持项目数：2项1.2 静止轨道全谱段高光谱探测技术（关键技术攻关类）研究内容：针对防灾减灾、环境、农业、林业、海洋、气象和资源等领域高光谱遥感的应用需求，开展静止轨道高光谱成像技术研究，突破全谱段高光谱高灵敏探测、大口径低温光学集成装调、超大规模高灵敏度面阵红外探测器组件、高精度定标与反演等关键技术，形成波段范围覆盖紫外至长波红外的全谱段高光谱成像原理样机系统，为静止轨道高光谱探测技术及应用的跨越式发展奠定基础。考核指标：研制空间分辨率不低于25m（紫外至近红外波段）、50m（短波红外至中波红外波段）、100m（长波红外波段），波段范围0.3μ m～12.5μ m，光谱分辨率不低于0.01λ 、波段可编程，单帧幅宽不小于400km的高光谱成像原理样机系统。实施年限：5年拟支持项目数：3项1.3 大气辐射超光谱探测技术（关键技术攻关类）研究内容：针对大气痕量气体的临边和天底超光谱探测需求，开展大气辐射超光谱探测仪总体技术研究，进行指标体系和总体方案设计；开展高效率干涉成像技术研究，实现高性能干涉仪的设计和装调，突破高精度高稳定性机构控制技术、激光计量技术；开展低温光学和系统制冷技术研究；开展红外傅里叶变换光谱仪高精度定标技术研究；研制大气辐射超光谱探测仪工程样机；突破数据预处理和气体反演技术，开发数据处理软件系统。考核指标：谱段：3.2μ m～15.4μ m；光谱分辨率不低于1.25px-1（天底）、0.375px-1（临边）；空间分辨率（@705km）不低于0.5km×5km（天底）、2.3km×23km（临边）；幅宽不低于5.3km×8.5km（天底）、37km×23km（临边）；辐射测量精度：0.3K；光谱定标精度：0.2px-1；信噪比不低于30：1。实施年限：5年拟支持项目数：2项1.4 超敏捷动中成像集成验证技术（关键技术攻关类）研究内容：面向高分辨率、高效率、高价值对地观测卫星发展需求，开展超敏捷、动中成像技术攻关。完成动中成像模式的总体设计；完成高分辨率相机成像质量保证技术攻关，确保实现图像的高辐射质量和高几何质量；完成姿态快速机动并稳定控制技术攻关、动中成像高平稳姿态控制技术攻关，开发相关的核心控制部件并完成系统闭环验证；构建动中成像集成验证系统，模拟在轨动中成像过程，进行姿态机动与相机成像集成试验验证。考核指标：相机角分辨率：优于0.5μ rad；姿态机动速度：绕任意轴机动25° 并稳定时间不超过10s；最大角速度不低于6° /s；最大角加速度：不低于1.5° /s2；动中成像过程姿态稳定度优于5×10—4 ° /s（三轴，3σ ）；系统在轨传函：≥ 0.1（Nyquist频率）；图像目标定位精度：常规推扫优于5m，动中成像优于30m（星下点，无控制点）。实施年限：3年拟支持项目数：1—2项2.“高性能空天一体化组网监测系统技术”方向2.1 基于分布式可重构航天遥感技术（关键技术攻关类）研究内容：面向应急遥感等迫切任务需求，开展基于分布式可重构航天器的智能遥感技术与方法研究；开展航天器空间分布方式、可重构方法与遥感技术的关联性研究。开展凝视、推扫、视频与多星组网的多种成像模式相结合研究；研究空间多航天器空间遥感探测系统的分布式测量方法、通信组网与数据共享机制；研究快速自动合成与高精度定位以及分布式航天器组网系统技术。开展具有实时姿态、位置、时间和自标定等综合信息能力的智能化载荷系统标准研究；形成标准化的分布式姿态测量与控制模块，网络化通信与数据共享模块，高精度遥感模块三大核心能力。考核指标：完成6～8颗分布式可重构卫星试验样机，实现分布式可重构卫星集群姿态测量、通信、测控和成像功能验证，完成分布式可重构遥感卫星网络演示系统；姿态测量与控制模块，总重量小于1kg，实现三轴姿态测量精度优于10″ ，角速度测量精度优于0.001° /s，角度控制精度优于0.02° 。数据通信与共享模块重量小于1kg，功耗小于1W，其包括星间通信数率大于30Kbps，距离大于20km，星地数据通信包括测控与数传，其中测控数据率上下行均大于30Kpbs，数传大于10Mpbs。高精度载荷模块重量小于5kg，对地分辨率优于4m，幅宽大于8km；系统具有自主成像的能力，无控制点图像定位精度优于100m，通过半物理仿真演示验证在全球任意地点达到在2小时内实现快速重访。实施年限：5年拟支持项目数：3项2.2 面向遥感应用的微纳卫星平台载荷一体化技术（关键技术攻关类）研究内容：面向多尺度实时敏捷全球覆盖的需求，开展20kg量级卫星的平台载荷一体化总体技术研究；构建标准化的微纳型遥感载荷单元与微纳型姿态测量控制单元，能源流单元和信息流单元。开展面向微纳型遥感卫星在轨遥感参数自标定和互标定技术研究，并通过地面演示验证；研究部署地球空间环境探测传感器微型化与集成设计技术，如空间大气、粒子辐射、电磁场、微重力等探测。突破探测微传感器关键技术，及其与微纳星微平台一体化设计和集成技术。建立低成本货架式微纳型遥感卫星技术体制；开展基于商业器件的批量化微纳卫星遥感系统的建造技术、标准化模块、载荷的集成、测试方法研究；完善微纳型遥感卫星的建造规范，为未来实现百颗量级微纳卫星遥感编队奠定技术基础。考核指标：完成20kg量级一体化微纳型遥感卫星系统以及相应的演示验证。完成微纳型遥感卫星的姿态标准化单元，完成微纳型遥感卫星的能源系统标准化单元，实现整星功耗大于20W的能源有效分配和电源系统的可靠性；对信息流标准化单元，基于商业器件实现遥感信息、测控信息、数据传输等的信息流统一处理。通过地面演示验证微纳型遥感卫星在轨载荷单元与姿态参数的互标定精度优于2，载荷系统的内部自标定精度优于0.2。实施年限：5年拟支持项目数：2项3.“地球系统科学与区域监测遥感应用技术”方向3.1 基于国产遥感卫星的典型要素提取技术（重大共性关键技术与应用示范类）研究内容：研究并建立全球多尺度典型要素标准体系和全球典型要素信息提取技术规范；研究国产低—中—高分辨率卫星遥感影像无场几何定标与验证技术、大规模境外多源遥感数据高精度协同处理技术；研究全球典型要素自动识别、快速提取与定量遥感技术，研究全球典型要素的增量更新技术；研究毫米级全球历元地球参考框架（ETRF）构建关键技术；形成典型要素协同生产技术体系，开展地表特征、资源、环境、矿产、生态、减灾典型要素信息提取示范应用。考核指标：标准体系覆盖全球多尺度数字正射影像（DOM）、数字高程模型（DEM）、数字地表模型（DSM）、地形核心要素、水体、湿地、人造地表、耕地、冰川和永久积雪、森林、草地、灌木地、裸地、矿产开发地、碳酸盐岩区、盐碱地、石漠及荒漠化地等典型要素，满足10m～20m地表覆盖分类要求；信息提取技术能够支持我国主要自主卫星数据产品的快速处理，典型要素提取自动化程度达到80%以上，精度达到像元和亚像元级；全球尺度DOM数据产品分辨率优于2.5m、DEM数据产品分辨率优于10m、无控平面和高程精度优于5m、地形核心要素矢量数据产品精度不低于1：5万；境外重点区域DOM数据产品分辨率优于1m、DEM数据产品分辨率优于5m、无控平面精度优于3m、无控高程精度优于2m、地形核心要素矢量数据产品精度不低于1：1万；水体、湿地、人造地表、耕地、冰川和永久积雪、森林、草地、灌木地、裸地、矿产开发地、碳酸盐岩区、盐碱地、石漠及荒漠化地等要素数据产品分辨率达到10m～20m、要素信息提取准确率不低于85%；建立毫米级全球历元地球参考框架技术体系。生产全球3～5个典型区域的要素信息产品。实施年限：5年拟支持项目数：1—2项有关说明：鼓励产学研结合3.2 地球资源环境动态监测技术（重大共性关键技术类）研究内容：研究全球典型区域资源、能源、生态环境、自然灾害的监测指标体系，研究任务驱动的多源国产卫星协同立体监测、预警、应急调查技术，研究面向环境要素应急与监测耦合遥感观测技术，研究天地联合多时空尺度监测数据在线融合处理及协同分析技术，研究基于多源多时相卫星影像的全球尺度及典型区域地表覆盖、自然灾害、资源能源开采环境、生态环境等标志性特征的高可信变化检测、分析评价、模拟预测技术；研究天地联合多时空尺度近地空间环境监测关键技术；形成地球资源环境动态监测技术体系，开展相关领域的应用示范。考核指标：监测指标体系覆盖全球典型区域资源、能源、生态与健康环境、自然灾害动态变化要素与特征，满足资源环境动态监测要求；高价值时敏目标监测精度优于90%、虚警率小于5%；实现至少15类遥感载荷的多源数据融合与协同处理；对重大基础设施的形变监测精度优于3mm/年，形变时间序列监测精度优于4mm；具备资源与环境要素的年度监测能力，全球尺度产品空间分辨率不低于30m、重点区域产品空间分辨率不低于10m；全球典型区域自然灾害、资源能源开采地、湿地和森林等生态环境敏感因子的变化检测准确度大于85%；动态观测数据驱动的典型自然灾害实时模拟精度达到85%、时效性高于亚小时；天地联合监测区域尺度200km～1000km，获取空间环境信息要素不少于4类，数据处理周期不超过2小时。选择3～5个领域开展应用示范。实施年限：5年拟支持项目数：1—2项有关说明 ：鼓励产学研结合4.“导航定位新机理与新方法”方向4.1 高精度原子自旋陀螺仪技术（基础前沿类）研究内容：针对海洋资源勘探对水下探测器长航时高精度导航技术需求，开展高精度原子自旋陀螺的理论与方法研究及关键技术攻关，研制原理样机；同时，探索面向便携式自主导航的金刚石色心原子陀螺的理论与方法，研制原理验证样机。考核指标：探索导航定位新机理与新方法，并研制两类高性能原子自旋陀螺样机：（1）高精度原子自旋陀螺原理样机，实现漂移优于0.0001° /h；（2）金刚石色心原子陀螺原理验证样机，实现漂移优于10° /h。实施年限：5年拟支持项目数：1—2项4.2 海洋大地测量基准与海洋导航新技术（基础前沿类）研究内容：面向海洋资源环境探测、水下导航定位的应用需求，研究海底大地测量基准建立和陆海基准的无缝连接技术，构建陆海（含海底）一致的、连续动态的海洋区域高精度大地测量基准和位置服务系统，包括高程基准（大地水准面）；研究水下参考框架点建设与维护和陆海大地水准面无缝连接等技术方法；完成水下方舱设计、标校和测试方案论证与试验；研究海洋（水面、水下）融合导航技术和重力匹配导航技术，研制海底信标、重力和惯性定位相融合的水下综合导航设备。考核指标：海底大地控制点坐标精度优于± 0.5m；1×1海洋重力异常图精度优于± 3～5mGal；大地水准面精度优于125px。最大工作水深不小于3000m。水下定位精度优于± 10m；实时重力测量处理精度优于± 3mGal。实施年限：5年拟支持项目数：1—2项5.“导航与位置服务核心技术”方向5.1 协同精密定位技术（基础前沿与关键技术攻关类）研究内容：面向大众用户对室内外无缝定位服务的需求，研究高可靠性、高可扩展性的协同精密定位服务平台架构；联合通信与卫星导航技术，建立协同定位平台和A—GNSS服务技术体系；以云计算、云存储技术为基础，突破海量基准站实时观测数据安全管理及精密定位增强信息分布式处理技术；开展基于通信、卫星导航等多源协同定位关键技术研究；突破面向大众应用的高性能、低成本协同精密终端关键技术；开展云平台精密定位信息安全及基于性能分级服务关键技术研究；联合多卫星系统、全球覆盖地面基准站网及地面通信网络，研制面向大众用户的协同精密定位关键器件和自主可控的协同精密定位服务平台，开展应用示范。考核指标：能够实时处理联合全球和我国的GNSS基准站数据，处理能力不少于2000个站；实现秒级更新的卫星轨道、钟差及相关参数联合处理，满足亚纳秒至毫秒级精度的授时服务，以及毫米级至亚米级的定位服务；大众用户室外定位精度优于0.5m，授时精度优于1ns；形成相关技术标准规范建议，平台服务用户能力不少于1千万，每日定位处理能力不少于100亿次。实施年限：5年拟支持项目数：1—2项5.2 室内混合智能定位与室内GIS技术（关键技术攻关类）研究内容：围绕室内复杂环境智能定位与多体系位置自适应和应用服务等关键科学问题，面向大型复杂公共场所的安全监控与预警和应急救援与管理等重大应用需求，研究开发基于地面基站的无线定位或室内特征匹配等混合智能室内定位技术，通过导航电文的精确坐标定位数据、室内多种无线通讯信号、室内特征的位置信息等，构建大范围高精度室内混合定位示范系统，开发新型的核心芯片，研制室内GIS软件。重点研究以下关键技术：无线定位信号载波频率及导航电文播发协议，室内特征获取与计算；地面基站及无线广播发射机关键技术；接收机核心芯片（射频前端及接收机基带信号SoC芯片）关键技术；接收机基带信号处理及定位、室内特征匹配与定位算法；室内定位接收机开发，室内GIS研制，室内位置服务应用系统构建。考核指标：室内定位精度优于1m；室内图像匹配精度达到亚像素；建立室内定位示范系统，定位区域可以覆盖大型城市，复杂建筑群广场面积达到50万平米以上，超大型机场日客流量超过20万；完成室内定位系统基准站研发和室内定位接收机核心芯片及算法的开发、室内特征匹配与室内GIS研制；形成室内无线定位技术国家标准建议，核心理论方法论文不少于3篇，自主核心专利不少于10项。实施年限：5年拟支持项目数：3项有关说明：鼓励产学研结合，鼓励配套支持经费 5.3 全空间信息系统与智能设施管理（基础前沿类）研究内容：围绕人机物混合的三元世界的全测度空间信息获取、处理、分析的关键科学与技术问题，探索多元空间协同表达与时空基准、全尺度空间数据模型、设施信息标准化模型等理论方法，攻克多尺度多模态大数据归一化、多元空间数据分析模型与态模型耦合、全空间信息符号化表达与可视化等前沿核心技术，研制具有原始创新、世界领先的全空间信息系统原型，构建城市基础设施管理示范应用系统，促进我国地理信息系统创新发展。考核指标：理论上原始创新，核心理论方法的标志性论文不少于50篇，自主核心专利不少于20项；新型空间数据处理与分析算法不少于100种，实时动态可视化三角面片超过100万量级，GB级空间数据可视化速度优于秒级；研制适用国内大城市公用设施管理的示范系统，示范验证系统可管理物件超过百万件。实施年限：5年拟支持项目数：1—2项有关说明：鼓励产学研结合6. 全球位置框架与位置服务网技术体系6.1 广域航空安全监控技术及应用（关键技术攻关类）研究内容：面向应对运输航空突发安全事件和管控通用航空安全风险的需求，研究基于自主PNT资源和通信资源的广域航空安全监测网技术架构、航空器飞行动态信息一致性/完好性/安全性保障与风险评估技术；研究星基自动相关监视和多照射源低空监视等全空域航空器高精度定位技术；研究高风险航迹追踪识别与风险预警技术；研究北斗机载设备检测与适航评估技术；研制构建功能性验证系统，针对运输航空和通用航空开展验证性应用示范工作；为建立广域航空安全监控网、提升国家空域安全监控能力进行技术探索与储备。考核指标：建立具备全球覆盖能力的全空域航空安全监视及风险预警实验平台、具备模拟北斗最低性能及高精度增强模拟等能力的实验平台，搭建广域航空安全监控网功能验证系统，形成广域航空安全监视网技术架构和技术规范。航空器运行风险识别符合ICAO DOC4444要求，告警位置信息不低于1次/min；北斗机载设备安全评估符合SAE ARP4761和CAR25.1309要求；监视航空器数量大于1000架，监视数据更新时间小于10s，三维位置精度优于2m、三维速度精度优于0.1m/s、时间精度优于20ns（95%置信度）；3000m及以下非合作目标监视范围不小于120 km×120 km，水平定位精度优于50m，矢量速度精度优于1m/s，数据更新率不低于1次/s。实施年限：4年拟支持项目数：1—2项7. 重点区域与应急响应空间信息应用服务示范7.1 区域协同遥感监测与应急服务技术体系（关键技术攻关与应用示范类）研究内容：研究区域应急响应空天地组网遥感监测应急服务体制机制，研究应用机理并确立应用需求和技术指标体系；研究基于卫星普查观测、浮空器定点观测、长航时无人机巡航观测、轻小型无人机重点观测、地面移动终端信息实时采集的空天地一体化协同观测和应用系统总体技术；突破区域空间应急信息链构建、突发事件空间信息聚合分析、应急决策支持等共性关键技术，研建区域应急响应空间信息服务规范标准，构建“一带一路”、边境口岸等重点敏感区域的突发事件应急服务系统，以重点区域和典型突发事件为案例，开展规范、技术体系与系统集成方案的应用示范。考核指标：形成完整的空天地组网遥感监测应急服务运行标准体系和技术规范，支撑重点区域观测信息获取实现优于小时量级的覆盖频度、突发事件响应时间优于2小时能力，协同观测至少包括亚米级高分卫星遥感、低空遥感与地面移动终端等3类监测手段，实现分米级移动信息采集；完成应急服务演示系统研制，系统应具备满足应用部门功能与性能需求的应急响应指挥、信息获取、资源规划部署、调度、应急信息获取与管理、综合分析与信息产品生成、应急决策等能力；应用示范应包括“一带一路”沿线相关边境口岸、敏感地区城镇以及境外重点区域，构建至少1个区域空间信息服务与应急指挥示范平台。实施年限：3年拟支持项目数：2项有关说明：鼓励产学研结合

据相关研究机构的数据显示，2021年全球高光谱成像系统市场154亿美元，预计到2026年该市场将增至358亿美元，复合年增长率为18.4%。随着技术的进步，当前，高光谱成像系统的应用领域也从最初的地球卫星成像，覆盖到农业、环境、制药、食品测试、医疗诊断、艺术研究、环境等更多领域，为各学科、各领域带来了新的机遇，成为科学研究中必不可少的工具和手段。为了展现高光谱仪器和应用的最新发展态势，仪器信息网邀请杭州高谱成像技术有限公司市场营销部主管 吴水龙就“异军突起的高光谱技术”主题活动参与投稿分享，了解高光谱的最新进展情况。以下为杭州高谱成像技术有限公司投稿内容：仪器信息网：如何评价目前全球及我国高光谱技术和应用的发展现状？相较国外，我国高光谱发展历程有什么不同？吴水龙：总的来说处于求同存异，目前正处于中外合作共同扩大高光谱市场的规模和增加各类行业应用数量阶段，技术已经成熟，产品尚未成熟，技术规范和行业标准尚未建立起来。我国高光谱发展核心配件受禁售中国限制，导致需要自建全套高光谱所需核心配件，而国外在高光谱谱段范围上不受任何限制，相比之下国产高光谱的可选择性不多，成熟化推广因此受限。目前国内只有250-1700nm已经成熟，900nm-2500nm开始的短波红外高光谱受相机类配件供应限售原因无法有效展开，急需国产化供应能提供此类或更高谱段的红外相机。仪器信息网：从技术的角度而言，当前高光谱技术发展是否成熟？还有哪些新的技术亟待发展？吴水龙：光学类技术发展缓慢，单纯的高光谱技术原理层面已经多年未有大的变化，或更好的理论提出。高光谱技术从原理到实现层面来看，已经非常成熟，而且已经被越来越多的科研和工业客户用实际的应用价值证明。但是高光谱技术要从科研走向商用尚有许多工作要做，比如小(微)型化，小(微)型化是C端客户重要门槛；比如轻量化，轻量化是无人机载模式高效率使用的一个考量，沉重的设备会影响滞空时间；比如数据呈现行业化，因高光谱技术出现晚和发展时间短，各行各业的应用尚处于探索阶段，很多客户拿到设备还需要自己有应用软件研发能力，这是一个很大的制约因素；再比如数据降维，高光谱数据信息量大，同一个数据可提供给不同行业的客户进行分析使用，但是单一客户不需要如此丰富的数据，仅需对他有用数据即可，在什么环节进行数据降维，如何根据行业需求进行降维也是未来高光谱设备配套的必须软件；再比如融合应用，高光谱数据与孔径雷达数据、激光点云数据、高清图像数据等多源数据精细化融合及利用彼此数据的优势形成高质量的结果分析等也是未来技术发展的趋势；再如谱系融合应用，高光谱不同谱段相机数据融合使用和分析。仪器信息网：从应用的角度而言，目前成熟的应用领域有哪些？最具前景的应用体现在哪些方面？ 吴水龙：杭州高谱成像技术有限公司目前在环保类的高光谱水质监测领域，农林类树种识别，枯死树、植被养分长势等监测，国防公安类的反伪装、罂粟识别等，工业分拣类的食品酸甜度无损监测，塑料分拣，食品包装完整性、漏液等检测，矿石分拣等应用很多。目前来看工业类最有前景。仪器信息网：贵公司什么时候进入高光谱领域？为什么会选择这一赛道？吴水龙：杭州高谱成像技术有限公司成立于2019年，立足于用光学类技术解决方案服务于各类客户。因公司创始人在高光谱相关领域已经有近20年的学习和从业经验，是国内为数不多的高光谱的软硬件综合解决能力拥有者，有着丰富的高光谱行业应用解决经验，因此选择此赛道进行创业。仪器信息网：当前，贵公司在高光谱仪器产品线方面是如何布局的？主推的产品有那几款？吴水龙：杭州高谱成像技术有限公司紧紧围绕自研的高光谱光机电研发技术，全力打造全谱系高光谱相机，积极研发基于应用场景的高光谱产品。目前高光谱相机谱段能做到国产自研的是250-2500nm，分紫外高光谱相机（250-490nm），可见近红外高光谱相机（400nm-1000nm），近红外高光谱相机（900-1700nm），短波红外高光谱相机（1000-2500nm），上述几款已经可以做到国产化生产。基于上述的高光谱相机品类结合国内外客户需求研发推出了以下品类市场化产品：• 高光谱相机。250-2500nm各谱段高光谱相机，提供给各类具备后续研发和集成能力的客户。•无人机载型高光谱成像系统。全国产化研发生产，因此能根据客户需求进行全新光路设计和产品形态设计，能适配各类客户要求机型。从多旋翼无人机到固定翼无人机再到有人机，只要负重够、空间足，我们能解决高光谱挂载全部问题。• 实验室高光谱成像系统。专为实验室研究人员设计，能有效降低环境光对实验数据的影响，具备高质量采集数据的能力。• 显微高光谱成像系统。为专门做微观研究的用户准备，特别是芯片研制，生物医药等领域，是今年爆款产品。•内窥镜高光谱成像系统。内部狭隘空间检测利器，传统检测设备无法满足的检测性能，内窥镜高光谱能做替代方案。•便携式高光谱成像系统。方便用户随时随地展开数据采集试验。具备自动对焦，独立电源，可长时间户外使用。仪器信息网：目前中国高光谱相关仪器品牌的竞争情况怎么样？贵单位的优势体现在哪些方面?有哪些成功案例？吴水龙：竞争情况可以说是群雄争霸，但良莠不齐，部分友商恶意报价。杭州高谱成像技术有限公司优势有：①全国产化。不怕卡脖子，交货底气足，交货可靠性和时间承诺有保障。售后维修等都非常简单。②具备定制能力。深厚的自研能力决定了能解决所有能用钱解决的问题。③性价比与同类国外品牌相比，高出一筹。④采集数据相比竞品略胜一筹。目前合作的客户有：北京核工业研究所，浙江大学，北京理工大学，浙江农林大学，浙江农科院，上海技物所太仓中心等。仪器信息网：对中国高光谱市场规模和增长有什么样的预期？理由是什么？吴水龙：未来已来，随着科研市场普及和工业市场兴起，高光谱成像仪市场会变得越来越大。因为市场反馈出现积极的信号，各类科研和行业客户的咨询量出现了明显增长。仪器信息网：基于此，贵公司未来高光谱方面的发展规划？吴水龙：本着成为全球光学应用和技术方案解决商的定位出发，做足做深高光谱相机技术，扩大应用领域范畴。目标是：①努力加强高光谱相机技术。②积极在工业、农业、环保等应用发展行业应用。

国外某机构的最新的研究报告显示，2021年全球高光谱成像系统市场规模为134亿美元，预计到2030年该市场将达558亿美元，2022至2030年间的复合年增长率为17.3%。其中，预测期内亚太地区高光谱成像系统市场的复合年增长率超过18%！此消息发布之后，国内很多业内人士纷纷表示看好该市场的发展，更有多位人士表示中国高光谱成像市场的复合年增长率高于全球平均水平。基于当前市场发展态势，近年来，中国市场中不仅高光谱等相关企业的融资案例频发，相关的仪器采购项目也越来越多，而且高光谱相关的应用领域也从最初的地球卫星成像，覆盖到农业、环境、制药、食品测试、文保等更多领域。仪器信息网根据某招中标网站有关高光谱信息的统计分析（以“高光谱”为关键词搜索，不完全统计，截至发稿日），目前采购单位类型主要涉及科研院所、高校、各地环境监测中心等；从采购名录上来看，大多为仪器采购，也有少部分服务或者项目开发采购；从应用方向上来说，主要聚焦在农业、环境、文保、地质和资源勘察等相关行业；从中标仪器型号和品牌来看，涉及诸多知名仪器公司，国外的比如SPECIM、Headwall 、RESONON、Cubert等，国产如双利合谱、彩谱科技、奥谱天成等。部分中标信息摘录如下：项目名称采购单位采购名录型号北京师范大学珠海校区地表过程与资源生态国家重点实验室珠海基地采购野外高光谱荧光综合自动观测系统采购北京师范大学野外高光谱荧光综合自动观测系统AutoSIF-2-8等中国社会科学院考古研究所考古发掘与出土文化保护采购项目中国社会科学院考古研究所高光谱成像分析系统；SPECIM-IQ国家民用空间基础设施“十三五”陆地观测卫星共性应用支撑平台项目-高光谱相机与高光谱无人机采购项目中国科学院空天信息创新研究院高光谱无人机遥感系统（高光谱相机/高光谱无人机）HySpexMjolnir VS-620局经济林产品质量检验检测中心（杭州）检测设备购置项目中国林业科学研究院亚热带林业研究所可见-近红外-高光谱成像无损检测系统生态质量地面综合监测能力建设项目中国环境监测总站机载高光谱相机GaiaSky mini3-VNDZ改善科研条件专项项目（中药资源保护与可持续利用研究平台设备购置）中国医学科学院药用植物研究所纳米高光谱显微成像系统CytoVivaHS中国科学院2021年度野外观测网络移动观测平台采购项目中国科学院地理科学与资源研究所机载高光谱相机Pika L面向智能产线的协作机器人通用算法试验平台及系统建设(二次)佛山科学技术学院高光谱相机FS13、 FS15智慧农业技术集成与应用创新农业农村部重点实验室建设项目(第一、二批）南京国家现代农业产业科技创新中心管理办公室近红外高光谱分析仪、无人机机载高光谱遥感成像系统Image-λ-N17E-HR；300TC大连民族大学推扫式机载高光谱成像系统采购项目大连民族大学推扫式机载高光谱成像仪Gaiasky-mini2-vn东江流域水生态环境观测平台（一期）生态环境部华南环境科学研究所高光谱水质水生态监测系统X20P昆明勘察设计院森林资源监测及数据处理设备购置项目国家林业和草原局西南调查规划院机载高光谱成像仪X20P石家庄市农科现代农业园区（2022年现代农业园区提升）项目设备采购石家庄市农林科学研究院高光谱成像系统Gaiafield Pro-V10广东省农作物现代种业产业园项目---种子质量检测、种植业种业数据库平台配套设备采购广东省农业科学院农业生物基因研究中心无人机高光谱套装300 TC测绘专用仪器第二批采购项目成都市勘察测绘研究院无人机载高光谱数据采集设备X20H等黑龙江省自然资源调查院专业设备采购黑龙江省自然资源调查院高光谱成像传感器D-HSPC200兴安盟作物分子育种及品质检验检测平台建设-国产设备购置兴安盟农牧科学研究所高光谱植物表型分析仪Pika L中国海洋大学三亚海洋研究院基于标准散射体的后向散射定标装置采购项目中国海洋大学高光谱吸收仪；高光谱衰减仪OSCAR；VIPER；长春理工大学中山研究院机器视觉与无人系统实验室实验设备采购（四）长春理工大学中山研究院高光谱相机、高光谱探测系统Gfield-V10-SH；GaiaFluo-VN-HR农学院PH计等采购及服务（2022分散27）东北农业大学高光谱相机SPECIM IQ吉林省生态环境遥感大数据重点实验室建设项目吉林师范大学无人机高光谱成像系统iSpecHyper-VM100-PRO国家数字农业装备创新中心试点建设项目北京市农林科学院智能装备技术研究中心全波段地物高光谱仪；手持智能型高光谱相机；超微型高光谱成像光谱仪FS4N1500；SPECIM IQ；Nano-Hyperspec中国海洋大学三亚海洋研究院水面高光谱辐射自动测量系统设备采购项目中国海洋大学水面高光谱辐射自动测量系统USRAMS福建师范大学无人机载高光谱成像系统等设备货物类采购福建师范大学无人机载高光谱成像系统仪器、植被反射光谱及叶绿素荧光测量机载系统Gaiasky-mini2-VN、Gaiasky-SP-VN&SIF构建“环境-植物”大数据监测平台与智能控制系统广东省农业科学院环境园艺研究所高光谱成像仪GaiaSky-Mini3-VN环科院2022年环境科研监测设备能力建设（第一部分）重庆市生态环境科学研究院机载高光谱激光雷达一体化成像系统ATHL9010水环境遥感和同位素监测设备深圳职业技术学院 便携式高光谱成像仪Pika L福建省福州环境监测中心站填平补齐项目（实验室能力建设）福建省福州环境监测中心站机载高光谱成像系统Pika L、iS2国家数字农业装备创新中心试点建设项目北京市农林科学院作物便携式高光谱成像仪；全自动、多尺度高光谱成像仪；作物组分荧光高光谱成像仪Image-λ-V10E-HR；SOC710-VP；IMA-VIS-INV-447-DIA/EPI四川农业大学第三批省级共建与发展专项显微镜及成像设备采购项目四川农业大学机载高光谱成像系统PIKA L高光谱目标检测与识别算法库某单位高光谱目标检测与识别算法库基于无人机高光谱遥感的河库富营养化污染监测关键技术研究广东省水利水电技术中心基于无人机高光谱遥感的河库富营养化污染监测关键技术研究南海区重点河涌入河排污口核查及规范化管理佛山市生态环境局南海分局重点河涌无人机高光谱监测分析长三角一体化示范区高光谱数据采集项目上海市测绘院长三角一体化示范区高光谱数据采集项目布达拉宫高光谱扫描及数据处理中国文化遗产研究院布达拉宫高光谱扫描及数据处理

IQ手持式高光谱成像仪是Specim于2017年研制生产的最新轻便型高光谱成像仪，集高光谱数据采集、数据处理和处理结果可视化于一体，一经问世即引起全球的关注，并荣获德国设计协会“红点设计奖”——国际公认的全球工业设计顶级奖项、连续两年获得“inVISION全球顶级创意奖”（inVISION Top Innovations 2018 award）。Specim最新公布IQ Studio软件升级，为您手中的IQ带来新的功能、新的体验！ ? 经由WiFi或USB连接，您可以通过计算机（安装IQ Studio）遥控IQ高光谱成像? IQ Sdudio可以自动识别软件版本并自动升级软件和IQ固件 最新应用案例：Specim公司与德国波恩大学等机构合作，利用Specim IQ高光谱成像仪，对作物病害与表型进行了研究分析，并发表论文“Specim IQ: Evaluation of a New, Miniaturized Handheld Hyperspectral Camera and Its Application for Plant Phenotyping and Disease Detection”(Sensor, 2018) 荷兰瓦赫宁根大学研究团队利用IQ高光谱成像仪对食品香料检测进行了研究，研究成果发表在2019年《Food Science and Technology》（Hyperspectral imaging as a novel system for the authentication of spices: A nutmeg case study）。 易科泰生态技术公司为您提供高光谱成像全面解决方案：实验室高光谱成像技术方案野外高光谱成像技术方案无人机高光谱遥感方案

◆ ◆ ◆ ◆单机单日8平方公里超高作业效率超大面积数据拼接像元无任何畸变160GB高光谱影像超大数据量级覆盖完整湿地多种地物高光谱影像◆ ◆ ◆ ◆S185机载高光谱+固定翼无人机 飞行实物图2020年7月16日，中科院东北地理与农业生态研究所携手北京安洲科技有限公司赴松嫩平原西部湿地进行了S185机载高光谱+固定翼无人机的航空高光谱影像采集试验，本次试验共计5个架次，完成了约8平方公里的高光谱影像数据采集工作，总数据量共计160GB。西部松嫩平原为松花江、第二松花江、嫩江的三江交汇处，湿地面积辽阔，分布连片集中；东部长白山区水源丰富,降水充沛，沟谷交错,湿地面积小、分布零散，差异性大；生物多样性丰富。对此区域进行大面积高光谱航空影像采集能够为后期地物分类、湿地植被长势分析与监测提供重要的技术保障。S185是一款高速画幅式成像高光谱仪，其Snapshot测量模式融合了高光谱数据的精确性和快照成像的高速性，能够瞬间获得在整个视场范围内精确的高光谱图像。此款机载光谱仪能以毫秒级的速度获得整个高光谱立方体数据，使用多旋翼无人机或固定翼无人机均可实现快速搭载航测；S185机载高光谱成像仪可随UAV按预设航线自动测量，快速获得大面积高光谱图像，可通过软件自动快速拼接。图1 本次飞行试验的研究区域图2 S185单张高光谱影像光谱数据图3 ENVI打开本次试验拼接完成的S185高光谱影像数据图4 ENVI打开本次试验拼接完成的S185 DEM数字高程模型松嫩平原西部湿地保护区S185 RGB拼接大图松嫩平原西部湿地保护区S185 NDVI拼接大图

p　　2018年5月9日，北京时间2时28分，我国在山西太原卫星发射中心成功发射“高分五号”高光谱卫星。中国科学院上海技术物理研究所承担研制卫星红外地平仪(已在入轨初期成功捕获地球)和可见短波红外高光谱相机。/pp　　作为“高分五号”卫星六大主载荷之一，可见短波红外高光谱相机是国际首台同时兼顾宽覆盖和宽谱段的高光谱相机，对复杂地物、环境具有突出的识别和分类能力。它可同时获取观测对象的几何、辐射和光谱信息，并以足够高的光谱分辨率、空间分辨率和辐射分辨率，定量获取观测目标的构造和成份等信息，同时获取观测路径上大气等相关信息，实现对陆地表面高光谱、高空间、高辐射分辨率成像光谱观测。/pp　　可见短波红外高光谱相机以高光谱的方式实现对地优于30米空间分辨率的连续成像，它具有330个光谱通道，比一般成像相机多了近百倍 其光谱覆盖可见光至短波红外的2100纳米范围宽度，比一般相机宽了近9倍 特别是同时实现的60公里高光谱成像幅宽，将极大提高对全球陆地环境生态资源的探测能力。与国际上经典的高光谱相机相比，该载荷幅宽提高8倍，光谱数增加近百个，信噪比提升近4倍 与美国、德国、日本、加拿大等国际上当前发展的高光谱相机比较，其综合性能和主要技术指标可保持5年以上的国际领先水平。/pp　　上海技物所创新性地提出基于视场倍增远心成像和凸面光栅大平场度低畸变分光的高光谱成像方案，历经10年时间，突破了小F数大视场低畸变远心成像，大平场度超低畸变精细分光、在轨高精度光谱辐射定标、大规模高帧频红外焦平面探测器等关键技术，完成高光谱相机的原型样机、工程样机、鉴定产品、发射产品的研制。相机入轨后，将有力提升我国在环境、生态、资源、农业、林业等多个领域遥感监测方面的能力，有效服务“美丽中国”建设，使我国高光谱遥感技术再上新台阶，走在国际前列。/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201805/insimg/39eacb35-8a94-47c6-87c3-a8a96b880be2.jpg" title="微信图片_20180510094457.jpg"//pp style="text-align: center "卫星发射现场br//ppbr//p

2023年4月4日，生态环境部在北京举行高光谱观测卫星在轨投入使用仪式。上海技物所研制的可见短波红外高光谱相机(AHSI)经过在轨测试交付用户投入业务应用。 　　AHSI是2021年发射的高光谱观测卫星主载荷之一，可实现2.5到10纳米光谱分辨率、30米空间分辨率、60公里幅宽，能够同时获取地物从0.4到2.5微米波段范围内的高光谱影像信息，是我国首台可在轨动态配置的宽幅宽谱高光谱相机。 　　测试结果表明，AHSI获取的图像清晰，光谱和辐射定量准确，空间结构和光谱反映能力强。与国际同类载荷相比，其综合性能达到国际领先水平。相机在河流/水库/湖泊等不同体量内陆水体的各类水质参数提取、矿区周边生态胁迫、植被精细分类和植被指数反演、大宗固体废弃物遥感监测、海洋生态环境监测、点源甲烷探测等生态环境应用方面，以及在矿物信息精细提取、作物种类识别和生长参数反演、区域产草量等行业应用方面，均具备突出的在轨应用能力，为我国水环境监测、自然生态监测、碳排放监测以及生态环境监管等主体业务提供了国产高精度高光谱数据保障。 　　目前，AHSI正与同为上海技物所研制的资源02D、资源02E、高光谱综合观测卫星同类载荷组网协同观测，使我国拥有当前国际上时-空-谱综合观测性能最强的高光谱对地遥感能力，有效服务于我国环境质量监管和自然资源调查等重大需求。AHSI获取的武汉市(2022年5月)的可见近红外光谱立方体(左)和短波红外光谱立方体(右)南四湖、太湖、滇池水质叶绿素a浓度反演结果通过矿物识别分层谱系、光谱特征归一化与光谱特征综合法以及光谱分解法进行矿物信息提取。图为测试区高光谱矿物填图。测试区农田土壤类型调查。图(左)为假彩色合成原始影像，图(右)为测试区农田土壤类型遥感监测识别结果图。煤炭工业园区内的煤矿矿井开展甲烷泄漏监测

图1 变色龙软体机器人变色实验图（来源：Nature Communications）近日，韩国首尔大学等团队公开了“仿生变色龙软体机器人”成果，有望在军事等领域应用，基于伪装技术的不断升级，伪装识别系统也同样备受关注！在过去的100年中，伪装在大多数国家和地区的军事行动中扮演了至关重要的角色。在军事中，伪装就是隐真与示假，隐真是通过主题对背景的仿真，从而使主体目标物隐藏在背景目标中，无法或者难以被发现。国防工程中，通过采用伪装网与复合材料等方法，进行仿形和仿颜色遮蔽来实现；例如，迷彩服，就是一种最传统的伪装方法。而示假是通过对真目标的仿真，用假目标迷惑观察者，比如，二战期间，苏联采用大量“木质坦克”来迷惑德军，使得德军不敢轻易急速进军。“仿”易于实现，一般只需外形相仿。“真”是要求性质上的相似。植被环境背景下的作战，是最常见的战场模式，特别是在山区、丘陵、草原等地区的作战；因此植被背景下的伪装，是必须解决的反伪装技术之一。需要用到的仪器图2 真实场景（A 为绿色的目标、B 为浅绿色塑料假草皮、C 为翠绿色塑料假草皮、D 为绿色雨衣、E 为老式伪装目标、F 为草地）图3 可见光波段和短波红外光谱曲线（可由ATP9110-25H测得）图4 左为真实场景下可见光565nm波段的灰度图像；右为真实场景下近红外1320波段的灰度图像（可由ATH9500-4-17测得）对比可见光与近红外高光谱波段伪装目标的伪装效果发现，可见光波段下，即使物体颜色相似，但是材料不同，光谱曲线变化率也会不一样；在近红外波段下，不同物体的光谱反射值存在较大差异，但是光谱曲线变化率相对较小。图5 左是真实树叶，右为高仿绿色伪装网我们采用全波段地物光谱仪（如奥谱天成的ATP9110-25H型全波段地物光谱仪），测得的高仿伪装网的光谱曲线在 400~1300 nm之间与灌木条叶面光谱曲线很相似，而且具有植被“红边”及可见光波段的绿色强反射峰等特征，在此波段区域不易于区分植被和伪装网光谱。这是一款非常优 秀的高仿绿色伪装网。图6 地物光谱仪（可用奥谱天成ATP9110-25测得）采集树叶和纯绿色伪装网光谱曲线图图7 地物光谱仪（可用奥谱天成ATP9110-25）测得树叶和伪装网光谱曲线图（叶绿素吸收、红边区域局部放大图）从图中可以看出，高仿伪装网一样有红边效应，但是与真实的绿叶还是有差别的。另外，树叶有明显的叶绿素反射峰，而高仿伪装网则没有。图8 基于探测与感知的伪装效果评估流程图（可用ATH9500、ATH9500-4-17型无人机高光谱成像仪测得）基于对目标的实时监控、搜索、侦察以提高战场情况的感知能力及提供打击效果评估的需要，美军希望利用高光谱成像具有较高空间分辨率及高光谱分辨率的特点，通过高光谱融合信息探测出可疑目标位置，引导高空间分辨率成像载荷对目标进行详细分类确认，开展了大量的高光谱军事应用研究项目HYMSMO。图9 机载侦查实验图像1994年10月~1995年10月美国先后进行了白沙导弹试验场沙漠辐射 Ⅰ ､ Ⅱ 试验，森林､城市辐射试验，岛屿辐射试验。以沙漠､森林､城市和岛屿等具有典型地貌的场景为背景环境，研究证实了高光谱成像对目标的可探测性。在进行真假目标､隐藏试验时，高光谱谱段数210个，波段范围0.42~5 μ m ，光谱分辨率10nm ，地面像元分辨率范围0. 75~3m 。图9为沙漠背景环境下，机载侦察试验对伪装的“飞毛腿”导弹发射车(图9 ( a )所示)拍摄的全色图(图9 ( b )所示)及高光谱图像(图9( c )所示)，全色图像难以确定目标，但是高光谱图像特征明显。图10 奥谱天成ATH9010无人机载高光谱飞行演示随着科学技术的进步，遥感技术也得到了飞速发展，并日趋成熟。其所具有的全方位、多尺度、全天时、全天候及精细化成像等优点，使遥感侦察变得更加直接与准确，对发现疑似目标与揭露隐蔽目标也更为犀利。遥感技术使传统伪装技术方法与装备器材受到了很大制约，对伪装技术的发展提出了更加严峻的挑战，迫使伪装技术另辟蹊径，寻求更为有效的应对措施与技术方法。更多关于“高光谱”的应用，欢迎咨询！

最新的研究报告显示，2023年，全球高光谱成像系统（HSI）市场估计为168亿美元，预计2028年有望达到343亿美元，预测期间复合年增长率为15.4%。报告分析，该市场的增长主要归因于农业种植、国防和商业应用中对遥感需求的日益增长。随着图像处理及分析相关的硬件和软件的不断进步，HSI在全球各种研究项目中的使用越来越多。与其他光谱成像仪相比，HIS具有更高的特异性，更快的图像采集速度，以及无创成像等。鉴于以上优势，该技术被应用于各种应用领域，并得到当局的资金支持。报告预计，如果这一趋势在未来几年继续下去，并假设HSI有助于在各种研究项目和应用中取得有效的成果，更多的研究项目将积极采用HSI系统。 同时，HSI不断增长的应用也将吸引市场参与者对该市场进行投资，更多的创新产品也会推出市场。在过去的二十年里，HSI技术在食品和农业领域取得了许多成功的应用。最近，微型成像光谱仪、一体化小型高光谱相机和快照高光谱成像仪已经上市，这使得开发可用于受限空间和现场的紧凑和便携式模拟系统和设备成为可能，例如，植物生长室的高架成像、使用无人机或地面平台进行作物健康/疾病感测等。同时，通过机器学习将AI的能力集成到高光谱成像系统中，也正成为开发新型智能传感设备和仪器的新方向。为了更深入的了解高光谱技术及应用的最新进展，第十二届光谱网络会议（iCS2023）期间特别开设“高光谱技术及应用新进展”主题报告，邀请多位业内专家进行分享。在仪器系统方面：中国科学院上海技术物理研究所刘银年研究员将介绍国际上星载高光谱成像载荷的发展状况，分析总结发展星载宽谱宽幅、高精度、高灵敏高光谱成像的主要关键技术和难点，同时介绍大视场、小F数、宽谱段、远心成像、低光谱畸变高光谱成像技术的突破情况；中国科学院上海技术物理研究所王跃明研究员将介绍高光谱遥感基本原理、航空高光谱遥感技术特点，并总结国内外航空高光谱遥感发展现状，分析存在的问题，凝练航空高光谱遥感技术未来发展趋势。立即报名》》》中国科学院上海技术物理研究所 刘银年研究员《星载高光谱成像技术难点、突破及应用》刘银年，中国科学院上海技术物理研究所研究员，博士生导师，所学术委员会副主任，中国遥感应用协会高光谱遥感技术与应用专业委员会主任，上海市十大科技英才，全国优秀科技工作者，国家级人才计划入选者，是我国星载高光谱遥感载荷的主要开拓者，先后主持了国家级重大项目10余项，是多个国家级项目的首席科学家、首席专家。带领团队率先突破了国际上光谱成像难以同时兼顾宽谱、宽幅、高光谱分辨率和高探测灵敏度的技术瓶颈，建立了星载光谱成像载荷技术研发体系，研制出国际上首台星载宽谱宽幅高光谱相机，实现了国际上4颗高光谱卫星在轨组网观测，技术水平大幅领先国际在轨和在研的同类载荷，推动了行业的跨越式发展，研究成果发表于《IEEE GRSM》和《Science Advances》等国际顶级期刊。中国科学院上海技术物理研究所 王跃明研究员《航空高光谱遥感技术进展》王跃明，男，研究员、博士生导师、高光谱遥感专家，长期从事红外与光谱信息获取方法研究及相关仪器研制，作为技术负责人主持研制成功我国第一台航天高分辨率短波红外高光谱成像仪(天宫一号任务)；主持研制成功我国新一代机载高分辨率全谱段高光谱遥感系统(高分重大专项项目)。获中国载人航天工程突出贡献者奖章 (2011年，天宫一号/神舟八号交会对接任务),上海市技术发明一等奖1次(2011年，排名第7)，上海市科技进步二等奖1次（2012年，排名第1），累计申请发明专利74项（其中已授权33项），发表学术论文约130篇(其中SCI论文58篇，EI论文39篇)，主编学术专著1部，参与编纂学术专著3部，多次在国际学术会议做口头报告或特邀报告。在应用方面，本次会议3位专家将从生鲜食品新鲜度、农产品品质安全检测、稀土矿山修复效果评价等不同的角度分享高光谱技术的最新应用进展。其中，华南理工大学成军虎教授将介绍生鲜食品新鲜度近红外光学成像感知与体系构建；江苏大学郭志明教授将分享高光谱成像及在农产品品质安全检测中的应用；国家地质实验测试中心刘斯文副研究员将给大家呈现无人机搭载高光谱仪在稀土矿山修复效果评价中的应用。立即报名》》》 华南理工大学 成军虎教授《生鲜食品新鲜度近红外光学成像感知与体系构建》成军虎，河南临颍人，工学博士（食品科学），博士后（机械电子工程），教授，博士生导师，连续四年入选科睿唯安农业科学领域“全球高被引科学家”（2019-2022），全球前2%顶尖科学家，全球前10万顶尖科学家，广东省企业科技特派员，广东省农村科技特派员，中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛总决赛全国金奖指导教师。2016年毕业于华南理工大学，获博士学位；2015-2016年在比利时鲁汶大学开展博士联合培养；2016年10月任职于华南理工大学食品科学与工程学院。发表SCI学术论文100余篇，其中第一作者/通讯作者SCI论文50余篇，ESI（Web of Science）高被引论文（1%）11篇，H指数为44，申请发明专利36件，授权15件，专利转化1件，PCT专利2件。目前主持国家及省部级科研项目10多项。先后荣获广东省科技进步一等奖，教育部科技进步二等奖，全国发明展览奖金奖，中国食品科学技术学会科技创新奖等。中国食品科学技术学会食品装备与智能制造分会理事，Frontiers in Nutrition副主编（IF6.590）、Molecules编委（IF4.927）、Grain & Oil Science and Technology编委、《河南工业大学学报-自然科学版》编委。江苏大学 郭志明教授《高光谱成像及在农产品品质安全检测中的应用》郭志明，博士，现为江苏大学食品与生物工程学院教授、博士生导师，专注农产品品质安全的分子光谱快速无损检测与物联网监测技术研究。入选国家重大人才计划“神农青年英才”（农业农村部首批）和江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师等，兼任中国农业机械学会农副产品加工机械分会副秘书长、中国苹果产业协会理事、中国食品科学技术学会果蔬加工技术分会理事、江苏省食品科学与技术学会副秘书长等，也是“科创中国”国家农机装备产业科技服务团高级专家。近年主持了国家重点研发计划（课题和任务）、国家自然科学基金（面上和青年）、江苏省重点研发计划、江苏省产学研合作项目、江苏省农业科技自主创新等国家/省部级项目10余项。申请专利60余件，已授权发明专利46件，登记软著8件；发表SCI检索论文60余篇，其中ESI高被引论文6篇。研究成果获2020年教育部自然科学二等奖（2/6）、2016年江苏省科学技术一等奖（6/10）、2020年中国轻工业联合会技术发明三等奖（1/6）和2021年中国商业联合会科技进步特等奖（4/14）等。国家地质实验测试中心 刘斯文副研究员《无人机搭载高光谱仪在稀土矿山修复效果评价中的应用》刘斯文，国家地质实验测试中心健康地质研究室副主任，副研究员，硕士研究生导师。主要从事生态地球化学研究工作。长期致力于赣州离子型稀土矿山生态修复和矿集区健康效应评价工作，近年来探索利用无人机搭载高光谱传感器，对稀土矿山修复效果及生态健康进行评估的方法研究。近5年承担参加国家重点研发项目2项，地质调查项目5项，发表论文20余篇，获得国家发明专利4项，支撑了自然资源部赣州定点帮扶工作，相关研究成果被《财新周刊》、《中国自然资源报》、《中国矿业报》、人民日报融媒体等报道。由仪器信息网主办，中国仪器仪表学会近红外光谱分会、中国生物物理学会太赫兹生物物理分会等协办由仪器第十二届光谱网络会议（iCS2023）将于6月13-16日举办。iCS2023将聚焦最新、最前沿的光谱技术及应用，特别设立了超快/瞬态光谱最新技术及应用进展、高光谱技术及应用新进展、光谱快检及在线应用技术进展等专场。同时会议也会选择光谱技术在生命科学、环境、材料等领域的应用进展进行深入探讨，为国内外光谱科研工作者及专业技术人士提供一个全新、高效的沟通交流平台，以促进业内交流，提高光谱研究及应用水平。立即报名 》》》 https://www.instrument.com.cn/webinar/meetings/ics2023/

近年来，高光谱市场发展越来越吸引业界的关注。据相关研究机构的数据显示，2021年全球高光谱成像系统市场154亿美元，预计到2026年该市场将增至358亿美元，复合年增长率为18.4%。多位业内人士分析，我国高光谱市场的复合年增长率要高于全球平均水平。基于当前市场发展态势，近年来，高光谱相关企业也备受资本青睐。据仪器信息网统计，近年来，高光谱等关企业的融资案例频发。比如：日前，联光元和完成1亿元天使轮融资，将用于超光谱成像仪等的研发。据悉，联光元和首台超光谱成像仪原型机将于2022年9月问世，涵盖瞬态／稳态、能级寿命、散射／振动谱、高光谱／光谱等分析功能；2022年初，深圳市海谱纳米光学科技有限公司完成数千万元A轮融资，未来将聚焦微型高光谱MEMS芯片研发。信息显示，2019年，海谱纳米光学开启第一款微型高光谱MEMS芯片的研发设计与流片，2020年第二款微型高光谱MEMS芯片样片开发成功，2022年初正式量产第一代微型高光谱MEMS芯片；2021年末，天津中科谱光信息技术有限公司接连完成Pre-A轮、A轮数千万元人民币融资。据悉，两轮融资款将主要用于加大高光谱核心算法研发投入，提升光谱大数据云服务平台技术壁垒，加速水质监测系列产品创新迭代，加强团队建设和市场推广… … 随着技术的进步，当前，高光谱成像系统已经变得紧凑，价格也有所降低，可以更好地适用于不同的领域，其应用领域也从最初的地球卫星成像，覆盖到农业、制药、食品测试、医疗诊断、艺术研究、环境等更多领域。2022年上半年中国政府采购网中标信息显示（以“高光谱”为关键词搜索，不完全统计），中国海洋大学、福建师范大学、中国医学科学院药用植物研究所、广东省农业科学院环境园艺研究所、上海市测绘院、中国文化遗产研究院、重庆市生态环境科学研究院等多类型的单位均在进行相关的仪器及服务采购，双利合谱、奥谱天成等仪器品牌在列。中标信息摘录如下：采购单位项目名称采购内容仪器型号品牌中国海洋大学中国海洋大学三亚海洋研究院水面高光谱辐射自动测量系统设备采购项目水面高光谱辐射自动测量系统USRAMS海星福建师范大学福建师范大学无人机载高光谱成像系统等设备货物类采购无人机载高光谱成像系统仪器Gaiasky-mini2-VN双利合谱中国医学科学院药用植物研究所改善科研条件专项项目（中药资源保护与可持续利用研究平台设备购置）纳米高光谱显微成像系统CytoVivaHSCytoViva广东省农业科学院环境园艺研究所构建“环境-植物”大数据监测平台与智能控制系统高光谱成像仪GaiaSky-Mini3-VN双利合谱上海市测绘院长三角一体化示范区高光谱数据采集项目长三角一体化示范区高光谱数据采集项目中国文化遗产研究院布达拉宫高光谱扫描及数据处理布达拉宫高光谱扫描及数据处理重庆市生态环境科学研究院环科院2022年环境科研监测设备能力建设（第一部分）机载高光谱激光雷达一体化成像系统ATHL9010奥谱天成佛山市生态环境局南海分局南海区重点河涌入河排污口核查及规范化管理重点河涌无人机高光谱监测分析深圳职业技术学院水环境遥感和同位素监测设备便携式高光谱成像仪Pika LRESONON福建省福州环境监测中心站福建省福州环境监测中心站填平补齐项目（实验室能力建设）机载高光谱成像系统Pika LRESONON上海市测绘院航空摄影项目入围供应商名录上海市测绘院航空摄影项目入围供应商名录 （包括机载高光谱数据获取服务）鄂尔多斯市生态环境局鄂托克前旗分局综合监管平台升级改造项目（污染源在线监控平台升级改造）数据加工处理服务（含高光谱）北京市农林科学院事业国家数字农业装备创新中心试点建设项目作物便携式高光谱成像仪Image-λ-V10E-HR 1全自动、多尺度高光谱成像仪SOC710-VP作物组分荧光高光谱成像仪IMA-VIS-INV-447-DIA/EPI广东省国土资源测绘院东省国土资源测绘院自动变化检测能力建设与数据生产服务及生态状况调查评价服务采购项目数据加工处理服务-样本数据采集，含精准采集卫星影像（多光谱、高光谱、SAR）四川农业大学川农业大学第三批省级共建与发展专项显微镜及成像设备采购项目机载高光谱成像系统PIKA中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院2021年度野外观测网络移动观测平台采购项目机载高光谱相机Pika LRESONON西南民族大学西南民族大学若尔盖湿地生态站湿地水土气生要素观测与监测设备购置项目第二批设备采购项目湿地高光谱成像监测系统ATH9010W奥谱天成从逐利的角度而言，资本看中的企业要么正在解决新兴技术和趋势带来的新挑战，要么专注于已经成熟的颠覆性行业，而能得到资本市场的青睐也在很大程度上彰显了这些技术或者市场巨大的诱惑力。近年来，我国高光谱的市场表现已经引起学术和产业界的共同关注，在食品农产品检测、作物表型监测、农业遥感等多方面都取得了一定的进展。另外，不少仪器公司也开始布局或者重视高光谱仪器的开发。多位业内人士表示，未来市场可期！为了更深入了解高光谱的技术和应用进展，第十一届光谱网络会议（7月19-22日）特别邀请了中科院上海技物所王建宇院士介绍《高光谱技术发展与空间应用展望》。此外，还在7月22日上午专门设立了高光谱专场（新技术与新方法三），邀请了多位高光谱相关的专家现场分享。立即报名》》》07月22日光谱新技术与新方法（三） 09:00--09:30光谱技术前沿进展张立福中国科学院空天信息创新研究院 研究员09:30--10:00基于光谱技术的空天地一体化水环境动态监测马宗伟无锡谱视界科技有限公司 副总经理/助理研究员10:00--10:30高光谱成像技术在农作物种子质量检测中的应用探索吴静珠北京工商大学 教授10:30--11:00“智慧农业”作物多维光谱学感知关键技术与装备研发孙红中国农业大学 教授11:00--11:30多尺度果品光谱与成像定量检测技术研究罗华平塔里木大学 教授

p　　4月23日，安洲科技携手中国地质大学与中国农业大学等单位在中国农大涿州试验站进行S185机载高速成像光谱仪飞行试验。本次试验主要研究方向为小麦估产以及土壤水分含量等高光谱模型反演。/pp　　涿州实验站是中国农业大学重点建设的教学实验基地，成立于2011年3月，总投资1639.59万元，总建筑面积1870平方米，分两期建设，投资800万元的第一期建设已完工。/pp　　涿州实验站是涿州实验园区的重要组成部分，是为中国农业大学教学科研活动提供实验、实习的平台 涿州实验站建设为农业产业升级提供技术支撑，而且为同类型区域现代农业发展提供示范样板和技术辐射源。实验站建设对提高学校教学科研水平、实现我校农业技术开发的跨越式发展，实现产、学、研结合，推进农业科技研究及成果转化体系的改革发展有重要意义。/pp　　实验站具有丰富的土地资源和地理优势，具备最适宜农作物生长繁殖的气候条件。实验站有丰富的地下水资源，水泵房安装无线遥控控制系统，站区具备现代化农业自动灌溉系统，现代化农业气象观测站，站内以及东部两百亩中国农大国家级牧草基地区域内铺设了地下灌溉网络。/pp　　S185是目前高速成像光谱仪的最轻版本,融合了高光谱数据的精确性和快照成像的高速性，能够瞬间获得在整个视场范围内精确的高光谱图像。通过此款光谱仪可以最简便地在1/1000秒内获得整个高光谱立方体数据，配套功能强大的测量及数据处理软件，不需要IMU即可实现无人机遥感测量 S185机载高光谱成像仪可随UAV按预设航线自动测量，快速获得大面积高光谱图像，可通过软件自动快速拼接。/pp style="text-align: center "img title="1.png" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201705/insimg/0424a030-4697-44da-b9e0-b767ae87528b.jpg"/　　 /pp style="text-align: center "飞行试验站点/pp style="text-align: center "img title="2.png" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201705/insimg/55732f1b-606a-45f4-9386-4feeaff3b830.jpg"/　 /pp style="text-align: center "飞行实验图/pp style="text-align: center "img title="3.png" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201705/insimg/828ef4ab-87a0-4940-86e1-29de62a3e3ba.jpg"/　 /pp style="text-align: center "飞行实验图/pp style="text-align: center "img title="4.png" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201705/insimg/32a44cbf-b68c-453d-9949-86ef1fd9ffcb.jpg"/　 /pp style="text-align: center " 土壤不同水分光谱　 img title="5.png" src="http://img1.17img.cn/17img/images/201705/insimg/c3f069e4-beba-410f-aa7d-1fd3f2cbf2de.jpg"//pp style="text-align: center " 不同生长状态小麦高光谱/p

随着工业化、城市化的快速发展，环境污染问题也日益严重。水乃万物之根本，因此水污染问题的解决迫在眉睫。水质监测成为保障水资源安全、维护水生态系统循环的重要手段。传统的水质监测方法存在监测周期长、实时数据差、监测参数有限等局限，无法满足当前水质监测的迫切需求。与传统的水质监测方式相比，使用高光谱监测的优势在于能监控整条河流水质浓度变化趋势情况，可有效弥补传统点源监测的不足。通过采集获取的高现势性水质连续光谱数据，可实现叶绿素a、总氮、总磷、氨氮、总悬浮物、化学需氧量、溶解氧主要评价指标分析。利用无人机高光谱监测技术对河流进行拍摄扫描，统揽全局，锁定病灶，可视化平台有效实现水质精准监测。一、高光谱在水质监测领域的应用现状高光谱在水质监测领域的应用正在逐步深入，其独特的技术优势在未来会有很大的发展前景。高光谱相机能够通过对水中物质的光谱特征分析，精准地检测水中的各种污染物质，包括石油类物质、农药残留、重金属离子等。还可以应用在水体富营养化监测、不同类型的水体识别、动态监测水质异常、水生生物监测等场景。目前高光谱技术在水质监测领域的相关标准建设情况尚没有统一的标准。但高光谱技术的不断完善和成熟将为水质监测提供更实时化、数据化、系统化的支持，是促进水生态系统改善的得力科技助手。 二、 彩谱高光谱技术的发展历程及技术优势发展历程：2009年，彩谱创始人团队在浙大做军工方面高光谱检测项目，研究高光谱成像技术。2013年，正式成立彩谱公司。2014年，组织高光谱颜色检测技术的研讨会，开展高光谱技术的深入探究。2019年，推出基于高光谱技术的图像分光测色仪DS1050系列产品。2020年，推出线扫描高光谱相机FS-1X系列、成像高光谱相机FS-2X系列、显微镜高光谱测量系统、无人机高光谱测量系统、便携式高光谱相机、云台高光谱相机等。2023年，彩谱高光谱相机在上百家高校、研究机构、农业、水质、林业领域得以广泛应用。2024年，参与标准制订：《纺织品 色牢度试验贴衬织物沾色评级 高光谱法》、《纺织品 涤棉混纺织物定量分析 高光谱法》。技术优势：彩谱的高光谱相机主要采用透射光栅分光色散型，性能卓越。利用色散元件(光栅或者棱镜进行分光，再经由成像系统成像在探测器上，同比其他原理产品，光谱分辨率更高，价格更低。三、彩谱高光谱技术如何发挥其作用分析解决不同水质污染监测问题？帮助提升水质监测的准确性和效率？有哪些案例说明？彩谱的无人机高光谱遥测系统主要由多旋翼无人机、高光谱相机、机载控制器、机载系统控制软件、漫反射校准布、多旋翼无人机平台和数据处理软件等部分组成。如何解决不同水质污染监测问题提升水质检测的准确性和效率离不开各部分组件的相辅相成。下面将具体展开讲解一下： 1、无人机承载平台：旋翼-大疆M350RTK多旋翼无人机，垂起-飞图横空Aircross6号垂直起降无人机，稳定性好，便携使用简单，飞行效率高。能够在短时间内获取大范围的水质信息，提高了水质监测的效率和覆盖范围。2、高光谱成像系统：系统设计紧凑，成像光谱仪主机光谱分辨率高达2.5nm，采用高信噪比超高速光谱扫描成像器件，提供高稳定性的光谱图像采，采用自研的高效率低功耗图像处理算法，大大延长了整机飞行时间，降低了系统功耗。3、机载系统控制软件：用户无人机终端使用，支持实时保存高光谱数据，且操作简单安全可靠，支持显示通道设置、显示通道阈值设置、采集控制和图像格式控制，包含文件信息查看、快捷功能、镜头校正、状态信息展和图像采集功能。4、漫反射校准布：用于高光谱数据反射率校准，保证数据的长期稳定性。5、数据处理软件：通过对高光谱数据的解析和反演，可以获取到水体中的多种水质参数，如化学需氧量、氨氮、总磷、总氮等。案例说明根据XX河实际情况进行航线设计，采用多旋翼无人机+高光谱相机进行高光谱数据采集，同时在地面进行采样。（1）地面点采样及取样方案① 可用钓竿进行水质的取样；② 不要出现阴影、树木、建筑物的遮挡；③ 地面采样与高光谱的飞行基本同时进行，采样方式要保证采样点全部可用（即没有阴影遮挡、没有处于水波纹等）。 （2）高光谱数据采集① 飞行主航线采用直线飞行；② 分段的末端要延长数据，保证整体数据可用性强；③ 航线均延河流走向规划。（3）高光谱数据处理分析通过水质反演软件基于地面采样结果和对应光谱值，进行光谱图像归一化、水质参数反演、模型评价等处理。通过数据预处理软件对高光谱影像的预处理，首先进行辐射定标和反射定标，得到地表反射率数据，然后通过GPS和特征图像，完成多航带影像的拼接，最后通过拼接裁剪得到河道光谱数据。利用水质反演软件通过采集获取的水质连续光谱数据，可实现叶绿素a、总氮、总磷、氨氮、高锰酸钾、溶解氧主要评价指标分析。 （4）指数计算（5）灰度图像（6）聚类效果可进行监督聚类和非监聚类功能。可对不同的物质进行分类标记。（7）水质分析高锰酸钾指数(CODMin)、总磷(TP)、溶解氧(DO)、总氮(TM)、氨氮(NH3-H)、叶绿素a。 四、高光谱在实际水质监测的应用中需要考虑哪些因素？当前，技术和应用层面还存在那些难题？在实际水质监测中，应用高光谱成像技术时需要考虑以下主要因素：1.仪器本身：保证高光谱的分辨率、光谱范围、波长校准等性能符合监测要求。时常进行仪器检查，确保仪器处于良好状态。2.数据采集：主要考虑环境因素，如天气、光照等对数据采集的影响，尽量在稳定的环境条件下进行数据采集。确保获取到准确、可靠的光谱数据。3.光谱特征差异：不同水体类型（河流、湖泊、水库等）和污染物质（重金属、有机物、石油类物质、农药残留等）的光谱特征差异不同，需要针对特定水体和污染物进行光谱特征研究和分析。4.数据处理与分析：对采集到的光谱数据进行预处理，包括噪声去除、光谱校准等步骤，以提高数据质量和准确性。选用高效、稳定的数据处理和分析算法，以提高水质参数反演和污染物质识别的准确性和精度。5.实时性与动态性：考虑水质监测的实时性和动态性要求，确保高光谱成像仪能够实时监测水质变化。当前技术和应用层面的难题1、数据冗杂、计算复杂：高光谱成像仪所获取的数据量巨大、冗杂，因此处理和分析这些数据需要高性能的计算设备和算法支持。数据处理过程中可能面临计算复杂、耗时长等问题。2、光谱特征差异：不同水体类型和污染物质的光谱特征存在差异，需要建立更加完善的光谱特征数据库和识别算法。3、自然环境干扰：天气、光照等环境因素可能对光谱数据采集产生干扰，影响监测结果的准确性。4、设备性能限制：高光谱成像仪的分辨率、光谱响应等性能可能受到设备本身的限制，影响监测结果的精度。针对这些难题，未来可以在提高数据采集质量、优化数据处理算法、加强光谱特征研究、推动多源数据融合与应用等方面进行改进和优化，以进一步提升高光谱成像技术在水质监测领域的应用效果。五、随着人工智能和大数据技术的发展，我司有哪些高光谱产品已经与人工智能技术相结合？1、农业方面：高光谱相机能够获取农作物的光谱数据，借助人工智能算法对其加以分析，能够精确评估农作物的生长态势、病虫害情况以及养分含量等，为精准农业提供有力的决策依据。彩谱FigSpec Studio 软件中内置了NDVI等多种植被因子，对不同空间尺度下植被冠层状态进行精准量化 ，定量评估作物和植被的健康情况、胁迫情况和长势情况 ，为作物长势评估 ，产量预估 ，病虫害检测等提供数据支持。 2、林业领域：机载高光谱相机可用于林业灾害的监测，像森林火灾、病虫害等。与人工智能技术相结合，能够增强灾害监测的精准度和效率，及时施行防治手段，降低损失。人工智能技术、深度学习等创新型分类识别技术的引入，促使灾害防治逐步朝着多技术融合的方向迈进。受到病虫侵害的时候，因缺乏营养和水分而生长不良，海绵组织受到破坏，叶子的色素比例也会发生变化，使得可见光区的两个吸收谷不明显，反射峰值按植物叶子被损害的程度而变低。多光谱数据融合后，获取高精度的监测数据，得到病虫害分布情况。3、水质分析监测：使用水体光谱数据和化学分析结果构建分析模型 ，实现对黑臭水体分级、水质参数（蓝绿藻、水滑、总氮、总磷、溶解氧和悬浮物）反演。结合空间信息监测生活污水、工业废水等对周边水体的影响 ，助力污染源排查、水环境评估。4、水体富养化监测：利用光谱数据形成分类指数，进行水体富营养化，监测及空间信息统计，遵循水体富营养状态评价，标准，辅助分析农田、养殖、渔业等水体污染源，为污染源排查、水环境评估提供数据和强大的数据采集工具。六、未来，我司将如何应对市场需求，推动高光谱技术在水质监测领域的创新和发展？1、技术融合与创新多源数据融合：高光谱技术将与其他监测技术（如遥感技术、自动监测船、物联网传感器等）相结合，实现多源数据的融合与互补。这种融合将提高水质监测的全面性和准确性，为水质评估提供更丰富的信息源。智能化与自动化：随着人工智能和大数据技术的发展，高光谱水质监测系统将更加智能化和自动化。通过机器学习算法和深度学习技术，系统能够自动识别和分类水质参数，提高监测效率和准确性。同时，自动化监测和预警系统将能够及时发现水质异常，并采取相应的处理措施。2、监测精度与广度提升高精度监测：高光谱技术将不断提升其光谱分辨率和灵敏度，以实现对水体中更多细微光谱特征的捕捉和分析。这将有助于提高水质监测的精度和可靠性，为水质评估提供更准确的数据支持。大范围监测：借助卫星遥感技术和无人机平台，高光谱技术将能够实现大范围、长时序的水质监测。这将有助于掌握水质的时空变化规律，为水环境保护和治理提供科学依据。3、应用拓展与深化多样化应用场景：高光谱技术将不仅限于地表水的监测，还将拓展到地下水、海洋等更多类型的水体监测中。同时，该技术还将应用于水生生物监测、水体富营养化评估等领域，为水生态系统的保护和管理提供全方位支持。政策与市场需求驱动：随着环保意识的提升和政策支持的加强，水质监测市场需求将持续增长。高光谱技术作为先进的水质监测手段，将受到更多关注和青睐。同时，市场需求的多样化也将推动高光谱技术在水质监测领域的不断创新和发展。

四川双利合谱科技有限公司是一家集光学、精密机械、电子、计算机技术于一体的高科技企业，由北京卓立汉光仪器有限公司和合利科技发展有限公司共同合资成立。结合双方近10年在推扫式高光谱系统以及LCTF(可调液晶滤光片)高光谱系统的国际领先技术实力，为广大客户提供全面的高光谱系统解决方案。目前国内已经成功在农业遥感、工业分选、刑侦物证鉴定、机载、考古、食品检测等领域处于高光谱应用的领先地位。在庆祝双利合谱公司成立三周年之际，为了让来自不同领域的学者能更好地了解和应用高光谱技术，双利合谱即日起开始着手接收客户的高光谱测试服务。 目前双利合谱主要接收高光谱测试服务的产品有显微高光谱成像（400-1000nm）、室内暗箱高光谱成像（400-1000nm、900-1700nm、1000-2500nm）、户外便携式高光谱成像（400-1000nm、900-1700nm）、户外无人机高光谱成像（400-1000nm）。详情请联系我们的销售人员！

PIKA IR-L 高光谱成像仪Pika IR-L 是一款覆盖近红外光谱范围（925-1700 nm）的线性扫描高光谱成像仪。该红外成像仪高速、轻便、性价比高。可与Resonon的台式、野外和机载系统联合使用、可借助软件开发工具包独立使用、也可集成到机器视觉系统中使用。特点光谱范围：925-1700 nm每行320个空间像素每行236个光谱通道高速（521 fps max.）技术指标[1] 925-1700 nm范围的光谱通道数。Pika IR-L提供的光谱通道总数为240，波段延伸超过光谱范围的两个边缘。[2] 该值在最小binning时获得。SNR可以通过光谱和空间binning来增加。样品数据和高光谱分析软件可在downloads.resonon.com免费下载。C++软件开发工具包可以直接控制高光谱成像仪。PIKA IR-L+ 高光谱成像仪Pika IR-L+是一款覆盖近红外光谱范围（925-1700 nm）的线性扫描高光谱成像仪。该仪器精度高，重量轻。可与Resonon的台式、野外和机载系统联合使用、可借助软件开发工具包独立使用、也可集成到机器视觉系统中使用。特点光谱范围：925-1700 nm每行640个空间像素每行470个光谱通道3.8 nm光谱分辨率（FWHM）技术指标[1] 925-1700 nm范围的光谱通道数。Pika IR-L+提供的光谱通道总数为480，波段延伸超过光谱范围的两个边缘。[2] 该值在最小binning时获得。SNR可以通过光谱和空间binning来增加。样品数据和高光谱分析软件可在downloads.resonon.com免费下载。C++软件开发工具包可以直接控制高光谱成像仪。

人类获取的信息83%都来自视觉，由听觉、触觉和其他的渠道获取信息的占比仅有17%，所以视觉对于人类的重要性溢于言表。而机器视觉作为机器人的“高精密眼睛”，其之于机器人的作用就像视觉之于人类一样重要。近日，中国工程院院士王耀南在2022世界VR产业大会关键共性技术主题论坛上围绕“高光谱机器视觉感知技术应用及发展趋势”发表演讲。他指出，高光谱机器视觉技术正在迅速普及，在制药行业的产品检测、食品生产的安全识别、建筑材料的质量控制、医学成像等场景中广泛应用，但距离真正实现“高精准、看得清、更好用”仍面临挑战。智能机器人的“高精密眼睛”在日常生活中，人们通常是通过视觉器官（眼睛）获取信息，再通过大脑来分析、处理这些信息，从而识别出物体。而高光谱成像的目标是获得包括从可见光到长波、红外光谱的精细光谱“指纹”，精确反映物质独特的光谱特性。作为智能机器人的“高精密眼睛”，高光谱机器视觉的发展对机器人的控制具有重要作用。受不同生物的感光细胞具有差异启发，高光谱成像与感知可将丰富的、不同波段的图像信号映射到数字世界，是机器智能的重要支撑技术。“高光谱图像能够精准反应出物质特征的光谱信息，这是它最大的优势，”王耀南表示，“近几年，高光谱的发展非常迅速。过去高光谱主要是在遥感应用里面，今天我们把高光谱用到机器视觉，使机器人装上了明亮精准的眼睛，可以感知到可见光、红外光。”据了解，机器人的高光谱视觉研究主要包含两部分内容，一部分是成像感知，另一部分是自动的光谱信息分析。成像技术实质上是感光元件把光信息转化为数字图像信息，最早的光谱成像来自感光设备，目前低成本、小体积、高速率、低功耗的感光元件成为发展趋势。近年来高光谱机器视觉的发展态势从感知智能进入到了认知智能，从过去的 RGB 图像变成今天的光谱图像，已然进入到一个计算智能成像的时代。目前高光谱相机及其相关技术已成为智能机器视觉领域研究的前沿方向。高光谱机器视觉仍面临挑战分析与认知能力是机器人能否对环境中的有效信息加以处理与理解的重要标志，是智能化发展的必经途径。王耀南认为，高光谱机器视觉分析与认知面临着三大挑战，主要涉及图像特征提取、语义知识理解和自主适应学习。“首先要突破图像特征的提取，过去我们主要是像素特征的提取，今天扩展至边缘、纹理、光谱等空间几何等方面；第二，它已经走向了图像的推理，涉及语义知识的理解、语义的描述、高维的图像特征等技术的突破。第三，要突破自适应的学习，传感器要具有学习性、能感知，还要能理解、能分析，让人工智能真正融入到机器视觉里。”王耀南说道。近年来，通过大量研究，高光谱视觉传感器的发展突破了两项关键技术。第一项技术面向成像系统，成像系统围绕复杂的目标，能够解决在多空间、大尺度下的成像问题，可以同时捕捉三维空间和光谱维度的成像。第二项技术面向三维光谱数据分析，比如空间-光谱联合分析、大数据分析和处理等。快速突破这两项关键技术，有助于实现高光谱机器视觉技术的广泛应用。“高光谱广泛装载在机器视觉以后，不仅能应用到工业、农业，还能应用到无人驾驶、机器人、新药研发、新产品质量检测等领域。”王耀南表示。比如为了加速工业检测速度，我们开发了高光谱图像处理的硬件系统，研制了工业高光谱仪器，包括高光谱的成像，成像仪器的处理特征识别等。再比如，高光谱机器视觉也被用在异物检测方面，应用于疫苗生产的柔性智能化工厂。而不同的应用场景对高光谱成像的复杂性、多样性提出了更大的挑战。未来首先要解决数据传输与处理问题王耀南指出：“随着科学技术的进步，未来高光谱机器视觉的发展首先需要解决的，也是最重要的一个问题，就是数据传输与处理。”比如，高光谱仪器是联网的，如此庞大规模的光谱图像信息怎么同时传输，这就是一个需要解决的难题。第二是光谱成像高分辨率问题。高光谱最大的弱点就是分辨率比较低，不像可见光成像的分辨率比较高。合成孔径雷达图像的分辨率也比较低，但是它的探测精度比较高。每一种传感器都有优点和缺点，因此未来一个重要的研究方向就是新的成像方法和机理探索。第三个是所有的高光谱成像仪器都向小型化和高可靠性转变，要能够装载在不同的设备上，从单一的传感器进入到多传感器信息融合，从数据处理方面到光谱数据处理，从模型驱动向数据驱动、知识驱动的方向发展。

近年来，高光谱技术迅速发展，其应用潜力越来越吸引大家的关注。最新报道显示：广东省水利水电科学研究院智慧水利研究所近期开展了基于无人机高光谱遥感的水质调查实验，搭载高光谱传感器获得的高时空和高光谱分辨率的遥感数据可实现河道和水库的长时间精准观测，对河湖（库）水域水污染状态的持续性监测及污染源紧急重点排查具有重要意义，能有效提高有关部门处理应急突发事件的能力。中日友好医院崔勇教授团队在首先实现皮肤高光谱仿真技术突破、研发出皮肤成分无创定量检测医疗器械的基础上，获得适合皮肤病精准医疗的AI数据源—皮肤高光谱图像，开启了皮肤病人工智能辅助诊断创新研究。除此之外，高光谱技术还被应用于工业上如垃圾分选，印刷纺织品检测；医学上如胃癌组织高光谱检测，基于显微高光谱成像的皮肤黑色素瘤识别；农业上如蔬菜表皮细胞检测，小麦长势情况；另外还可以对古代字画和壁画进行无损鉴定、文物颜料研究等。基于高光谱技术的应用案例越来越广，其市场潜力可见一斑。仪器信息网2021-2022年“行业应用”栏目信息显示（在题目中以“高光谱”为关键词搜索的不完全统计）， 2022年厂商发布的高光谱行业解决方案数量为2021年的3倍，涉及行业也进一步增加，相关解决方案主要涉及地矿、环保、建材、农业、食品等领域，其中在农/林/牧/渔、食品/饮料领域应用最为广泛。仪器信息网摘录部分如下：农/林/牧/渔领域：方案名称厂家名称高光谱-红外热成像无人机遥感技术-林木病虫害早期诊断和量化北京易科泰生态技术有限公司一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统应用案例北京易科泰生态技术有限公司易科泰光谱成像技术—植物天然活性物质和次生代谢产物无损高光谱检测方案北京易科泰生态技术有限公司高光谱-红外热成像无人机遥感技术—作物表型研究北京易科泰生态技术有限公司高光谱-红外热成像无人机遥感技术—森林病虫害监测北京易科泰生态技术有限公司[高光谱成像技术]面粉无损检测森泉光电有限公司一体式高光谱-红外热成像无人机遥感系统应用案例北京易科泰生态技术有限公司UAS-8高光谱无人机遥感平台北京易科泰生态技术有限公司高光谱成像相机技术解决大豆食心虫虫害技术检测杭州彩谱科技有限公司近红外高光谱相机：鸡种蛋性别鉴定研究进展杭州彩谱科技有限公司近红外高光谱成像技术应用于谷物品质检测北京易科泰生态技术有限公司FS60-无人机高光谱相机研究马铃薯株高和地上生物量估算杭州彩谱科技有限公司无人机高光谱测量系统协助甘蔗病虫害防治杭州彩谱科技有限公司高光谱相机针对大米农产品无损检测技术杭州彩谱科技有限公司基于高光谱相机技术的快速、准确、无损地霉变玉米检测研究杭州彩谱科技有限公司高光谱成像技术应用到薇甘菊特征提取的研究杭州彩谱科技有限公司高光谱成像技术应用于蔬菜品质检测评估北京易科泰生态技术有限公司基于高光谱相机分析的冬油菜苗期田间杂草识别研杭州彩谱科技有限公司基于高光谱工成像的黄瓜叶内叶绿素分布的无损检测杭州彩谱科技有限公司基于高光谱成像技术的苹果表面缺陷无损检测杭州彩谱科技有限公司基于高光谱成像技术的番茄果实成熟度研究杭州彩谱科技有限公司基于高光谱图像技术的稻田苗期杂草稻识别杭州彩谱科技有限公司基于无人机高光谱遥感技术对内陆养殖池塘水质监测的研究杭州彩谱科技有限公司基于高光谱图像技术预测苹果大小杭州彩谱科技有限公司易科泰高光谱成像技术应用于水果内外部品质研究北京易科泰生态技术有限公司易科泰高光谱成像技术应用于枸杞品种品质研究北京易科泰生态技术有限公司基于高光谱成像技术的油桃质量检测北京盈盛恒泰科技有限责任公司易科泰提供推扫式高光谱成像系统应用于鱼肉食品检测研究北京易科泰生态技术有限公司基于电子鼻和高光谱多数据融合跟踪水稻品质差异的协同策略研究北京盈盛恒泰科技有限责任公司高光谱技术在植物表型研究中的应用（1）北京易科泰生态技术有限公司高光谱-LiDAR应用于Natura2000自然保护区栖息地监测北京易科泰生态技术有限公司高光谱-LiDAR一体式无人机遥感系统应用于城市森林结构测量和生态功能评估北京易科泰生态技术有限公司高光谱-激光雷达无人机遥感技术北京易科泰生态技术有限公司一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统-森林碳循环研究及应用北京易科泰生态技术有限公司HSI果实品质高光谱无损检测技术北京易科泰生态技术有限公司一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统—林木监测和树种分类应用北京易科泰生态技术有限公司食品/饮料领域：方案名称厂家名称基于高光谱与电子鼻融合的番石榴机械损伤识别方法北京盈盛恒泰科技有限责任公司近红外高光谱成像技术在小黄瓜含水量无损检测中的应用杭州彩谱科技有限公司高光谱成像技术对生鲜猪肉含水率进行无损检测杭州彩谱科技有限公司杭州彩谱科技有限公司：高光谱成像技术检测三文鱼品质参数杭州彩谱科技有限公司高光谱成像技术对鲜枣裂纹进行定性和定量检测杭州彩谱科技有限公司基于高光谱成像的西兰花农药残留无损检测方法研究杭州彩谱科技有限公司基于高光谱成像技术检测脐橙溃疡杭州彩谱科技有限公司近红外高光谱成像技术探索西瓜糖度高精度检测模型杭州彩谱科技有限公司基于高光谱成像技术测定花生种子及花生油中油酸和亚油酸含量杭州彩谱科技有限公司基于高光谱成像技术的鸡肉品质快速无损检测杭州彩谱科技有限公司易科泰高光谱成像在线分选技术——食品检测应用北京易科泰生态技术有限公司高分辨率sCOMS-高光谱相机用于食品检测北京睿光科技有限责任公司纺织/印染/服装/皮革领域：方案名称厂家名称高光谱成像在纺织品识别与回收中的应用QUANTUM量子科学仪器贸易（北京）有限公司近红外高光谱相机对鹅鸭混合绒定量检测研究杭州彩谱科技有限公司高光谱成像技术应用于废旧纺织品识别与回收北京易科泰生态技术有限公司医疗/卫生领域：方案名称厂家名称光谱成像技术创新应用SpectrAPP高光谱成像技术监测伤口愈合过程北京易科泰生态技术有限公司近红外高光谱相机血液种属鉴别方法杭州彩谱科技有限公司400-1000nm高光谱相机在烧伤深度检测中的应用杭州彩谱科技有限公司地矿领域：方案名称厂家名称SWIR-LWIR地矿勘查高光谱成像分析系统应用案例北京易科泰生态技术有限公司“μXRF+高光谱成像”高通量样芯分析技术北京易科泰生态技术有限公司环保/水工业领域：方案名称厂家名称高光谱成像研究 胡泊水体中沉积物检测方案(生态环境遥感)北京易科泰生态技术有限公司基于高光谱相机系统数据的赤潮检测方法杭州彩谱科技有限公司建筑/建材/家具领域：方案名称厂家名称基于高光谱技术的陶瓷绝缘子污秽等级检测杭州彩谱科技有限公司军队/公安/司法领域：方案名称厂家名称高光谱成像光谱仪的字迹鉴定检测算法和实验研究杭州彩谱科技有限公司基于成像高光谱相机分析技术的不同介质血迹陈旧度研究杭州彩谱科技有限公司综合领域：方案名称厂家名称利用高光谱成像光谱仪对古代颜料进行无损鉴定杭州彩谱科技有限公司使用手持式高光谱相机IQ揭示进化的秘密—在非洲沙漠研究生石花北京易科泰生态技术有限公司

不同物质有它独属的“指纹光谱”，高光谱遥感技术可准确捕获这一重要信息，提高人眼及遥感观测能力。中科院遥感地球所岑奕绘图　　看过纪录片《我在故宫修文物》的观众或许会对如下场景有印象：技术人员用一台仪器扫描古字画，扫描信息经过专业处理后，文物修复专家就能发现字画上肉眼看不见的信息，甚至还能分析出绘画技法和当时用的颜料。　　这台神奇的仪器就是中科院遥感与数字地球研究所(以下简称中科院遥感地球所)研发的高光谱扫描仪。高光谱遥感为何有如此的超能力?除文物检测修复外还有哪些应用?我国在高光谱遥感领域的研发水平又如何?　　利用高光谱技术能提取古画的颜料信息，推算颜料产地，从而能在修复时精准选用颜料　　人们日常生活中所见的光，是由多种颜色构成的复色光，通过棱镜等分光后显现的是单色光。这些单色光按不同波长(或频率)大小依次排列形成的图案，就是光谱。　　光谱分析是人类借助光认知世界的重要方式，地球上不同的元素及其化合物都有自己独特的光谱特征，光谱因此被视为辨别物质的“指纹”。如果说肉眼光学成像能看到物质的形状、尺寸等信息，光谱分析则能获取物质的成分信息。　　要获取更丰富、精细的物质成分信息，除了提升分光系统性能外，还可以改进分光方法、呈现方式等——高光谱遥感就是这样一种思路。中科院遥感地球所高光谱遥感研究室主任张立福介绍说，高光谱遥感的特点是能在可见光到短波红外的光谱区间连续成像，传统的彩色相机只能记录红绿蓝三个通道的影像，且每个通道的带宽很宽，而高光谱成像所记录的通道数量可以达到数百个，且光谱通道很窄，分辨率很高，其光谱探测范围远远超过了人类肉眼的感知范围，能够探测人眼无法看到的大量信息，提高人们对自然和物质的认识。　　因为能在非常窄的光谱波段内获取丰富的信息，利用高光谱技术获取的信息分辨率很高，甚至能分辨出观测物质的分子和原子结构，这是普通的光学遥感所达不到的。　　如何运用高光谱技术鉴定、修复古字画?在中科院遥感地球所高光谱研究室实验室，张立福画了一张图，并为记者解释高光谱遥感成像的原理：高光谱仪器扫描字画表面，获取图像上每个点的光谱数据 因为高光谱连续成像的特征，能够获得目标数百张不同波长的图像，这些图像叠加起来，在三维空间上就能形成一个图像立方体，将每个像素对应的数百张数字图像的数值连接起来，就成为一条光谱曲线。　　“不同物质甚至不同年代的物质反映出的光谱信息也有差异，也就是有一条独属于它的‘指纹’光谱。如果两个物体的成分信息一致，得出来的曲线应该基本吻合 如果某一条曲线的局部有较大波动，就能推算出其中有异常。”张立福说。　　以故宫藏品《崇庆皇太后八旬万寿图》为例，该画描绘的是乾隆皇帝的母亲崇庆皇太后八十大寿时现场祝寿的实景，历经250多年之后非常残破，绢面有缺损断裂，甚至还有霉迹。要想恢复原作风貌，修复该画时就要了解当时所用的颜料。中科院遥感地球所高光谱研究团队利用高光谱扫描仪对古画颜料进行了扫描，提取了古画颜料信息，由此推算出当初绘画所用矿物原料的种类。根据不同颜料产地光谱曲线的差异，科技人员甚至还能反推出颜料的产地——这就为修复选用精准颜料提供了依据。　　张立福说，中国古书画所用材料，大多为绢和纸，质地纤薄，年代久远容易破损、掉色。高光谱分析技术不损害文物本体，能帮助修复专家了解古书画的颜料组成、绘画技法，甚至能及早发现书画潜在的病害信息。　　借助高光谱技术可检测果蔬农药残留，未来还可能随时检测雾霾　　高光谱这双“火眼金睛”的本领可不仅仅是帮助鉴定、修复文物。因其能呈现人眼看不到的细节、辨别不同成分的物质，因此该技术在国防军事、精准农业、水环境监测、地矿勘察等领域都有广阔应用价值。　　在中科院遥感地球所高光谱研究室实验室，张立福向记者展示了一盆绿萝。从表面看，这盆绿萝的叶子没有什么特别之处，但经过高光谱仪的“眼睛”观察，一块白色区域就在电子屏上显示出来。“绿萝中有几片塑料做的叶子，肉眼几乎难以发现，但由于它和正常叶子的光谱信息有很大差别，就躲不过高光谱的‘眼睛’。”张立福说。　　利用该原理，高光谱还能用在果蔬农药残留的检测上。有没有残留农药、残留多少农药，呈现的光谱特征会有细微的差别，通过分析这些差别，专业人员就能做出科学的判断。　　张立福说，相较于传统食品安全取样化验等检测方式，高光谱技术检测具有无接触、无损伤的优点，可以大大提升检测效率。此外，根据不同生长日期或产地的果蔬光谱特征也不同的原理，高光谱技术还能用于检测果蔬新鲜度、进行产地溯源等。　　张立福介绍，基于高光谱原理，科研人员目前正在研发可供智能手机使用的高光谱检测应用系统。他希望未来手机有高光谱检测功能，结合云计算、大数据，人们能够随时随地用手机快速检测食品安全问题。这样，农民拿手机就能检测果蔬病虫害信息，并把这些数据发送到云端，后方科研人员可以根据这些信息预知哪里可能爆发病虫害。　　“从果蔬农药残留检测到化妆品重金属检测，水体、土壤等环境污染监测，再到牙齿、皮肤等医学检测，高光谱技术应用有很大的想象空间。”张立福说，不同空气颗粒反射的光谱不同，未来人们甚至都能通过手机及时、准确地监测雾霾。　　高光谱技术属于遥感技术范畴。通常人们提到遥感，就往往联想到卫星遥感、航空遥感等，认为遥感和老百姓的日常生活没有直接关系，其实不然。3S技术(地理信息系统、全球定位系统、遥感)中，前两个“S”已经与人们的生活息息相关，人们已在手机中普遍应用，现在缺少的是第三个“S”与老百姓的生活关联起来。高光谱遥感技术的应用，表明遥感技术正在走进人们的生活。“我们所做的，就是要使高光谱遥感技术飞入寻常百姓家。遥感与智能手机的结合，将使‘遥感’无处不在。”张立福说。　　我国在高光谱遥感研究上处于国际领先地位　　巨大的应用前景，使高光谱遥感技术成为当前国际上遥感技术的前沿领域。　　据专家介绍，我国在高光谱遥感研究上，处于国际领先地位。　　上世纪90年代，中国科学院遥感应用研究所与上海技术物理研究所合作，研制了系列航空高光谱传感器，并前往日本、澳大利亚、马来西亚等国进行国际合作，为当地环境、农业、海洋、地质等领域的研究提供了重要数据，受到高度评价。　　张立福说，受制于科研经费支持等原因，本世纪初我国高光谱研究一度发展缓慢。近年来我国加大了对高光谱的支持力度，科研人员也取得了一系列成果。他介绍，我国在高光谱基础研究及信息数据积累等方面走在国际前列 同时，科研人员不断扩大高光谱的应用领域，在成像光谱地面测量与光谱图像模拟、高光谱图像智能处理与信息提取、新的应用领域拓展等多方面取得了系列国际领先的研究。　　“我国在高光谱技术方面有较强的积累，但光谱仪器的一些关键器件还需要进口，一定程度上影响了我国高光谱技术应用的自主性。”张立福说，高端科学仪器设备制造方面的不足与我国在材料学、制造工艺等方面整体水平不高有关，他呼吁我国有更多的、不同领域的科研人员参与到高光谱的研发中，提高光谱仪器制造能力，使我国成为高光谱研究强国。

经过20世纪后半叶的发展，高光谱遥感技术在理论上、技术上和应用上均发生了重大的变化。高光谱相机可以见到人类肉眼不能直接看到的内容，甚至可以分析物体的成分，只是这类设备通常又大又笨重，使用起来有很多不便之处。2017年11月30日，芬兰SPECIM公司正式发布了一款智能型的高光谱相机，SPECIM IQ！这款相机在前期高光谱经验积累的基础上，不仅手持便携，同时增加了实时数据查看功能。有了 SPECIM IQ，我们就可以在现场进行高光谱成像及数据处理了！ 高度集成技术 SPECIM IQ 开创性地在手掌大小的空间中将高光谱相机、电脑、扫描平台、电源以及数据处理系统集成一体化，这种高度集成技术为新一代智能化研究体系竖立了一面旗帜，真正让高光谱由传统的高端研究领域迈入到现代化便携应用时代。拿起 SPECIM IQ 高光谱相机，我们也可以来一场说走就走的科研之旅了！ 便携数据操控 芬兰 SPECIM IQ 采用智能化设计，如同数码相机一般便携操控，采集可见光和近红外光谱范围内的不同波长对物体表面的反射光成像，获取高质量的高光谱数据图像。同时，相机内置智能处理器，通过相机本身4.3寸的触摸屏可实时查看数据处理结果。如此一款高光谱研究利器，设备重量仅1.3公斤，真正实现了轻松手持操作。用数码相机拍过浩瀚星空，拍过红梅秀，你就会更深切地感受到SPECIM IQ 的魅力所在。作为2018年重点推荐的高光谱相机，SPECIM IQ 先进的技术和优越的性能，让其在同行业的高光谱相机中树一帜。 全方位应用领域 作为手持智能型高光谱相机开创者，芬兰 SPECIM IQ 相机内置数据处理并结合SPECIM IQ Studio高光谱数据分析建模软件，在采集数据现场可立刻得到数据分析结果，完成目标的分类识别，方便地应用于食品检测、刑侦调查、植被病害研究、艺术品分析以及人体皮肤检测等多种应用领域。 SPECIM IQ高光谱应用： 1、植被病害高光谱研究： 2、食品分析检测： 3、艺术品真伪辨别： 另外还能用于刑侦探案检测、人体皮肤病变检测等。具体应用案例视频，可前往优酷搜索“高光谱应用”，点击观看。高光谱图像可收集及处理整个跨电磁波谱的信息，对人类在其他波段观测信息至关重要。虽然这款相机上市还没多久，但已受到各媒体追踪，新兴起的人工智能、物联网和智能设备不断进步暗示我们，“智能化”一定是科技的未来走向~~ 小贴士芬兰SPECIM是上早提供商用高光谱分光器的制造商，至今已有二十余年高光谱产品生产历史。其产品包含工业高光谱相机、实验室高光谱成像系统、机载高光谱遥感系统等，涵盖可见光到热红外全部波段。满足了工业客户、系统集成及科研客户的不同需求，覆盖农业遥感、环境监测、矿物勘查、工业集成以及国防安全等领域。 相关产品及链接： 1、芬兰SPECIM 手持智能型高光谱相机：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C282348.htm 2、芬兰SPECIM 高光谱航空遥感成像系统 http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C160539.htm3、芬兰SPECIM 高光谱化学成像工作站：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C160497.htm4、芬兰SPECIM 高光谱矿石成像工作站：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C160538.htm5、芬兰SPECIM 艺术品高光谱成像系统：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C237971.htm6、芬兰SPECIM 工业高光谱相机FX系列：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C265811.htm

高光谱技术是指利用光谱仪获取的被测地物多个窄波段电磁波，并通过所获取的数据进行分析提取所需的信息的技术。光谱仪从1666年牛顿利用三棱镜观察到了光的色散开始，到1859年基尔霍夫和本生合作设计了第一台棱镜光谱仪并发现了铯和铷，化学分析的光谱方法也就此展开，高光谱技术随着光电技术的进步也在逐渐发展。现在，高光谱技术利用棱镜、光栅、干涉仪等手段，将混合光分散为连续的不同极窄间隔波段的光，根据使用目的不同，可以获取从远紫外到远红外不同波段的数据。目前，在高光谱遥感、原子吸收、材料发射率等领域均有应用。狭义的讲，高光谱技术目前大部分是指可见光到近红外（400-2500nm）的高光谱分辨率遥感技术，该技术始于成像光谱仪的研究计划，最早由美国加州理工学院喷气推进实验室的一些学者提出，并在美国国家航空航天局（NASA）的支持下，相继推出了机载航空成像光谱仪（AIS）系列，航空可见光/红外成像光谱仪（AVRIS），星载中分辨率成像光谱仪（MODIS）等等型号设备。与此同时，20世纪80年代中后期，我国开始着手发展高光谱成像系统，从多波段扫描仪到高光谱成像扫描仪，从光机扫描到面阵列CCD探测器固态扫描的发展过程。目前，我国中科院系统自行研制的第一台224波段扫帚式高光谱成像仪（PHI）与128波段的实用型模块化机载成像光谱仪（OMIS）已研制成功并进行了多次成功的航空遥感实验，近年来的珠海一号、高分五号也在持续的发回数据。国外的星载与大型机载的高光谱设备发展较早，商业应用成熟。随着我国经济实力的不断增强，近些年来，尤其是21世纪以后，基于中国科学院上海技术物理研究所与中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 长期以来的钻研与突破，星载高光谱光路设计、中大型高精度衍射光栅制作、全色可见光近红外光路分离、小F数大视场低畸变远心成像、大平场度超低畸变精细分光、在轨高精度光谱辐射定标、大规模高帧频红外焦平面探测器等关键技术一一攻克，我国的星载高光谱设备厚积薄发，已达到国际领先的水平。在星载设备发展的同时，非成像光谱设备也伴随着电子技术与计算机技术的发展在逐渐地小型化与轻量化，从直读光谱仪到便携式地物光谱仪，光谱设备也从实验室走向了野外，由于便携式地物光谱仪不受天气的影响，光谱分辨率高于星载高光谱数据，对于光谱库的建立，分析模型的建立，筛选特征光谱波段，星载高光谱数据的地面验证等发挥着重要的作用。地质调查和矿产勘探是高光谱技术主要的应用领域之一，地质是高光谱遥感应用中最成功的一个领域。由于矿物内部物质组成、内部晶格结构等不尽相同，矿物光谱通常包含一系列特征光谱吸收带，这些特征谱带在不同的矿物中具有较稳定的波长位置和较稳定的独特波形，能够指示离子类矿物、单矿物的存在。目前，矿物识别、矿物填图、成矿预测、矿山环境分析等领域均有广泛应用。被测物光谱（蓝色）与光谱库数据自动进行匹配并计算相关性在沿海和内陆水域环境系统研究中，沿海、江河、湖泊中的叶绿素、众多浮游生物种类、不可溶解有机质、悬浮沉淀物、基底物质组成、半淹没水生植物在光谱方面有着显著的吸收和散射特性，利用高光谱技术，我们可以监测水华，识别水生植物，判别黑臭水体，针对悬浮物浓度、叶绿素浓度等水质参数进行定量反演。对于海洋及大面积的内陆湖泊，相比于河流与小面积的湖泊，使用星载高光谱数据，有着快速的反应及分析能力，可以进行整体水域的评估。以上两种领域是目前高光谱应用最为成熟的领域，由于卫星过境周期、天气等因素的影响，星载高光谱数据的时效性略显不足，且针对精准农业、胁迫研究、树种识别等应用，星载高光谱数据由于分辨率较差，无法发挥作用。随着无人机技术的发展，高光谱设备逐渐地小型化与轻量化，中小尺度、厘米/分米级别的高光谱数据的获取成为可能。随着我国经济社会的不断发展，人们生活节奏越来越快，日常生活用品工业产品不断更新，垃圾的产量迅速上升，组成成分多样。近年来，全国垃圾分类工作的逐渐展开，现有的分类方法检测时间长，分类效率低，利用高光谱技术，在记录待分类垃圾的空间信息同时，分析其光谱信息，通过建立识别分类模型对垃圾进行识别与分类，有着极为迫切的需要。目前，纸类、塑料、金属、木制产品均有比较好的效果，但受限于成本高与产业化程度较低，高光谱技术还未在垃圾分类领域有大范围的应用。垃圾分类的高光谱研究 北京欧普特科技有限公司在2000年从光谱仪的代理开始进入遥感领域，随着无人机技术的发展，全球的高光谱技术已经初具影响并有落地应用，我公司判断未来的高光谱技术必定是由星载数据、机载数据与地面数据相互支撑，并且基于无人机的高光谱技术的时效性强、易用性好和地面分辨率高，必定将成为高光谱技术在未来应用中的主流方式。我公司在2013年基于美国Headwall Photonics Inc.公司设计生产的推扫式全反射光栅光谱仪，进行了机载高光谱设备的研发工作，为高光谱成像仪配备了三轴稳定云台系统和GPS/IMU惯性导航系统，并搭载到滑跑起飞的固定翼无人机上，进行了低空的光谱数据采集，并申请了相关专利。随着光电技术的进步，光谱仪逐渐地小型化、轻量化与高度集成化，旋翼无人机的出现并且不断升级换代，整套无人机高光谱成像设备操作简单，场地限制小，折叠后可以放到汽车后备箱中，成为了目前的主流应用方式。目前，我公司以无人机机载设备为主，包含400-1000nm、900-2500nm、400-2500nm等推扫式全反射成像光谱仪，整套设备包含传感器、辐射亮度标定、地面定标布、采集与处理软件等，辅以室内采集的高精度高分辨率高光谱设备、野外便携式地物光谱仪、多光谱相机、热红外成像仪、热红外光谱仪、高清相机、激光LiDAR等设备，可以进行多源数据的采集与分析。 Nano Hyperspec（400-1000nm）与Co-Aligned(400-2500nm)高光谱设备挂载我公司也在进行高光谱成像光谱仪与便携式地物光谱仪的国产化工作，国内也有其他厂家进行设计生产，但是总体来说，核心的光栅部件均为采购或定制的产品，整体信噪比略低于国际水平，但是性价比高。我公司依托于深厚的光学元件设计加工生产经验，正在进行各个方面的优化，争取早日赶上国际水平。经过近10年的机载高光谱设计集成搭载等工作，我公司积累了丰富的经验，针对不同型号的光谱仪产品，设计专用的三轴稳定云台，搭载到不同类型的平台上，包括大疆M600 PRO、M300 RTK，科卫泰X6L，德国MicroDrones的MD4-1000等旋翼机，纵横CW15和飞马V20等垂起固定翼无人机，不同类型的有人机，并承接高光谱飞行服务工作，全方位的服务客户。在工业领域，我公司也为某厂进行了高光谱设备的安装架设工作，在病变溯源、肉质分级等方面均有应用。软件方面，我公司针对机载推扫式高光谱设备，开发了一套通用的几何校正软件，有效地纠正了飞行时的抖动问题，并适用于不同型号的传感器。针对内陆水系，开发了一套内陆水环境监测系统，大范围的监测水质，获取水质的遥感参数，一键生成评估报告，为上海某水库、辽宁某河流提供较为及时的数据支撑。 内陆水环境监测系统分析某河流悬浮物浓度与叶绿素浓度高光谱技术正在不断发展，伴随着无人机的发展及星载高光谱的发射，低空高光谱遥感正在由科研院校走入民用市场，未来大农场评估、森林树种识别、水环境监测、矿物识别与填图、垃圾分类等市场的潜力无限，尤其是水环境监测。近些年来，为了促进水质监测行业的发展，我国陆续发布了许多政策，如2021年生态环境部发布的《“十四五”生态环境监测规划》明确将要推动三水统筹，增强地表水环境监测，突出水生态监测评价。绿水青山就是金山银山，高光谱技术将大放异彩。作者：王辰泽，徐胜艳，魏志奇（北京欧普特科技有限公司）

p　　2019年7月23日，科技部高新技术司会同遥感中心在上海组织召开了“十二五”国家863计划“高光谱红外一致性传递定标技术”项目验收会。项目验收专家、项目承担单位科研人员共计40余人参加了此次会议。/pp　　该项目面向提高我国高精度红外遥感载荷质量综合检测与定量应用水平的迫切需求，经过四年技术攻关，攻克了高光谱红外载荷高精度、可溯源在轨光谱辐射定标技术中的前沿技术难题，研制了覆盖可见光近红外、短波红外、长波红外谱段的具备自定标功能的地物成像光谱仪和机载成像光谱仪 构建了基于高空作业平台的高光谱红外成像地面测试基准同步获取技术系统，形成了我国自主的高光谱红外一致性传递定标技术体系。/pp　　高光谱红外成像技术和定量化信息获取是国际地球观测领域发展的前沿热点之一，通过该项目建立的高光谱红外一致性传递技术体系，实现了实验室标准、场地定标和星上定标的有机衔接，已成功应用于高分、高景、陆地资源卫星等多个国内外卫星的在轨定标或示范验证。该体系对于提升遥感综合定标技术能力、提高我国高质量红外定量遥感技术与应用水平具有重要意义，为我国高光谱红外遥感成像技术定量化应用提供重要的支撑和保障。/ppbr//p

随着社会的发展，工业、农业及生活废水的大量排放，严重污染了人类赖以生存的水资源；河湖水体变色，甚至散发恶臭。这些呈现令人不悦的颜色和散发不适气味的水体，一般称为黑臭水体。黑臭水体破坏了水质和生态环境，很大程度地影响了人们的生活、危害人类健康，是目前较为突出的环境问题。遥感技术因具有速度快、同步性好、 覆盖面广、单位成本低等优点，已经被广泛地应用于水质动态监测中，遥感影像数据还可应用于水体成分的反演；研究表明，将卫星遥感技术应用于水质监测，其方法已经较为成熟，并已取得了较多的成果。然而受卫星遥感影像的分辨率限制，这种技术主要适用于大面积水域的监测，难以实现对小型水域或河道的高空间分辨率测量，而且卫星遥感还存在数据获取周期较长、时效性不够高、易受大气云层影响等问题，因此需要一种机动灵活且能够快速获得较大覆盖面积的水质测量方法，而无人机高光谱成像系统与地面水质测量相结合进行水质反演，即可解决这一问题。 无人机高光谱成像系统是由无人机技术、遥感与测量技术、计算机技术等共同发展而融合的新技术，通常由硬件（包括无人机、 高光谱成像仪、计算机等）、软件（地面站控制软件、相片处理软件、影像应用软件等）和售后服务团队组成。 无人机高光谱成像系统测量相对于常规测量具有如下的优势：1）机动、灵活、 快速。无人机可在各种复杂条件下作业，反应迅速，适合应急监测。2）数据获取成本低。无人机遥感系统的购置、运行成本大大低于载人飞机，对场地和人员的要求也较低，日常维护简单，大大降低了遥感数据的获取成本。3）适合大面积观测。无人机作业可快速覆盖较大的观测面积，作业效率比人工现场测量大大提高。4）空间分辨率高。无人机高光谱成像数据的光谱分辨率高达纳米数量级。5）复杂区域观测。对于一些复杂区域，例如山区河流、河口海岸带、滩涂湿地等常规测量方式难以进入的区域，无人机航测具有显著优势。 数据获取1.无人机光谱数据获取（1）机载高光谱成像设备介绍：X20P机载高光谱成像仪是一款基于光场成像技术的高光谱成像（HSI）设备，其内核为20 MP的超高清CMOS传感器，实现了相当高的空间分辨率。该设备以画幅式成像方式高速获取超过160个光谱通道的高光谱图像，连续覆盖350~1000 nm的波长范围，高性能传感器保证了噪声被控制得非常低，双GigE摄像机接口保证了高达5Hz的图像帧率（1886*1886像素/帧）。*350~1000nm宽波段范围*164或325通道瞬时同步成像*采用光场成像技术，快速成像无畸变*1886 x 1886大面阵空间维度高清图像*一体式无刷云台，Skyport电子排线接口*可搭载多种无人机并完成大面积数据图像X20P机载高光谱成像仪的164/325个光谱通道同步瞬时成像，更适合高速移动式使用，数据真实可靠无伪影；配套软件具有反射率校准、感兴趣波段数据导出、光谱植被指数制图等功能。X20P具有一体式无刷云台，内置控制及固态存储，适合多旋翼或固定翼无人机搭载。X20P一体式高光谱成像仪光谱范围350~1000nm高光谱分辨率1886*1886像素/帧光谱通道数 164（可扩展）探测器20 MP高光谱CMOS成像方式全面阵所有通道同步成像，全局快门高光谱成像速度＞2 Cubes/s 1886*1886像素/Cube数字分辨率12 Bit光谱输出168000 Spectra/Cube光学阵列/FOV66个/35°通讯接口Skyport电子排线接口、2*GigE、2*USB、HDMI存储内存内置固态硬盘500G/8G限位范围俯仰方向: ±50°，横滚方向: ±90°增稳范围俯仰方向: ±40°，横滚方向: ± 45°角度抖动量± 0.015°触发控制飞控提供触发信号，同步获取GPS数据结构重量一体式云台结构，整体重量＜1.5Kg 主要应用：UAV应用农业遥感环境遥感精准农业物种分类病害检测植物科学考古调查植物表型水色遥感(2) 作业计划落实：地物类型（主要提供河流宽度与长度等参数）、飞行面积（根据谷歌地图 kml 文件初步估算实际作业面积）、飞行高度（根据地面分辨率要求与空域高度等给出推荐飞行高度）、飞行架次（根据飞行面积与飞行高度等，估算无人机的飞行架次）、空域许可（需求方提供）。2. 无人机同步水面实验数据获取无人机飞行航测的同时，在水面开展实验，获取水体实验数据，主要包括：（1）水面反射光谱：用于水质参数反演建模、评价无人机反射率反演精度等。（2）现场测量水质参数：地面取样或直接测量相关的水质数据，包括：透明度、浊度、水深、水温、溶解氧、氧化还原电位等。（3）现场调查水体污染状况，包括：蓝藻水华、黑臭水体、排污口等。（4）现场采集水样，送到实验室内测量水质参数，包括：叶绿素 a、总悬浮物浓度、无机悬浮物浓度、有机悬浮物浓度、有色可溶性有机物（黄色物质）含量、总氮浓度、总磷浓度、化学需氧量（COD）浓度等。数据处理1. 基于无人机高光谱成像的水质参数反演建模利用无人机高光谱遥感图像和实测水面光谱和水质参数数据，构建水质参数遥感反演模型，实现基于无人机高光谱遥感的水质参数快速制图，包括浊度、叶绿素 a、总悬浮物浓度、无机悬浮物浓度、有机悬浮物浓度、黄色物质、水体营养状态等。2. 基于无人机高光谱成像的水体污染和水色异常区域提取方法利用无人机高光谱遥感图像和实地调查水体污染分布数据，构建水体污染遥感提取方法，实现基于无人机高光谱遥感的水体污染分布快速制图，包括蓝藻水华和黑臭水体等。此外，构建基于空间维和时间纬的水色异常区域提取算法，实现基于无人机高光谱遥感图像的疑似水体污染源信息提取。案例分享高光谱大面积水质反演案例飞行参数：飞行高度：400 m 飞行速度：20 m/s；飞行面积：3 平方公里 波段选取：490、550 、615、685、725、940拼接结果：1.RGB 合成图： 2.总磷反演结果：总磷是水样经消解后将各种形态的磷转变成正磷酸盐后测定的结果，以每升水样含磷毫克数计量。3.氨氮反演结果：氨氮是指水中以游离氨（NH3）和铵离子（NH4+）形式存在的氮。 动物性有机物的含氮量一般较植物性有机物为高。因此，水中氨氮含量增高时指以氨或铵离子形式存在的化合氮。 4.水溶解氧（DO）反演结果：溶解于水中的分子态氧称为溶解氧，通常记作 DO，用每升水里氧气的毫克数表示。水中溶解氧的多少是衡量水体自净能力的一个指标。5.化学需氧量（COD）反演结果： 化学需氧量 COD（Chemical Oxygen Demand）是以化学方法测量水样中需要被氧化的还原性物质的量。废水、废水处理厂出水和受污染的水中，能被强氧化剂氧化的物质（一般为有机物）的氧当量。水体遥感监测原理、特点影响水质的参数有：水中悬浮物、藻类、化学物质、溶解性有机物、热释放物、病原体和油类物质等。随着遥感技术的革新和对物质光谱特征研究的深入，可以监测的水质参数种类也在逐渐增加，除了热污染和溢油污染等突发性水污染事故的监测外，用遥感监测的水质数据大致可以分为以下四大类：浑浊度、浮游植物、溶解性有机物、化学性水质指标。利用遥感技术进行水环境质量监测的主要机理是被污染水体具有独特的有别于清洁水体的光谱特征，这些光谱特征体现在其对特定波长的光的吸收或反射，而且这些光谱特征能够为遥感器所捕获并在遥感图象中体现出来。如当水体出现富营养化时，浮游植物中的叶绿素对近红外波段具有明显的“陡坡效应”，故而这类水体兼有水体和植物的光谱特征，即在可见光波段反射率低，在近红外波段反射率却明显升高。水质遥感存在的问题与发展趋势1 存在的问题：①多数限定于定性研究，或进行已有的航空和卫星遥感数据分析，却很少进行定量分析。②监测精度不高，各种算法以经验、半经验方法为主。③算法具有局部性、地方性和季节性，适用性、可移植性差。④监测的水质参数少，主要集中在悬浮沉积物、叶绿素和透明度、浑浊度等参数。 2 发展趋势2.1 建立遥感监测技术体系。研究利用新型遥感数据进行水质定量监测的关键技术与方法，形成一个标准化的水安全定量遥感监测技术体系，针对不同类型的内陆水体，建立多种水质参数反演算法，实现实验遥感和定量遥感的跨跃，从中获得原始创新性的成果。2.2 加强水质遥感基础研究。加深对遥感机理的认识，特别是水质对表层水体的光学和热量特征的影响机理上，以进一步发展基于物理的模型，把水质参数更好的和遥感器获得的光学测量值联系起来；加深目视解译和数字图象处理的研究，提高遥感影象的解译精度；增强高光谱遥感的研究，完善航空成像光谱仪数据处理技术。2.3 拓宽遥感水质监测项。现阶段水质遥感局限于某些特定的水质参数，叶绿素、悬浮物及与之相关的水体透明度、浑浊度等参数，对可溶性有机物、COD等参数光谱特征和定量遥感监测研究较少，拓宽遥感监测项是今后的发展趋势之一。应加强其他水质参数的光谱特征研究，以扩大水质参数的定量监测种类，进一步建立不同水质参数的光谱特征数据库。2.4 提高水质遥感监测精度。研究表明利用遥感进行水质参数反演，其反演精度、稳定度、空间可扩展性受遥感波段设置影响较大，利用星载高光谱数据进行水质参数反演，对其上百的波段宽度为10nm左右的连续波段与主要水质参数的波谱响应特性进行研究，确定水质参数诊断性波谱及波段组合，形成构造水质参数遥感模型和反演的核心技术，提高水质监测精度。2.5 扩展水质遥感监测模型空间。系统深入的研究水质组分的内在光学特性，利用高光谱数据和中、低分辨率多光谱数据进行水质遥感定量监测机理研究，进行水质组分的定量提取和组分间混合信息的剥离，消除水质组分间的相互干扰，建立不受时间和地域限制的水质参数反演算法，形成利用中内陆水体水质多光谱遥感监测方法和技术研究低分辨率遥感数据进行大范围、动态监测的遥感定量模型。 2.6 改进统计分析技术。利用光谱分辨率较低的宽波段遥感数据得到的水质参数算法精度都不是很高，可以借鉴已在地质、生态等领域应用的混合光谱分解技术，人工神经网络分类技术等，充分挖掘水质信息，建立不受时间和地域限制的水质参数反演算法，提高遥感定量监测精度。2.7 综合利用“3S”技术。利用遥感技术视域广，信息更新快的特点，实时、快速地提取大面积流域及其周边地区的水环境信息及各种变化参数；GPS为所获取的空间目标及属性信息提供实时、快速的空间定位，实现空间与地面实测数据的对应关系；GIS完成庞大的水资源环境信息存储、管理和分析。将“3S”技术在水质遥感监测中综合应用，建立水质遥感监测和评价系统，实现水环境质量信息的准确、动态快速发布，推动国家水安全预警系统建设。

在纪录片《我在故宫修文物》中，科研人员使用一种名为高光谱的遥感技术，通过扫描古字画提取墨迹、识别颜料。高光谱遥感属于无损、非接触式的检测，文物古迹大多年代久远，有不可复原性，很难承受接触式测量带来的损伤和破坏，在这一点上，高光谱遥感和文物古迹保护不谋而合。将高光谱遥感和文物古迹保护有机的结合起来，是现代科学技术发展的趋势，也是考古界的需求和呼声。1、高光谱遥感在乐山大佛保护上的应用很多的文物古迹都历经千百年时间，其表面或者内部都多少有一些损伤、风化或者腐蚀。这些文物又往往具有很高的历史价值，不能够随意进行接触式检测和调研，这对文物受损程度的评判带来了巨大的问题。乐山大佛已经有了上千年的历史，大佛表面受到的磨损情况十分严重。根据相关专家的推算，现在看到的大佛，已经比最初的大佛“清瘦”了许多，也就是说，乐山大佛表面受到的风化和腐蚀情况十分严重。而大佛表面受损的情况，如果采用接触式的方法，一方面难度极大，效果不会很理想；另一方面，会对大佛表面产生伤害，进一步加强其表面的风蚀等。高光谱遥感则可以很好的解决这个问题，高光谱遥感是一种非接触式检测方法，既降低了检测成本，又保护了文物古迹，是一种较为可靠的方法。不同的物质对于高光谱遥感图像的不同波段有着不同的反应，这是基于高光谱遥感的特性。通过这些特性可以获得文物的一些内部信息，这些信息是很难通过文物表面检测而获得的。实际应用中，只要找到对大佛中的隐含信息较为敏感的波段，使用这些波段对其进行深入的研究，就可以获取一些普通方式无法获取的特征，从而可以恢复出一些已经消失的信息。此种技术已经在实际中有过采用的先例，例如，英国《星期日泰晤士报》于2006年5月28日首次向公众披露，塞拉奇尼借助多光谱成像技术成功地发现了达芬奇的《三博士来朝》这幅世界名画背后的血腥的场面。因此，如果把高光谱遥感应用在乐山大佛的保护上，将会卓有成效。一方面，可以通过高光谱遥感的信息，了解大佛本身的受损情况，并针对这些问题做出更好的保护措施，避免大佛受到进一步的伤害；另一方面，可以从大佛身上获得更多信息，预测大佛表面一些可能发生的问题，例如何处已经出现裂隙，何处已经出现凹陷，通过这些方面，可以防患于未然，在真正发生不可挽回损失之前就发现这些问题。2、高光谱遥感在文物断代上的应用根据遥感学知识，即便是同一类型的文物，由于其年代不同，其原材料、加工工艺等方面都是大相径庭的，这些因素反应到成份上就造成了其光谱特征的不同。如果采用高光谱遥感对文物进行处理，就可以很容易的发现文物所含成分特征，进而可以推断出文物大致的年限。但是，使用高光谱遥感对文物进行断代，需要通过测试大量相应的同类型材料样品，进而获得大量的数据，并通过这些数据建立一个丰富的光谱指纹数据库。通过数据库，就有了对比的准则，从而可以准确确定文物的年代。因此，如何建立一个数据量足够大的数据库，如何使得数据库的数据尽可能的涵盖各个方面，如何维护这个数据库，这些都是高光谱遥感在文物断代方面的一个现实问题。乐山作为世界闻名的文化遗产丰富地区，拥有着大量的文物储备。但是，专家对相当一部分文物的年代仍然存在着争议。对这些年限尚不明确的文物进行断代时就可以考虑使用高光谱遥感，相较于传统的断代方式，高光谱遥感方法可以更好的保护文物，避免断代时给文物带来的二次伤害，并且，在测量精度方面也有一定的保障。更多的去采用高光谱遥感断代方法，加快建设更完善的光谱指纹数据库，从长远角度来看，是非常有现实意义的。3、高光谱遥感数字博物馆在现代社会中，数字化已是大势所趋，在文物古迹方面也是如此。目前，已经出现了很多的数字博物馆。这些常见的数字博物馆，往往所涉及的都是可见光波段的图像，虽然已经具有很好的效果和实用价值，但相较于高光谱遥感，还有很多可以进一步研究的地方。普通的基于可见光的数字立体图像仅仅是对文物的空间信息进行了记录和再现，缺乏对文物的进一步信息的全方位立体的保存和重现，这使得在对文物做深入研究时有很大的局限性。而高光谱遥感可以获得更多的信息，除了三维信息、颜色信息之外，还有光谱信息。光谱信息是一个很广泛的事物，通过光谱信息，我们可以了解许多隐含的信息，例如文物的材质组成、历史变化、三维结构和外观形态等。埃及考古学家通过高光谱遥感技术，对已经淹没海底的古亚历山大港进行了数字重现，获得了极好的效果，古亚历山大港已经淹没海底，接触式的测量和评估是不现实的，高光谱遥感则为科学家们提供了很好的评估手段，让沉睡海底千年的古城重新展现在人们眼前。4、总结高光谱遥感技术可以了解文物古迹的受损情况、年代推算；还可以对文物进行完好度评估，以及推算出受损文物的原貌等等。高光谱遥感技术在文物保护领域大有可为。

检测地点：青岛森泉光电有限公司上周我们收到很多客户邮寄过来的样品，给大家分享几个用高光谱成像系统测试的结果：一、测试人体手掌我们用波长的光源来测试人体手掌在高光谱相机下的图像。从下图的高光谱图像中，可以很清晰地看到皮下脂肪组织和血管分布情况。同时，图4中食指被项圈紧扎5分钟后，在高光谱图像中可以明显看出食指血管已充血。图1.常规相机图像 图2.高光谱图像图3.530NM波长时高光谱图像图4.900NM波长时，食指紧扎5分钟项圈时的高光谱图像二、测试不同品牌矿泉水分别用可见-近红外和近红外高光谱相机测试两种不同品牌的矿泉水。如下图所示，通过比较发现这两种矿泉水在500nm以下、720nm~950nm的特征曲线差异明显。该装置有望应用于户外水质检测领域中。三、测试肉铺食品如下图所示可以用用高光谱成像系统测试出肉脯中的昆虫、 塑料、金属等。四、测试药品用近红外高光谱相机来测试胶囊和片剂药物成品，从右下图片中可以很清晰的看出药物样品的颜色和外观形状，而且不同药品的光谱曲线是完全不一样的。五、测试不同种类的玉米种子从下面左图中可以很清晰的看到这两种玉米种子的外观图像，右图是其中一类玉米种子的灰度图。经比较发现，肉眼看起来外观近似一样的样品，其实其在光谱图中的某些特征峰位置是有明显的差异性的。通过这些细微的差别，我们可以很好的对不同种类的谷物进行分类、根据仪器上显示的某成分含量分布情况，可以很好地对谷物营养成分进行分级处理。六、测试蔬菜、水果用可见-近红外高光谱相机测试洋葱、梨、土豆，下面左图是在785.37nm波长下洋葱、梨、土豆的高光谱图像。右图是这四种样品的光谱曲线图，通过比较图片中的曲线可以发现每种样品的光谱是完全不同的。之后，用近红外高光谱相机测试洋葱、梨、土豆，下面左图是在1274.13nm波长下洋葱、梨、土豆的高光谱图像。右图是这四种样品的光谱曲线图，通过比较图片中的曲线可以发现每种样品的特征峰存在差异。另外，我们用可见-近红外高光谱相机测试洋葱，通过574.98nm的高光谱图像可以很清晰的看出洋葱轮廓和洋葱外皮，其在400nm~1000nm的光谱曲线的特征峰是有差别的。上图为在574.98nm波长时洋葱的高光谱图像 & 洋葱和洋葱皮的光谱曲线洋葱的主成分分析图像Camlin工程师 John Gilchrist还分享了多种应用案例，如下图是用近红外高光谱相机来识别废弃聚烯烃、聚苯乙烯、聚氯乙烯这种塑料，该设备可以应用在垃圾分选系统中。Camlin一套完整的桌面式高光谱扫描系统装置，包括：光谱相机、扫描台、样品架、照明系统、聚焦目标、数据采集和分析软件等。（如下图所示）再次欢迎您送检或者来森泉与我们共同探讨高光谱成像系统的应用。森泉为您的科研事业添砖加瓦：1） 激光控制：激光电流源、激光器温控器、激光器控制、伺服设备与系统等等2） 探测器：光电探测器、单光子计数器、单光子探测器、CCD、光谱分析系统等等3） 定位与加工：纳米定位系统、微纳运动系统、多维位移台、旋转台、微型操作器等等4） 光源：半导体激光器、固体激光器、单频激光器、单纵模激光器、窄线宽激光器、光通讯波段激光器、CO2激光器、中红外激光器、染料激光器、飞秒超快激光器等等5） 光机械件：用于光路系统搭建的高品质无应力光机械件，如光学调整架、镜架、支撑杆、固定底座等等6） 光学平台：主动隔振平台、气浮隔振台、实验桌、刚性工作台、面包板、隔振、隔磁、隔声综合解决方案等等7） 光学元件：各类晶体、光纤、偏转镜、反射镜、透射镜、半透半反镜、滤光片、衰减片、玻片等等8） 染料：激光染料、荧光染料、光致变色染料、光致发光染料、吸收染料等等

恭喜彩谱研发的显微高光谱相入围科学仪器优秀新品“宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来”恭喜我们的显微高光谱成像系统入选了仪器信息网2022上半年科学仪器优秀新品名单。杭州彩谱自2013年成立以来，致力于颜色检测设备的研发、生产和销售，产品包括精密色差仪、分光测色仪、光泽度仪、雾度计、油漆油墨配色软件。彩谱在产品领域不断突破创新，2021年我们推出高光谱系列产品，如FigSpec系列显微高光谱成像系统。“功夫不负有心人”显微高光谱成像系统被评选为科学仪器优秀新品，这是广大用户对我们的认可，更是激励。 FigSpec系列显微高光谱成像系统的新奇之处在于，他是显微镜和成像高光谱相机的巧妙结合，以显微镜为探头，成像高光谱相机为载体，将数据传送至电脑，即可查询任意一个点的光谱数据。二者相辅相成，带来视觉上的惊艳。不拘泥于是否要匹配专用显微镜，显微镜它可以是生物显微镜、荧光显微镜等能够满足我们基本使用需求的就行，稍微的进行改造即可成为高光谱显微镜。真正的做到物有所用，减少了不必要的花销。当然，如果有特殊需要的话，也可以专门定制显微镜以满足您更高的需求。高光谱相机也是内藏玄机，他内部集成了视觉相机和高光谱相机两种相机的优势，利用视觉相机快速预览采样图像，确定图像符合要求后再进行高光谱图像数据采集。既满足了客户的需要，又能避免重做风险，提高了工作效率，使用起来也格外方便。 FigSpec系列显微高光谱成像系统技术目前已经很成熟，在医学领域、生物工程领域都得到广泛应用。科学研究最重要的是仪器的精准性，单独使用显微镜可以看到细胞等微观形态，是我们用肉眼看不到的面，加上高光谱相机就可以看到任意面里某个点的光谱曲线，从点到面是广泛性，从面到点是精准性。不管是可见光/近红外，光谱范围为400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，有1200个光谱通道，图像分辨率可达1920*1920的高光谱相机；还是短波近红外，光谱范围为900-1700nm，波长分辨率优于8nm，有254个光谱通道，图像分辨率可达320*320的高光谱相机，彩谱的成像高光谱相机都可以搭配显微镜使用。显微镜和高光谱相机的巧妙结合，使得仪器的精准性更加稳定。最重要的是包容性很强，不同型号、不同参数都能相结合。所以受到不少高校研究院和实验室的欢迎，成为他们得力的“小帮手”。

孚光精仪日前在上海发布革命性的四维成像光谱仪和4D高光谱成像仪。 据悉，这种4D成像光谱仪是革命性的新型成像光谱仪，它突破传统的推扫扫描方式，以高速成像方式获取图像和光谱数据，一套系统可同时获得空间，光谱和时间分辨（瞬态）的高光谱信息，具有特殊的捕捉快速事件的能力，从而使得成像光谱仪体积更小，更为方便携带和野外现场使用。这种4D成像光谱仪每秒可获得10000个高光谱图像立方体数据，可监测到包括火箭发射，爆炸等快速过程，在生命科学和医学领域，它可以监测到血氧变换等信息。 4D成像光谱仪产品特色可获取动态物体的空间，光谱和时间分辨信息配备光纤，可灵活安装镜头与图像传感器多样的前置光学镜头，可选择显微物镜，普通镜头和望远镜头实时显示和处理高光谱数据，不需要全部光谱定标和辐射定标 详情浏览： http://www.f-opt.cn/gaoguangpu1.html4D高光谱成像仪产品参数参数普通型高速型光谱范围400-1100nm 400-1000nm 光谱分辨率2.4nm 2.2nm 光谱波带数300270空间分辨率44x40像素21x 19像素最大高光谱立方体采集频率30Hz 10000Hz 4D高光谱成像仪产品应用：实时自动目标探测火箭或导弹尾羽分析爆炸分析燃烧诊断http://www.f-opt.cn/gaoguangpu1.html 运营中心2--上海, 负责华东、华中、华南地区业务 Tel: +86-21-51300728Email: info@felles.cnWeb: http://www.f-opt.cn/gaoguangpu1.html

近年来,食品安全问题备受关注,人们对果蔬品质与安全标准的要求也越来越高,已成为社会关注的热点。通常,果蔬品质包括了形状、颜色、大小和表面缺陷等外部品质与糖度、酸度、硬度、可溶性固形物含量、淀粉含量、水分和成熟度及其他营养元素的含量等内部品质，其品质好坏是其市场销量的重要因素。传统果蔬品质检测方法如化学法、高效液相色谱法、质谱分析法等通常对待测物具有破坏性，且速度慢。机器视觉和光谱技术具有快速、无损、可靠等优点，近年来广泛用于果蔬品质检测中。其中，机器视觉技术通过提取和分析果蔬形状、大小、颜色及表面缺陷等空间信息进行外部品质检测，而近红外光谱技术主要对果蔬内部品质进行检测。高光谱成像技术将图像与光谱技术相结合，可同时获取反映待测物内外部品质的光谱信息与空间信息，近几年国内外对其在果蔬品质的无损检测中进行了广泛的研究。本文将从高光谱成像技术的基本原理与其在果蔬品质无损检测中的研究与应用等方面，介绍其在该领域的最新研究进展。1、高光谱成像技术原理高光谱系统中的每个像元均可获取同一个光谱区间内几十到几百个连续的窄波段信息，并得到一条平滑而完整的光谱曲线，同时整个成像系统还可获取被测物的空间信息，实现对待测物内部成分与外观特征的同时检测，具有光谱连续与分辨率高等特点。系统获取的高光谱图像可用一段连续波段的光学图像组成的立体三维图像来表示，如图2所示。其中XY平面的二维图像表示物体的空间信息，如形状大小、缺陷等。由于物品外部变化会影响反射光谱，故形状、颜色或缺陷在某一特定的波长下图谱会有变化。λ坐标表示物体的光谱信息，将反映出待测物成分结构等内部品质。本研究应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。2、果蔬外部品质的检测市场上人们对果蔬的直接感受就是其外部品质的好坏，即对颜色、新鲜度、大小、机械损伤、冻伤与腐烂等方面的判断。传统的机器视觉技术在果蔬外部品质的检测中由于精度低、操作复杂，很难区分出机械损伤、冻伤、腐烂及新鲜度等方面外部特征。高光谱成像技术恰好克服了这一缺点，能够实现全方位的无损检测，而且精度高、易于操作，近年来逐步用于果蔬外部品质的检测中。新鲜度是反映果蔬品质的重要指标。刚采摘的果蔬通常需经过储存、运输，最终到达消费者，该过程将影响其新鲜度品质。一般而言，人们对果蔬新鲜度的主观判断是不准确的。分别在失水0、10、24、48小时状态下，利用成像光谱仪采集了小白菜、菠菜、油菜、娃娃菜等四种蔬菜叶片的光谱图像并进行对比分析。其中，小白菜叶片在不同失水时间下的高光谱图像与机器视觉图像的对比分析如图3、4所示。从中可以看出，随着时间的变化两幅图中的叶片状态均有明显变化，但机器视觉图像只能看出失水状态，而高光谱图像通过分析光谱信息的变化发现，叶片在失水过程中其外观形态及内部叶绿素均有变化，叶绿素相对含量值预测模型的相关系数r=0.76,说明高光谱技术可以有效辨别蔬菜叶片的新鲜度。利用高光谱技术和ANN预测模型对苹果冻伤进行了研究，如图5所示。实验采用如图6所示过程，在400-1000 nm波段的冻伤苹果高光谱图像中选择5个主成分波段(717,751,875,960和980 nm)进行ANN模型的建立，其训练集、测试集和验证集的相关系数分别为0.93,0.91和0.92,最终实现了98%以上的识别准确率。对80个苹果样本分别采集4块尺寸为2 cm×2 cm×1.5 cm区域中的高光谱图像，利用偏最小二乘回归法来估算可溶性固形物含量反射数据与近红外光谱数据之间的关系，得到交叉验证系数为0.89,均方根误差0.55%,最后成功绘制出主要波段的高空间分辨率SSC图像，如图7所示。从图中可以看出靠近苹果边缘部分相比于中心部分有着更高的SSC值。结果表明，可用近红外高光谱成像技术测量苹果的可溶性固形物含量。3、结论随着生活水平的提升，人们对健康食品的品质要求越来越高。传统的机器视觉技术和物理化学方法在测量果蔬品质方面操作复杂、破坏性强，难以满足检测需要。高光谱成像技术融合了机器视觉、光谱和图像处理技术，产生的图像是“图谱结合”的三维数据立方体，不仅包含了待测物的空间信息特征，同时还包含了待测物的光谱信息，能够准确、快速、无损的检测出农产品的品质，并且操作简单，近年来广泛应用于果蔬品质的检测中。但是高光谱成像技术在采集和处理图像数据的过程中，受限于仪器性能和处理速度的影响，该技术现目前主要应用于基础性研究，并未广泛应用于工业的在线实时检测中。针对这些问题，为了实现果蔬品质的商业化在线检测，还需要做到如下两点：一是改进并升级高光谱成像技术的相关设备比如成像光谱仪，提升其性能并降低其生产成本，利于高光谱成像技术在果蔬品质检测中的推广；二是针对全波段的、不同品种的果蔬高光谱图像进行特征波长选取，以降低数据冗余量，减少高光谱图像的获取以及处理时间。尽管如此，随着社会发展与科学进步，高光谱成像技术将不断提升和改进，未来在农产品、食品安全领域将具有更加广阔的发展空间和应用前景。

pspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "/span/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201802/insimg/339dab1f-d9cb-44b9-85bb-0c2609f20835.jpg" title="201822573270.jpg"//ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　《乐舞图》韩休墓中的一幅壁画《乐舞图》，左侧地毯前的男子可以隐约发现改动的痕迹(上图)，经过对高光谱图像的进一步分析发现，左侧地毯前的男子处原先画了一个小孩(下图)，后来被修改成了大人。/span/pp　　高光谱成像仪获取的不再是可见光的图像，而是颜色光谱反射率的信息，所以不会产生普通相机在不同光源照射下呈现相同颜色的色差问题，进而完整且真实地还原色彩与壁画的状态。不仅如此，近红外波段到短波红外波段对颜料有穿透能力，这意味着高光谱成像仪可以透视壁画。/pp　　1月15日，中国科学院西安光学精密机械研究所(以下简称西安光机所)与陕西历史博物馆正式签订战略合作协议。未来，双方将在古代壁画典型颜料库建设项目和“流动博物馆”两个项目上开展合作。/pp　　这次合作的基础建立在西安光机所拥有的光谱成像技术、光学超高分辨率成像等先进的光学技术基础上。这些曾经在军工领域大显身手的前沿技术，在壁画发掘与保护工作中也脱颖而出，成为记录壁画原始信息、辨别颜料成分的“利器”。/pp　　strong看出颜料成分/strong/pp　　在古代，颜料多以矿物质、植物等自然物质为主，经过几千年智慧的积累，同一种颜色可以用不同的物质表达，“比如红色就包括朱砂、赭石、铅丹等物质 黄色则可能是纤铁矿、密陀僧或雌黄等。”陕西历史博物馆壁画基地办公室副主任王佳在接受《中国科学报》记者采访时举例说。所以即便看到同一种颜色，也无法立刻判断到底是哪种物质产生的颜色。“文保工作者看到壁画的第一时间就想知道颜料的成分。因为壁画的价值体现在表达内容上，颜料又是表达内容最重要的手段之一。”王佳补充道。/pp　　既然无法通过肉眼观察得到结论，那么仪器分析就必不可少。“我们一直在尝试，通过光学显微镜、X射线荧光、激光拉曼等手段分析，只是精确的仪器往往体积比较庞大，无法带到发掘现场。所以只能从壁画上刮取样品带回去检验。这样的取样化验的方法不可避免会对画作造成损害。”王佳无奈地说。/pp　　高光谱成像仪的出现，让这些“无奈”迎刃而解。“高光谱成像仪分析颜料成分时完全不需要刮取颜料，是通过与壁画保持一定距离而进行非接触式扫描实现的。它判断颜料成分的依据是不同矿物质具有的光谱特征不同。可以说，光谱反射率是物质的‘指纹’，可以用来识别物质。”西安光机所副研究员张朋昌告诉《中国科学报》记者。而且，相较于精确度与体积无法“兼得”的大型仪器，高光谱成像仪经过西安光机所的不懈努力，已经可以适应较狭窄的场地，进行现场勘测。这些都为建立颜料库提供了基础。/pp　　而在此协议签订之前，我国并没有对古代画作特别是壁画的颜料光谱特征开展过系统的研究。因为与其他文物的修复工作相比，壁画修复的工作起步较晚。“壁画的考古发掘工作从上世纪五六十年代才开始，至今也不过只有六七十年的时间。国内开展颜料测定工作时间更短，所以目前并没有系统的颜料资料库。”王佳解释说。/pp　　发现高光谱成像仪可以分辨颜料成分起源于2013年，当时陕西历史博物馆的考古人员正在发掘唐朝宰相韩休的墓葬。韩休墓的发现，与一起盗墓案密不可分。/pp　　strong记录原始色彩/strong/pp　　2006年，陕西省西安市民警破获了一起盗墓案，在查看被收缴的硬盘时，发现了一组壁画的照片。从照片中可以清楚地看出壁画绘制精美，人物神情惟妙惟肖。通过衣着体态和面容形象，专家判断这是盛唐时期的墓室壁画。经过几年的审问，盗墓人终于吐露，这是从位于西安南郊郭辛庄村的一处古墓内拍摄的。/pp　　2013年，这一墓葬在西安市长安区大兆街办郭辛庄村被发现。在进行抢救性发掘时，考古人员发现该古墓是唐代官员韩休与夫人合葬之墓。墓葬深约11米，坐北向南，墓道至墓室总长约40米。虽然遭到严重盗扰，但墓葬形制基本保存完整，还出土了鸡、鸭、牛、马、骆驼等陶质文物140余件。更让考古者们惊喜的是墓中的壁画几乎被完整地保留下来且精美绝伦。/pp　　墓室内，东壁绘制的是乐舞图，西壁是6幅条屏式的树下高士图，南壁是玄武图，在北壁的东部则发现了山水图。但遗憾的是，西壁的6幅图中有两幅不翼而飞，南壁的玄武图也被破坏殆尽 幸运的是，东壁满绘的乐舞图是近10年来，陕西省发现的最完整的乐舞图，图中男性胡人乐队和女性唐人乐队就像斗舞一般，在春日的闲暇时光里为墓主人表演，“这幅壁画恰巧反映了唐代丝绸之路的繁荣，我国与其他国家的互联互通，为现代‘一带一路’的发展提供了证据”。王佳说。更重要的是，北壁东部发现的山水画也将我国山水画成熟期提前。“以前，专家们一直认为山水画的成熟期是在宋代，但是这幅壁画中山水的画法显示，在唐朝山水画已经进入了成熟期。”王佳说。/pp　　为了更好地将壁画完整地记录下来，陕西历史博物馆邀请西安光机所加入到保护壁画的工作中。“因为墓穴打开后，空气会让颜料的成分不稳定，进而产生变化。高光谱成像仪可以第一时间将颜色记录下来。”张朋昌解释说。/pp　　strong透视涂改痕迹/strong/pp　　高光谱成像仪果然不负众望，其可以接近100%复原壁画的被发掘的状态，甚至可以还原壁画曾经修改的部分。这双“慧眼”得益于高光谱成像仪可以覆盖范围更广的光谱。/pp　　从原理上讲，光是一种电磁波，但是人眼可见的波段有限，即400nm至760nm波段，普通相机拍出的照片呈现的便是可见光的部分。而在760nm~2500nm的波段，虽然人眼看不到，却可以被仪器捕捉到，比如一些红外相机等就可以呈现一部分波段的图像。/pp　　高光谱成像仪则覆盖了光波更广的范围，包括可见光、近红外(760nm~1000nm)和短波红外区域(1000nm~2500nm)。“我们可以再将400nm至2500nm区间的波长划分为宽度为N纳米的区间。对于同一幅场景，我们按波长从小到大依次用每一个区间波长的光去拍摄图像，将得到2500~400/N幅图像，这组图像作为整体被称作高光谱图像。”张朋昌解释说。/pp　　正因为高光谱成像仪获取的不再是可见光的图像，而是颜色光谱反射率的信息，所以不会产生普通相机在不同光源照射下呈现相同颜色的色差问题，进而完整且真实地还原色彩与壁画的状态。不仅如此，近红外波段到短波红外波段对颜料有穿透能力，“这意味着我们可以透视壁画”。张朋昌说。/pp　　在对乐舞图进行扫描时，张朋昌等人就发现左侧地毯前的男子隐约有改动的痕迹。经过对高光谱图像的进一步分析发现，证实了研究人员的想法：左侧地毯前的男子处原先画了一个小孩，后来被修改成了大人。更有意思的是，墓室壁画中类似的涂改还有多处，比如，在壁画右侧地毯左下角还有一处被涂改掉的兔子。那么，为何墓室的壁画会被涂改，这些被涂改的内容与后来的成人有何关系?高光谱成像仪的发现为后续的研究工作提出了更多的问题。/pp　　除了“看到”画中被涂改的痕迹，高光谱成像仪还能够将细小的裂纹完整呈现，“这些细节反映了壁画的健康状况，对后期对其修复和保护工作都能提供思路，如果被忽略则可能错过重要的信息”。张朋昌说。/pp　　为了完美地将细节复原，高光谱成像仪对工作环境的要求也是极高的，“首先要摒除一切环境光的干扰”，张朋昌说。所以在工作时，他们会将墓室内的环境光屏蔽，同时打开自己携带的光源，“将无关光源挡住后才能保证高光谱成像仪采集的数据准确。”张朋昌继续解释道。/pp　　strong效力后续文保/strong/pp　　参与韩休墓壁画的发掘工作让张朋昌难忘，因为这是对高光谱成像仪应用领域开拓的尝试，同样将这次经历铭记于心的还有王佳，他说：“这是我第一次进入真正的墓室，之前我一直在博物馆内的文物修复室工作。”他还记得在发掘的不到两年时间内，作为发掘人员，他们经历了地上接近40摄氏度高温，墓葬中却只有十几摄氏度的高温差。“当时是夏天，室外温度极高，但墓室内因为在地下11米的地方，所以温度不高。而且里面空气不新鲜，我们每隔半个小时就要爬到地面上透透气。”王佳说，“计算下来一天的爬上爬下的距离与攀上30层楼相差无几。”而且，很多在实验室可以使用的材料在墓室内却失效了。于是一边开发寻找新的材料，一边抓紧时间进行壁画揭取工作。当王佳看到壁画安全运到博物馆并修复完成后，“觉得吃再多苦都值得”。/pp　　壁画的发掘工作的成功也让双方看到了进一步合作的前景。于是就有了签订协议建立颜料库的一幕。“我们将会从馆藏壁画入手，慢慢扩展。”王佳说，“希望最终形成中国古代壁画的颜料库。”目前，我国古代壁画一般被分为三类，包括墓葬壁画、石窟壁画和建筑壁画。但有些壁画因为各种原因无法保留在原地，就会被搬迁到博物馆或其他文保单位进行修复保护，被称为馆藏壁画。“目前，我国陕西地区大部分被发掘的唐代墓葬壁画都在陕西历史唐代墓葬壁画博物馆内。”王佳介绍说。/pp　　在发掘现场，韩休墓中的壁画除了一部分被高光谱成像仪扫描过外，还有很大一部分因为较为脆弱，不适宜当场扫描，直接被揭取后收入博物馆进行修复。现在，壁画的修复工作接近完成，接下来又到了高光谱成像仪大显身手的时候。“我们也是边实践边研究，关于算法的研究工作一直在进行。”张朋昌说。/pp　　王佳也表示，除了颜料资料库的合作外，还能通过科技进行哪些文保工作需要具体再探讨。“我们将继续与西安光机所召开研讨会，先介绍我们修复的手段和过程，双方再从过程中寻找科技的灵感。”/p

2016年10月24-25日，高光谱/多光谱技术进展行业日在新泽西的阿森纳举办。美国陆军士兵武器项目管理组织展示了M153通用遥控操作武器站(CROWS)上的多光谱实时成像相机（Surface Optics Corporation，SOC公司）。当天邀请了相关企业探讨实时高光谱/多光谱成像技术，并指出了在提升技术性能(检测、算法、范围、变焦功能)、成本最小化、耐用、可制造性方面的发展方向。 美国政府投资发展的实时高光谱/多光谱成像技术和算法支持自动化的目标获取武器、人员和车辆。实时高光谱/多光谱技术能够提供完整的目标获取能力。利用目标独特的光谱特征探测和追踪目标，并在屏幕上显示感兴趣的目标，而这些目标通常是用肉眼无法看到的。

2021年6月21日，国内首家独立设置的国土空间规划学院在浙大城市学院成立。该学院将构建本、硕、博纵向贯通的国土空间规划教育体系，打造教育链、创新链、产业链深度融合的国土空间规划科教创新综合体，率先探索国土空间规划专业人才培养新模式，实现与城市发展同频共振、双向赋能。2022年6月18日，恰逢浙大城市学院国土空间规划学院“周年庆”活动，浙大城市学院还特别举办了院士论坛活动，中国科学院院士王建宇出席活动，为浙大城市学院城市大脑空天信息研究院揭牌，并受聘为该研究院学术委员会主席，作主题报告《红外高光谱成像技术及其在城市的应用》。王建宇院士介绍了当前红外高光谱成像技术的研究进展，并结合红外高光谱成像技术在城市安全、工业生产、生态环境、政府生态治理中的场景应用分析了红外高光谱成像技术的多场景需求。他指出，未来在城市管理、应急处理、环境保护等领域对红外高光谱成像技术的需求尤其迫切，“双碳计划”的国家战略定位，也将进一步推动这一技术的实用化发展。随着需求的推动，一些新的颠覆性技术也将逐步发展（如超表面红外探测、光声光谱等），通过技术创新、应用创新和管理创新实现对国外“卡脖子”高端红外光谱高光谱仪器的弯道超车，日益成为可能。想在线听到王建宇院士的报告并与他互动吗？第十一届光谱网络会议(简称iCS2022)，王建宇院士将做《高光谱技术发展与空间应用展望》，你还犹豫什么？还不快报名参加？第十一届光谱网络会议(iCS2022)将聚焦最新、最前沿的光谱技术及应用，既包括最热门的新冠病毒SERS检测方法、高速发展的高光谱最新技术、极具应用前景的过程在线光谱分析，也涵盖了各类光谱技术在生命科学、食品/制药、环境、材料四大领域的应用进展，为国内外光谱科研工作者及专业技术人士提供一个全新、高效的沟通交流平台，以促进业内交流，提高光谱研究及应用水平。