推扫式高光谱仪

为了将光谱成像技术更方便地引入显微成像领域，本文介绍了高光谱成像技术与显微成像技术相结合，搭建出一套全自动推扫式高光谱显微成像系统。该系统以倒置显微镜为主体进行设计，采用棱镜-光栅元件进行光谱分光，利用高精度二维电动运动平台进行推扫，同时结合电动对焦组件完成对焦，最终成像在高灵敏sCMOS科学相机上。根据大多数生物样本光谱检测需求，系统的光谱范围选择为420~800 nm，并引入激光自动对焦系统作为主动对焦模块，以HE染色的乳腺癌病理切片为研究对象。通过对全自动推扫式高光谱显微成像系统的设计与研究，解决了高光谱显微成像中无法实时对焦的难题，实现了在40倍显微物镜下3.25 mm × 3.25 mm范围内的全自动成像。这有助于促进光谱技术在生物医学等领域中的应用，特别是对需要高分辨率和高灵敏度的场景中，提供了有效的解决方案。图1 整机图片图2 基于主动对焦的大视场推扫成像推扫式高光谱显微成像系统的光谱探测器采用了鑫图背照式sCMOS科学相机Dhyana 400BSI。该相机像元大小为6.5 μm，非常适配于40x~60x的成像系统。相机的宽光谱响应范围涵盖了190 nm~1100 nm，可以适用于生物样本的光谱检测需求，峰值量子效率高达95%，读出噪声仅为1.1e-。这些性能在高分辨率成像和灵敏度之间实现了平衡，并能大幅提高信号检测能力，非常适合部分光谱应用的需求。参考文献唐凌宇, 葛明锋, 董文飞. 全自动推扫式高光谱显微成像系统设计与研究[J]. 中国光学, 2021, 14(6): 1486.该文章旨在为大家提供先进成像技术相关应用参考，部分内容摘抄于相关论文研究成果，版权归原作者所有，引用请标注出处。

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

在政策红利不断释放之下，农业升级的核心价值不在于人或技术，而是土地价值。土地的平整与否、集约程度，决定着机械化应用比例。标准化生产程度越高，越能提升土地生产效率，降低农户生产成本。也因此，先进的管理方式或技术手段所要做的是，去发掘出土地的最大价值。麦飞科技利用遥感技术，辅助农业生产，包括帮助农户精准施肥打药、农田病虫害探测防治、产量预测等软硬件一体化技术。麦飞科技通过高光谱遥感监测技术、人工智能技术实现了农田病虫害的实时精准探测，农药喷洒的精准控制，极大改善了因农户仅凭经验而导致的农药过量喷洒问题。利用农业遥感技术，通过监测土壤性质、农作物的生产过程，面向种粮大户、合作社、农场、粮食品牌商等，售卖一套技术解决方案。“相当于是对农田做了一次CT扫描，形成一张农田热力图谱，告诉农户不同农田位置生产参数的好与坏，例如病虫害的分布位置和分布轻重程度。如果农户想追加施肥，根据农作物的长势差异和茎叶含氮量的指标高低，在农田不同位置进行差异化施肥方案。”麦飞科技创始人宫华泽介绍道，这背后的核心逻辑是帮农户优化种植成本、生成利润。想了解高光谱更多信息，请关注仪器信息网“第十一届光谱网络会议(简称iCS2022)”，7月22日高光谱专场（光谱新技术与新方法三）。麦飞科技是一家拥有国际化技术背景、互联网基因、专注于智慧农业领域的AI大数据公司。公司创始于2016年。核心技术源于中科院遥感所十余年的创新科研积累。公司初创成员来自中国科学院、中国农业科学院、北京大学、阿里巴巴、甲骨文、加拿大卡尔顿大学、欧洲空中客车集团等国内外知名团队。

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）

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！

1、采购信息申购单号：CB106132022000086申购主题：机载高光谱成像仪设备购置采购单位：西南交通大学采购申报项目编号：WSJJ-2022-0142、中标信息采购项：多角度成像光谱仪品牌：双利合谱成交供应商：江苏双利合谱科技有限公司型号：GaiaSky-mini3-VN成交总价：319800.00元3、技术参数：1) 光谱范围：400-1000nm2) 光谱分辨率（FWHM）：5nm3) 光谱采样分辨率：1.34nm4) 数值孔径：F/1.75) 探测器：科研级CMOS6) 数据输出位数：12bit7) 光谱通道数：224（2X）,448（1X）8) 空间通道数：10249) 连接方式：Gige 10) 横向视场角（FOV）：23°@23mm镜头11) 成像方式：内置扫描、外置推扫两用12) 单幅成像速度：4s/cube 13) 辅助摄像头：500W像素14) 功率：45W15）相机总重量：1.2kg 16）内置NCU：I5，8G，240G SSD4、厂商介绍:江苏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新技术企业，聚焦机械推扫式高光谱测量技术，为广大客户提供门类齐全的高光谱系统解决方案。主要的产品包括：Gaiasky机载高光谱成像系统、Gaiafield地面野外高光谱成像系统、GaiaSorter室内暗箱系列高光谱以及GaiaMicro显微高光谱等4大系列产品。公司的相关产品，在国内高光谱应用市场，已经成功服务于农业遥感、工业分选、刑侦物证鉴定、环境保护、地质勘探、考古研究等。

高光谱遥感技术具有“图谱合一”的特点，在获取地物图像的同时可以得到地物的连续光谱信息，进而迅速锁定超标污染来源，全面掌握区域水污染的整体状态，帮助解决水污染防治和水质达标中遇到困难的问题诊断，提供依据。传统的水质参数测量，采用点采样分析的方法，只能了解监测点附近水质状况。而高光谱成像仪则可采集一片水域的反射率光谱信号，以及代表性的测点采样化验数据，通过水体光谱特征与水质参数浓度之间的关系，建立水质参数反演算法，实现水质参数的定量化空间表达，其具有高效、监测范围广和便于长期动态监测等优点。打破传统监测局限 创新水环境监测模式传统水质监测方案：一是采集水样，经过实验室分析，二是固定式监测站，只能了解监测点的水质状况，难以捕捉时空变化规律。基于成像高光谱技术的遥感监测水质弥补传统方式的监测局限，优势互补，相互联合，共同提供水质监测解决方案。反演水质参数达15种以上，包括化学需氧量、总氮、总磷、氨氮、叶绿素a。多种监测手段融合分析，提供监测水质参数空间分布、趋势分析诊断报告。应用领域高光谱扫描成像遥测技术可应用于河流、湖泊、水库、近岸海域等污染空间分布、现状评估、溯源分析场景。无人机式成像高光谱遥测通过无人机搭载成像高光谱设备，对目标区域进行遥感测量，得到目标区域的图像和光谱信息，再利用反演模型计算光谱，可反演15种以上水质参数（包括化学需氧量、氨氮、总磷、总氮、悬浮物、浑浊度、透明度、溶解氧、锌、铜、铅、叶绿素、蓝藻等），定制参数，还可反演植被覆盖、土壤类型等。对监测数据进行整理分析，通过对飞行区域的参数空间分布、演化趋势进行分析并输出报告，进而进行污染追溯分析，实现对水污染防治的精细化管理。塔式成像高光谱遥测塔式相对于无人机式成像高光谱仪，可以实现更长时间的运行，在白天时均可探测。同时塔式高光谱仪成像范围较大，适合在湖库出入水口、河道支流汇入口、入海口等重点水域处临水部署。扫描成像技术：岸边高位采用倾斜角度探测和扫描，具有大范围监测和空间成像能力。可根据现场需求灵活配置“点-线-面”工作模式，监测范围可覆盖数百平米至数万平米的水域范围，单台设备即可获取不同尺度范围内的水质空间分布情况。自动标定：具备在线定标功能，大幅提高原始数据的准确性和可靠性，为水质多参数反演和深度应用提供必要的前提保障。应用实例2020/11 河北某区域某新区该水域面积较为宽阔，高光谱水质反演出总磷和化学需氧量，发现总磷达到Ⅲ类水质标准，化学需氧量有超过所属流域该新区水质标准的风险。实现了区域性水质多参数信息的及时高效获取，为水环境综合监管提供了新的技术手段。

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

p　　2016年3月31日，科技部在上海组织召开了863计划地球观测与导航技术领域“星载热红外高光谱成像仪工程样机研制”课题验收会。br//pp　　相对于可见光和短波红外，在热红外波段进行高光谱遥感研究具有独特优势。通过搭载机载或者卫星平台来获取地物的热辐射精细光谱信息，可以更有效地识别地物、分辨目标，在地质勘察领域发挥重大作用，同时热红外高光谱成像仪也可以广泛地用于地表温度探测、城市热流分析、环境灾害监测及矿蚀岩的识别等领域，我国的业务部门对热红外高光谱数据需求迫切。该课题在国内首次完成了星载红外高光谱成像载荷总体设计，提出并验证了“推扫成像+延伸波长热红外探测器+色散型分光组件+背景抑制模块+机上实时定标”的总体技术路线，关键技术取得突破，成功研制了我国首台具备自主知识产权的机载热红外高光谱成像仪。/pp　　上述成果已成功地完成了飞行验证。课题成果对进一步推动高光谱红外成像遥感在国土资源管理、矿产资源调查、污染气体控制、地表温度监测等领域的应用具有重要意义。/ppbr//p

5月14日~15日，北京安洲科技有限公司联合中国科学院遥感与数字地球研究所、美国SEI公司、美国SOC公司和美国Esri公司合作举办了2018年度高光谱遥感技术应用研讨会。中国科学院遥感与数字地球研究所、北京师范大学、南京大学、北京农林科技大学，美国SEI公司及Esri公司等多位知名专家给大家做了精彩的学术报告，探讨了高光谱技术的多元应用方向和热点，给大家提供了很多高光谱遥感在不同研究领域的新思路和新方法。此次会议，美国SEI公司全球市场总监Maurice博士给大家带来了三款最新产品：多功能地物光谱仪SR-8800、 超高分辨率高光谱地物光谱仪SR-6500和专门为NASA定制的超稳定辐射标准传递光谱仪SR-4500A，引起参会老师的浓厚兴趣，并得到大家的高度认可。同时，我们公司还给大家展示了利用无人机进行多源遥感数据获取与实践的多个案例，利用机载高/多光谱成像仪、机载热红外成成像仪、机载激光雷达、倾斜摄影等多种传感器获取多源遥感数据。最后，我们的技术总监给参会的客户提供了内置推扫型高光谱成像仪SOC710的技术培训和免费软件升级服务。这次会议得到了业内相关老师、同学和科研工作者的热情支持，提前预设的200多个位置座无虚席，后面来的小伙伴们由于场地原因只能站着听完报告，在此向热心科研，热爱学习的小伙伴们致意。此次会议多位专家给大家带来了干货满满的精彩报告，同时也给国内同行提供一个业界同行交流与学习的平台，小伙伴们纷纷点赞！并期待下次会议的到来！

SPECIM高光谱相机在食品检测方面的应用——陈皮异物监测1. 描述 陈皮是一种良好的药材，也是一种常见的食材，对人们的健康与生活有非常大的帮助。但是陈皮在收集过程中，常常会混有其他物质，例如树叶、烟头等与陈皮颜色相近的杂质。本实验通过使用Specim高光谱相机来做陈皮混合物的检测。2. 原理 高光谱成像技术是一种图像及光谱融合的技术，可同时获取研究对象的空间及光谱信息。图像数据反映物体的外部特征、表面缺陷及污斑情况，光谱数据用于分析物体内部结构及成分。 Specim高光谱相机采用线阵推扫的成像方式，通过相机和被拍摄物体之间有相对运动，获取目标区域的所有样本的图像数据和光谱信息数据。在地面端，大多是采用相机固定而让被测物体移动，如图1；也可以采用被测物处于静止固定状态，而相机通过电机控制运动，如图2；若是结合无人机上的应用，则把相机挂载在无人机上移动而物体本身不动。这里我们采用固定相机，而把物体放在位移台上进行拍摄（可以是传送带或者其他移动装置）。 ---图1--- ---图2---3. 实验过程3.1 准备样品，未检测的样品如下。蒂头、树叶、陈皮、创可贴、烟头等。 3.2 设备及软件准备a)准备光源：宽谱卤素灯，光谱比较全。b)位移台： LabScanner 40 x 20位移台，如上图1所示。c)所用设备： Specim Fx10e 高光谱相机（400-1000nm）。d)Specim Insight分析软件INSIGHT是高光谱图像数据的离线处理软件，用户可在其中实现浏览查看样本数据、训练分类模型、验证分类效果等操作，以建立应用程序供实时检测使用。软件支持查看光谱曲线和散点图及时空序列信息，还包含有偏最小二乘法判别分析（PLS-DA），主成分分析（PCA）和光谱角制图（SAM）多种算法，便于用户快速得到准确的运算结果3.3 测试①规整摆放待测物体从上到下，分别为 蒂头、树叶、陈皮、创可贴、烟头。使用LabScanner进行扫描成像。 ②打乱放置，杂乱无章排放，重新采样一次。 3.4 分析本次测试样品中共有5种物质类型，每种物质会有生成特有的光谱曲线，通过原厂软件分析所有物体的光谱特征和内嵌的光谱算法，可以正确的区分不同样品类型并能赋予对应的不同颜色。 ---五条光谱曲线--- ---整齐摆放---棕色 ：蒂头绿色 ：树叶橙色 ：陈皮粉色 ：创可贴蓝色 ：烟头 ---杂乱摆放---棕色 ：蒂头绿色 ：树叶橙色 ：陈皮粉色 ：创可贴蓝色 ：烟头 另外，可以将某次分析好的结果做成Mode模型，下次直接使用就能得到检测果。 4. 实验总结 通过光谱识别的方法，用Specim Fx10e（400-1000nm）高光谱相机可以很好的做出陈皮等混合物的识别，并且准确率高，速度快。质量控制和异物检测在食品工业中至关重要。在各种工业、农业的应用中，通过高光谱分辨率的光谱信息与成像相结合的无损检测方法，及时提供各种成分、异物检测和质量损伤情况等，形成“征兆图”，供诊断、决策和风险评估等使用。 另外，通过广泛实验和实际应用，发现大部分物质成分，在近红外900-1700nm，和短波红外1000-2500nm有较好的吸收反射，在此波段范围光谱特征明显。建议同种应用，不同物质检测需采用合适的波长范围产品。关于昊量光电：昊量光电 您的光电超市！上海昊量光电设备有限公司致力于引进国外先进性与创新性的光电技术与可靠产品！与来自美国、欧洲、日本等众多知名光电产品制造商建立了紧密的合作关系。代理品牌均处于相关领域的发展前沿，产品包括各类激光器、光电调制器、光学测量设备、精密光学元件等，所涉足的领域涵盖了材料加工、光通讯、生物医疗、科学研究、国防及前沿的细分市场比如为量子光学、生物显微、物联传感、精密加工、先进激光制造等。我们的技术支持团队可以为国内前沿科研与工业领域提供完整的设备安装，培训，硬件开发，软件开发，系统集成等优质服务，助力中国智造与中国创造! 为客户提供适合的产品和提供完善的服务是我们始终秉承的理念！

利用高光谱成像评估水果和蔬菜的成熟度和老化监测和控制食品质量对于追求利润和负责任的食品生产至关重要。特别是对于水果和蔬菜来说，它们比其他食品更加敏感，必须新鲜出售和加工才能更加有价值和更加健康。高光谱成像为自动质量控制系统提供了重要的数据，以确保食品的高质量。 用specim FX10高光谱相机测量李子和番茄的老化食品的生长天数是评价食品新鲜程度时需要量化的一个重要参数。在这样的背景下，水果和蔬菜的成熟度和硬度是需要观察和监测的两个最基本的参数。高光谱相机可以观察水果和蔬菜在整个成熟过程中的光谱变化。在这项研究中，我们使用specim FX10高光谱相机和实验室推扫平台对李子和番茄进行了20天的检查，以评估其老化过程(图1)。specim FX10高光谱相机是一种可见光-近红外波段(VNIR)相机，覆盖光谱范围从400到1000纳米。分析的第一部分着重于样品随时间变化的光谱特征。在此基础上，建立了番茄和李子的老化过程回归模型。图1图2: 3个李子和3个西红柿样本放在lab scanner 40×20推扫平台上，用specim FX10相机测量了20天。样品的照片与高光谱数据一起被拍摄下来。图片显示，李子的新鲜度，尤其是西红柿，随着时间的推移，会逐渐下降(图2)。在一个西红柿和李子的中间开一个小口。它似乎对加速番茄的衰老有实质性的影响，但对李子没有影响。图3: 第1天、第13天、第20天的样品照片。光谱反射率揭示化学变化在每天进行光谱测量时(第1天、第2天、第3天、第6天、第9天、第13天、第14天、第16天、第17天和第20天)对每个李子和番茄进行矩形框选。图4中仅显示了第1天、第13天和第20天的光谱，以简化结果的显示。光谱在选择区域上取平均值。番茄的光谱差异比李子更显著。这在第1天、第13天和第20天拍摄的照片中已经可以看到(图3)。 光谱揭示了水果和蔬菜中随时间发生的化学变化。李子和西红柿在生长初期都是绿色的，因为它们含有叶绿素。但在成熟时，叶绿素会分解成另一种化学物质。对于番茄来说，叶绿素分解成番茄红素，这就解释了它的红色。这种化学变化解释了李子和番茄在550到750nm之间的光谱变化。水果和蔬菜的成熟过程也会影响水分，影响它们在970纳米处的光谱。其他性质(例如，糖含量)也会随着时间的推移而变化，形成反射率光谱。图4:第1天、第2天、第3天、第6天、第9天、第13天、第14天、第16天、第17天和第20天获得的李子和番茄的伪彩图。每个数据集从左(第1天)到右(第20天)被组合成一个单一的数据集(镶嵌图)。每个番茄和李子的平均光谱分别显示在第1天(白色)、第13天(粉色)和第20天(紫色)。 回归模型来量化老化建立回归模型量化李子和番茄的老化(图4)。成像日为实际回归变量。 李子的R2为0.81，而番茄的R2为0.91。这些是根据其他选择计算的，而不是用于训练模型的选择。实际值与预测值的回归图如图5所示。对于李子，该模型是基于将光谱范围从588nm到976nm。对于番茄，该模型基于445nm到993nm之间的光谱波段。图5:三个李子(上)和三个西红柿(下)的回归模型输出。分别于第1天、第2天、第3天、第6天、第9天、第13天、第14天、第16天、第17天、第20天(从左至右)采集数据。热区图的范围从第1天(Min)到第25天(Max)。图6:两个模型的实际值与模型预测值(测量李子和西红柿的老化)。结论Specim FX10高光谱相机适用于测量水果和蔬菜的成熟度和老化，因为它对农产品的新鲜度相关特征很敏感。在建立典型回归模型时，可以将实验室测量值作为开发和验证模型的参考值。FX10高光谱相机在可见-近红外(VNIR)下工作，为监测生鲜食品的产品质量提供了一种有效的工具。与传统的基于点的方法相比，高光谱成像由于其非破坏性的性质，通过图谱合一的检测方式，是一种特别适用于食品分级、分类和分类的方法。在各种工业、农业的应用中，通过高光谱分辨率的光谱信息与成像相结合的无损检测方法，及时提供各种成分、异物检测和质量损伤情况等，形成“征兆图”，供诊断、决策和风险评估等使用。另外，通过广泛实验和实际应用，发现大部分物质成分，在近红外900-1700nm，和短波红外1000-2500nm有较好的吸收反射，在此波段范围光谱特征明显。建议同种应用，不同物质检测需采用合适的波长范围产品。上海昊量光电作为芬兰Specim中国地区的代理商，为您提供专业的选型以及技术服务。更多详情请联系昊量光电/欢迎直接联系昊量光电关于昊量光电：上海昊量光电设备有限公司是光电产品专业代理商，产品包括各类激光器、光电调制器、光学测量设备、光学元件等，涉及应用涵盖了材料加工、光通讯、生物医疗、科学研究、国防、量子光学、生物显微、物联传感、激光制造等；可为客户提供完整的设备安装，培训，硬件开发，软件开发，系统集成等服务。

研究背景在薄膜和涂层行业中，厚度是非常重要的质量参数，厚度和均匀性指标严重影响着薄膜的性能。目前，薄膜厚度检测常用的是X射线技术和光谱学技术，在线应用时，通常是将单点式光谱仪安装在横向扫描平台上，得到的是一个“之”字形的检测轨迹（如下图左），因此只能检测薄膜部分区域的厚度。SPECIM FX系列行扫描（推扫式成像）高光谱相机可以克服上述缺点。在每条线扫描数据中，光谱数据能覆盖薄膜的整个宽度（如上图右），并且有很高的空间分辨率。 实验过程 为了验证高光谱成像技术在膜厚度测量上的应用，芬兰Specim 公司使用高光谱相机SPECIM FX17（935nm-1700nm)）测量了4 种薄膜样品的厚度，薄膜样品的标称厚度为17 μm，20 μm，20 μm和23 μm. 使用镜面几何的方法，并仔细检查干涉图形，根据相长干涉之间的光谱位置及距离，可以推导出薄膜的厚度值。通过镜面反射的方式测量得到的光谱干涉图，可以转化为厚度图使用 Matlab 将光谱干涉图转换为厚度热图，通过SPECIM FX17相机采集的光谱数据，计算的平均厚度为18.4 μm、20.05 μm、21.7 μm 和 23.9 μm，标准偏差分别为0.12 μm、0.076 μm、0.34 μm和0.183 μm。当测量薄膜时，没有拉伸薄膜，因此测量值略高于标称值。此外，在过程中同时检测到了薄膜上的缺陷，如下图所示，两个缺陷可能是外部压力造成的压痕。结论SPECIM FX17高光谱相机每秒可采集多达数千条线图像，同时可以对薄膜进行100%全覆盖在线检测，显著提高了台式检测系统的检测速度，提高质量的一致性并减少浪费。与单点式光谱仪相比，高光谱成像将显著提高薄膜效率和涂层质量控制系统，同时也无X射线辐射风险。 理论上，SPECIM FX10可以测量1.5 μm到30 μm的厚度，而SPECIM FX17则适用于4 μm 到90 μm的厚度。如需了解更多详情，请参考：工业高光谱相机-SPECIM FX：https://www.instrument.com.cn/netshow/C265811.htm

近日，华东师范大学精密光谱科学与技术国家重点实验室曾和平教授与黄坤研究员团队在中红外光谱成像方面取得进展，结合非线性上转换成像与可调谐声光滤波技术，有效提升了空间-波长三维图谱信息的采集速度，实现了超灵敏、大视场、高帧率的中红外高光谱视频成像，可为化学瞬态过程分析、生物原位成像检测、医学实时光谱影像及燃烧场快速诊断等应用提供有力支撑。相关研究成果以“Wide-field mid-infrared hyperspectral imaging beyond video rate”为题发表于Nature Communications期刊。华东师范大学为论文的第一完成单位，博士生方迦南为论文第一作者，曾和平教授和黄坤研究员为共同通讯作者。图1 曾和平教授与黄坤研究员团队在Nature Communications 刊发研究成果高光谱成像是将成像技术与光谱技术相结合的多维信息获取手段，可在百个甚至更多谱段对目标进行非侵入式成像，生成包含空间和光谱信息的图谱数据立方。因此，高光谱图像具有“图谱合一”的重要特征，每个像素都对应一组光谱信息，所含的丰富信息能够对样品的化学成分、含量与分布进行测定与表征。特别地，中红外波段位于分子的指纹光谱区，包含许多官能团的吸收峰，实现该波段的高光谱成像能够对待测目标进行无标记精确识别。因此，中红外高光谱成像技术已被广泛应用于痕量分析、环境监测、生物医药、材料科学等领域。图2 中红外高速高光谱成像原理概念图然而，兼具多谱段与大画幅的红外高光谱成像系统长期以来局限于观测静态样品或低速运动场景，难以用于快速目标测量或动态过程捕捉。一方面，高光谱成像所生成的图谱数据提供了丰富的目标信息，有助于准确分析与识别样品；另一方面，庞大的数据采集量极大限制了高光谱成像速率。例如，传统摆扫式和推扫式高光谱成像系统主要借助光栅、棱镜等器件实现信号色散分光，在空间信息获取上往往需要依赖点扫描或线扫描来实现二维图像覆盖。为了克服冗长的机械扫描，全幅式光谱成像技术应运而生，其采用可调谐窄带光源（如光参量振荡器、量子级联激光器）或波长可调滤波器（如声光、液晶滤波器）进行光谱扫描，有效提升了多像素图像的采集效率。即便如此，中红外高光谱成像速度仍很大程度上受限于该波段焦平面探测阵列的工作帧频（尤其对于大面阵多像素相机），单色光谱图像采集帧率的典型值为50 Hz @ 512×512像素。相应地，采集百个波长通道以上的高光谱成像往往需要数秒甚至更长时间，距离可实时观测的视频帧率还有量级上的差距。当前，实现大视场、多波段、高帧频的中红外高光谱成像仍颇具挑战，需要同时实现高速光谱扫描与高速图像采集。图3 中红外高速高光谱成像装置图为此，研究团队创新结合非线性广角成像技术与高速声光滤波技术，能够同时提升红外图像采集速率与红外光谱切换速率，克服了传统方案在图谱信息获取上的短板，实现了高达百赫兹的三维图谱刷新率，在同等谱段数与像素规模下，比此前记录提升了至少两个数量级。具体地，研究人员采用特殊设计的啁啾极化铌酸锂晶体，实现宽波段非线性光学和频，将超连续谱中红外信号一次性转换至可见光波段。该过程具有大视场空间映射和高保真度光谱转换的特点，可在空间和光谱维度上保留完整的目标图谱信息。为了实现高速率、高精度的波长调控，研究人员采用声光可调滤波技术，获得了微秒级的波长切换速度与纳米级的窄带滤波带宽。滤波后的单色图像由高性能硅基相机捕获，规避了现有红外焦平面探测阵列在灵敏度、像素数、帧率等方面的不足，从而实现大视场、多像素、高帧频的红外图像采集。图4 高帧频中红外高光谱视频成像（A）实验测定的苯与乙醇红外吸收光谱。（B）每个高光谱数据立方包含100个精细谱段，单色图像拍摄时间仅需100 μs。(C-D) 选取不同的光谱通道，可以方便区分显示不同物质成分。（E）对两种液体吸收峰对应的单色图进行RGB色彩合成，可以清晰展示不同介质扩散与融合的动态过程。实验中，所搭建的高光谱成像系统工作波长为2.4-4.1 μm，涵盖多种CH/OH化学键的红外伸缩与振动吸收谱线，是有机物材料鉴别的重要谱段。为了展示高光谱成像在物质鉴别与动态场景中的应用，研究人员选用了乙醇和苯两种化学样品，他们在肉眼下观察均为无色透明，而通过高光谱成像可测量得到迥异红外特征光谱（图4A），利用独特的分子选择性即可实现样品成分的有效甄别。在高光谱三维数据采集中，单波长大视场成像（近百万像素画幅）的积分时间仅为100 μs，获取100个谱段的图谱立方数据则仅需10 ms（图4B），从而实现100 Hz水平的大视场高光谱影像。与传统机械式波长调谐方式不同，声光可调滤波器不受机械惯性限制，可对光谱进行快速动态调控，实现连续不间断的循环波长扫描，为实时光谱视频成像提供了可能。如图4C-4E所示，可根据样品吸收光谱特征，选取多幅单色灰度图像进行RGB填色合成，实现对样品化学差异与浓度分布更直观的可视化。值得一提的是，所发展的上转换光谱成像技术得益于非线性光学混频过程中所需的相位匹配条件，使得不同波长的单色上转换图像具有不同的空间缩放因子，从而形成波长-空间耦合的独特成像效果，结合特定信息编码和计算成像算法，可以从单幅灰度图像恢复出三维图谱信息，进而发展出单发快照式红外高光谱成像，为实现超高速光谱摄影提供了有效途径。此外，该技术可以扩展到长波红外或太赫兹波段，以满足该谱段对于高速光谱成像的迫切需求，可为材料、化学、生物、医学等领域提供具有吸引力的光谱影像分析手段。近年来，曾和平教授与黄坤研究员课题组在中红外多维成像领域开展了系列创新研究，先后发展了中红外非线性广角成像 [Nature Comm. 13, 1077 (2022)]、中红外单光子单像素成像[Nature Comm. 14, 1073 (2023)]、以及中红外单光子三维成像 [Light Sci. Appl. 12, 144 (2023)]等。相关工作得到了科技部、基金委、上海市、重庆市与华东师大的资助。论文链接：https://doi.org/10 . 1038/s41467-024-46274-z

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

p　　在2016年度中国遥感领域10大事件评选中，“遥感技术首次辅助城市黑臭水体整治工作取得实效”名列榜首。而这与高光谱遥感技术有很密切的联系。/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201707/insimg/9ced0203-c3d3-4be5-9ce3-cfd7eeb9418b.jpg" title="下载.jpg"//pp　　那么，高光谱遥感技术到底是怎么回事儿?高光谱分辨率遥感是用很窄而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱遥感。/pp　　在电影《地雷战》中有一个情景：民兵埋地雷的时候，用树枝进行掩盖，让埋藏地雷的地方看起来和周围一样 还有的干脆把鞋脱了，轻轻地压一个鞋印，以迷惑敌人。但是在今天，这种伪装就一点用也没有了，高光谱遥感技术能将一个个地雷精确地找到。/pp　　strong1.光谱：物体独一的身份证/strong/pp　　遥感可以概括为借助光、热、无线电波等电磁能量来探测地物特性的科学。在20世纪60年代之前，人类对地球和宇宙的观测还主要以可见光为主。/pp　　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。地球上不同的元素及其化合物，由于物质组成、结构等不同，都有不同的光谱特征。这些独特的光谱特性，类似于人类指纹的功能，是遥感科学中用以识别和分析不同物体特征的一种重要的“身份证”。/pp　　高光谱遥感实际上是一种简称，它的全称叫“高光谱分辨率遥感”。它不像多光谱遥感中根据颜色的差异来分辨目标，而是根据谱段光谱曲线的形态来分析目标是什么。光谱分析是人类借助光认知世界的重要方式。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。/pp　　据中国科学院遥感与数字地球研究所张兵研究员介绍，高光谱遥感能在可见光到短波红外范围内连续光谱成像，不仅光谱探测范围超过了肉眼的感知，还能连续记录数百个光谱波段。因此，用肉眼甚至普通的光学遥感不能识别的地面物体，这项技术都能够更好地分辨出其内在的物理、化学特性，甚至是物质的分子和原子结构。/pp　　如果说彩色合成遥感图像主要是根据颜色和形态的差异来分辨地面物体，那么高光谱遥感则是根据光谱曲线的形态来识别地面物体。它利用成像光谱仪在连续的几十个甚至几百个光谱通道获取地物辐射信息，在取得地物空间图像同时，每个像元都能够得到一条包含地物诊断性光谱特征的连续光谱曲线。张兵举例说：“在数百公里高度运行的高光谱卫星，不仅能观测到地面覆盖的是不是植被，还能探知这些植被的具体种类和长势如何。”/pp　　高光谱遥感的出现，是遥感领域的一场革命，使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。/pp　　strong2.“火眼金睛”怎样炼成/strong/pp　　上文提到的埋藏的地雷是如何被高光谱遥感技术轻易发现的呢?因为土壤被挖开后再回填回去，土壤的结构、水分都改变了，高光谱遥感技术就是根据这种细微的土质变化，发现了地雷的藏身处。在阿富汗战争期间，美军利用高光谱遥感仪器，可以探测出塔利班武装晚上经常走的道路。高光谱遥感技术还可以发现隐蔽的哨所、坦克，伪装起来的军事设施。/pp　　当前，农业生产管理存在作物营养和病虫害等农情信息大面积监测不及时、监测水平以定性为主、监测精度无法实现定量的精准变量肥水药管理等难题。高光谱遥感技术可以对任何一种农作物的品种、类型、种植面积等情况进行调查，甚至可以对农作物的叶绿素、氮磷钾含量进行分析，为相关决策提供科学依据。中国科学院遥感与数字地球研究所黄文江带领的植被定量遥感研究团队，开展的即是这一工作。/pp　　高光谱遥感技术还可以为地质学家提供帮助。以前，地质学家野外考察时，背着包、拿着罗盘，需要花很大气力把采集到的矿物标本一一背回来进行研究。而自从有了高光谱仪器，他们只要到一个地方用高光谱仪器扫描一下，就可以获得岩石的一条光谱曲线，从野外回来后根据光谱曲线进行分析，可以知道这个地方矿物分布种类以及区域。/pp　　近年来，成像光谱技术也逐渐渗透进了各种非传统遥感行业，比如在医学、生物、刑侦、考古、文物保护等领域开展了广泛的探索性应用。2006年中科院成功研制了国内首套摆扫式地面成像光谱仪，并与故宫博物院等单位合作在古画、唐卡、壁画、墨书等文物的识别和鉴别方面取得了开创性成果。光谱分析技术与智能手机的融合诞生了面向普通民众的高光谱应用，借助于嵌入到智能手机里的光谱仪，人们能够随时随地用手机快速检测果蔬农药残留和食品品质安全等信息。/pp　　strong3.水质监测领域大有可为/strong/pp　　当前，全国城市黑臭水体的筛查、治理过程监督和整治效果评价，都迫切需要遥感大范围动态监测提供科技支撑，但黑臭水体遥感监测的有关研究几乎为空白。高光谱遥感技术可以对不同污染程度和不同污染来源的黑臭水体进行区分。/pp　　中国科学院遥感与数字地球研究所水环境遥感研究团队在北京等城市开展了十余次黑臭水体野外实验，积累了141个黑臭采样点的实测遥感反射率等数据。基于黑臭水体和一般水体的反射率细微的光谱差异，发展了决策分类树，可以区分一般水体、三种类型的轻度黑臭水体和七种类型的重度黑臭水体。并发展了基于纯度算法的多光谱遥感识别算法，可以识别一种类型的重度黑臭水体，识别精度约90%。基于这一方法，作为参研单位之一，进行了13个城市黑臭水体遥感筛查与实地验证。/pp　　利用高光谱数据对内陆水质开展水华和水生高等植物的识别，从而对水质分布情况进行监测，也是高光谱遥感的重要应用。由于水草和水华光谱与植被光谱具有一定的相似性，常用的多光谱遥感数据很难精确识别水华和水草，只有高光谱遥感数据才能够捕捉复杂多变的水华、水草和水体细致的光谱差异，从而对水华和水草进行精确识别。水环境遥感研究团队利用高光谱遥感技术等构建了水体叶绿素a浓度、总悬浮物浓度、水色FU值等9种水质参数、19个反演模型。其中，针对浑浊水体的悬浮物浓度精度提高了19.7% 研发了国内首个在国家级和省级环保部门业务化运行的内陆水环境遥感系统，为环保部卫星环境应用中心等部门开展水环境遥感应用提供了有力支撑。/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201707/insimg/93282d25-10de-41c1-8a91-870ce8ba1772.jpg" title="下载 (1).jpg"//pp　　高光谱遥感技术起源于20世纪80年代，已形成了一个颇具特色的前沿领域。我国高光谱遥感的起步和发展基本与国际同步，在开创初期，中科院童庆禧院士和薛永祺院士为此做出了重大贡献。/pp　　1989年，中科院研制了我国第一台模块化航空成像光谱仪，并在20世纪90年代又陆续研发了推帚式成像光谱仪、新型模块化成像光谱仪、轻型高稳定度干涉成像光谱仪等。2002年“神舟三号”搭载了我国第一台航天成像光谱仪，此后我国发射的“嫦娥1号”探月卫星、环境与减灾小卫星(HJ-1)星座、风云气象卫星等也都搭载了航天成像光谱仪。/pp　　我国的高光谱遥感科技发展一直处于国际前列，中科院自主研发的高光谱图像处理与分析通用软件系统(HIPAS)被国际同行评为国际六大顶尖高光谱图像处理软件之一，并在高光谱遥感应用方面实现了向美、日、澳等发达国家的技术输出，成果在国际上产生了重大影响。/pp　　目前，高光谱遥感技术和应用在中国科学院逐渐形成了一个成熟的研究方向和学科领域，具有一支从技术发展到应用研究的专业科研队伍。其中，以遥感与数字地球研究所张兵、张立福研究员和童庆禧院士为突出贡献者的“高光谱遥感研究集体”获得了2016年度中国科学院杰出科技成就奖。/p

2016年5月3日，Quantum Design中国子公司从芬兰SPECIM公司引进的高光谱化学成像工作站（SisuCHEMA）在Quantum Design北京样机实验室成功安装并开始对外开放。Quantum Design此次建立的SisuCHEMA样机实验室，可对相关领域感兴趣的科学工作者提真机体验服务。欢迎广大学者拨打010-85120280，或者给specim@qd-china.com写信预约SisuCHEMA真机体验。Quantum Design公司SisuCHEMA高光谱化学成像系统样机实验室 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，产品多样，覆盖范围广泛，包含工业高光谱相机、实验室高光谱成像系统以及机载高光谱遥感系统，产品涵盖可见光到热红外全部波段，为用户提供全面的高光谱成像解决方案。 Quantum Design公司此次引进的SisuCHEMA高光谱化学成像系统，可以采集可见光至短波红外（400-2500nm）的全谱段光谱数据。SisuCHEMA采集的数据具有高的光谱分辨率和空间分辨率，可以的分析样品化学成分的含量以及分布，广泛的应用于药品、食品、农业物料等众多领域化学成分的定性和定量分析。与此同时，SisuCHEMA采用推扫式（pushbroom）成像技术、线照明单元和激光对准装置等技术，使其具有高速成像、低照明热负荷以及数据等优势。因此，SisuCHEMA应用范围涵盖实验室至工业实时检测，可以满足不同用户的需求，是广大客户的得力助手。SisuCHEMA高光谱化学成像系统的典型应用1、SisuCHEMA进行在线药品成分检测2、SisuCHEMA进行农作物成分检测3、SisuCHEMA进行甜甜圈成分检测相关产品SisuCHEMA高光谱化学工作站：http://www.instrument.com.cn/netshow/C160497.htmSisuROCK 高光谱矿石成像工作站：http://www.instrument.com.cn/netshow/C160538.htm?AISA 高光谱航空遥感成像系统：http://www.instrument.com.cn/netshow/C160539.htmArtScanner艺术品高光谱成像系统：http://www.instrument.com.cn/netshow/C237971.htm关于Quantum Design Quantum Design是的科研设备制造商和仪器分销商，于1982年创建于美国加州圣迭戈。公司生产的 SQUID 磁学测量系统 (MPMS) 和材料综合物理性质测量系统 (PPMS) 已经成为公认的测量平台，广泛的分布于上几乎所有材料、物理、化学、纳米等研究领域的实验室。2007年，Quantum Design并购了欧洲大的仪器分销商LOT公司，现已成为著名的科学仪器领域的跨国公司。目前公司拥有分布于英国、美国、法国、德国、巴西、印度，日本和中国等地区的数十个分公司和办事处，业务遍及全球一百多个和地区。中国地区是Quantum Design公司活跃的市场，公司在北京、上海和广州设有分公司或办事处。几十年来，公司与中国的科研和教育领域的合作有成效，为中国科研的进步提供了先进的设备以及高质量的服务。

2023年8月8日，由仪器信息网主办的高光谱技术在农业领域的最新应用进展” 网络研讨会成功召开。高光谱技术作为简便、快速、低成本、非损伤性光谱分析技术，在农业生产应用中备受关注。此次会议聚焦高光谱技术在农业生产、农产品检测实际应用、设备研发、分析方法等展开探讨，特别邀请了来自高校、科研单位以及企业的9位资深技术专家为本次会议分享了精彩的研究报告。点击图片查看会议页面详情会议期间，线上网友与各位老师积极互动，许多观众十分期待报告的回放，现在，精彩报告视频新鲜出炉，请各位需要的伙伴点击查看：报告题目报告嘉宾单位及职称太赫兹光谱成像技术在农作物种子品质检测中的应用探索吴静珠北京工商大学 教授基于高光谱和图像处理的紫叶生菜叶绿素和花青素含量估测研究王敏娟中国农业大学 副教授【点击回看】MEMS微型高光谱成像技术及应用郭斌深圳市海谱纳米光学科技有限公司 CTO【点击回看】高光谱成像技术在苹果内部品质异构性的评价潜力研究兰维杰南京农业大学食品科技学院 副教授基于成像光谱的生鲜鸡肉品质和木质化肉无损检测技术研究杨一北京工商大学 副教授光谱图像在微塑料无损表征中的应用黄越中国农业大学 副教授【点击回看】作物光谱学成像感知与多模态检测装备关键技术研发孙红中国农业大学 教授近红外光谱和图像技术果园应用基础孙旭东华东交通大学 副教授【点击回看】高光谱定量分析中多元回归模型常见问题解析王冬北京农林科学院 副研究员直播间部分问答如下：1、王敏娟老师，生菜表面褶皱很多，这种对光照均匀造成的影影响从而影响数据质量，您如何解决?答：我们做过生菜的RGB、RGB-D和高光谱数据的处理和建模，目前还没因光照影响了后期建模，不过我们的建模基本围绕视觉表型特征比较多。为了保证数据质量话，可以前期控制下环境光照。2、兰维杰老师,苹果表面成熟度不同，如何采集高光谱数据，多种方式拍照?答：我们这个研究是破损性的，主要在于揭示苹果内部的品质分布情况。是依次切开每一片以后，迅速获取样品高光谱图像，之后立即采集不同区域样品液氨冷冻真空待测，再后就是马上获取切片的RGB图片，特征区域选取则是依靠RGB图片和高光谱图像相对应，进行特征区域光谱采集分析。3、海普纳米的经理您好，能介绍下微型化高光谱产品和传统高光谱产品的成像质量差异吗?答：海谱纳米:1、体积更小，成像速度更快；2、功耗超低；3、光谱性能不亚于传统推扫式产品。4、王冬老师，我想问下特征波长的选择是在所有样品中呢还是只在校正集中呢?答：经过最佳预处理后的数据 (所有)使用竞争性自适应重加权采样CARS算法进行特征波段筛选以解决相邻波段间存在的共线性问题。5、兰维杰老师好，苹果切开后会迅速氧化，请问是否会对实验结果造成一定的影响呢?答：这个问题非常好，我们已经收集样品后，迅速进如液氮，之后又进行了立即真空贮藏。再后冻干进行测定。严格来说肯定会有影响。

日前，中国科学院长春光学精密机械与物理研究所突破了航天高分辨率高光谱成像关键技术。该技术利用离轴三反非球面光学系统、复合棱镜分光、推扫成像 和指向镜运动补偿技术，有效解决了航天高光谱遥感中高空间分辨率、高光谱分辨率与图像高信噪比之间的矛盾，突破了视场分离、光谱分光、在轨光谱辐射定标等 关键技术瓶颈，为我国航天高分辨率高光谱成像技术的工程化奠定了技术基础。　　长春光机所研究员颜昌翔及其研究团队针对航天高光谱遥感领域的视场分离、光谱分光、图像信噪比、在轨光谱辐射定标等关键技术瓶颈提出了一系 列创新性的解决方法。研究团队采用离轴三反非球面光学系统、单晶硅无基底狭缝的视场分离器和复合棱镜分光加非球面准直成像光谱仪的技术方案，实现了全色、 可见近红外和短波红外三光路准确分离，保证了系统宽波长覆盖，并实现了高光谱和高空间分辨率、高信噪比，保证了光谱成像质量。该团队采用指向镜运动补偿方 案，建立了在轨实时计算指向镜运动补偿曲线的数学模型，实现了实时计算和控制，使探测器接收的光能量增加到4-6倍，显著提高了系统信噪比，解决了高光谱 和高空间分辨率成像的矛盾。同时，该研究团队还采用镀膜的钕镨玻璃加积分球的在轨定标技术，利用指向反射镜自准，实现了全光路光谱和辐射定标。该团队共发 表学术论文85篇，其中EI、SCI收录36篇，并有6项已授权国家发明专利。目前，该技术已获吉林省2013年度科技进步一等奖。　　利用此项技术成果研制的天宫一号高光谱成像仪，为我国首次自主获取航天高分辨率高光谱图像数据提供了技术支撑，填补了国内空白。天宫一号高 光谱成像仪已在轨稳定运行两年半，获取了大量高光谱图像数据，并已应用于油气勘探、矿物探测、林业调查、土地利用/覆盖变化、海岸带资源调查等领域，为国 民经济可持续健康发展规划提供了科学决策依据。　　据悉，此项技术已经在更高性能航天高光谱成像仪的研制工作中得到应用，必将在持续推进我国航天高光谱遥感技术的发展中起到其应有的作用。

高光谱图像是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息检测技术，它能够同时探测目标的二维几何空间与一维光谱信息，获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。我们可以根据获得的高光谱数据，分析得到具有诊断性意义的物质光谱特征，建立代表物质特性的“指纹光谱”（每种物质都有的自己独特的光谱特征），接着便可以针对高光谱图像中每个像元的光谱反射率曲线，基于光谱匹配与特征分析，利用光谱信息直接识别目标物质。文物中，消失的文字、脱落的颜料，由于他们拥有自己独特的光谱特征，而高光谱图像的特点在于极高的光谱分辨率和空间分辨率，只要其留有微弱的信号，我们就可以根据光谱特征将其探测出来、并标明在什么位置；在政策的推动下，我国文物修复工作取得了明显突破，一批质量上乘的科学分析仪器被运用到了修复工作中。高光谱拥有着可捕获物质的“指纹光谱”这一特性，在文物修复过程中发挥着越来越重要的作用。本文将介绍一些美国SOC系列文物高光谱成像系统在国外文物保护领域的一些典型应用范例。一、毕加索名画“Blue Room”涂料成分分析英文名称：Reflectance imaging spectroscopy and synchrotron radiation X?ray fluorescence mapping used in a technical study of The Blue Room by Pablo Picasso美国菲利普斯收藏馆 / 美国阿姆斯特丹国立博物馆自然保护部图1 毕加索名画“Blue Room”平面图图2 毕加索名画“Blue Room”斜面纹理图图3 a为1500-1650nm处显示的隐藏图像；b为2100-2400nm处纹理特性图4 Prussian blue, ultramarine blue, lead white, zinc white, viridian green, and vermilion red等不同色素灰度图像图4 Prussian blue, ultramarine blue, lead white, zinc white, viridian green, and vermilion red等不同色素灰度图像二、梵高名画鸢尾花与玫瑰”(Van Gogh: Irises and Roses) 材料分析研究英文名称：Van Gogh’s Irises and Roses: the contribution of chemical analyses and imaging to the assessment of color changes in the red lake pigments美国纽约大都会艺术博物馆画作简介：文森特梵高：《鸢尾花》(Irises)(1890)；尺寸：73.7x92.1 cm，纽约大都会艺术博物馆馆藏；文森特梵高：《玫瑰》(Roses)(1890)；尺寸：93 x 74 cm，纽约大都会艺术博物馆馆藏。 图1 《鸢尾花》 图2 《玫瑰》图3 《鸢尾花》平面图(a)；基于荧光光谱的 Pb (b)、Zn (c)、Co (d)、and Br (e)等元素的图像分割图4 《玫瑰》平面图(a)；基于荧光光谱的 Pb (b)、Zn (c)、Co (d)、and Br (e)等元素的图像分割图5 a、b、c、d分别展示不同区域的细节成分与对应漫反射光谱三、毕加索名画“Harlequin Musician”《丑角音乐家》与The Tragedy《悲剧》材料鉴别分析英文名称：Visible and Infrared Reflectance Imaging Spectroscopy of Paintings: Pigment Mapping and Improved Infrared Reflectography美国华盛顿区国家画廊 / 美国陆军夜视和电子传感器理事会画作简介：Harlequin Musician《丑角音乐集》 作者：（西班牙）巴勃罗鲁伊斯毕加索创作年代：1924年The Tragedy《悲剧》 作者：（西班牙）巴勃罗鲁伊斯毕加索创作年代：1903年 布面油画 【规格】105.4 ×69cm 收藏地：美国华盛顿区国家画廊 画作《悲剧》创作于1903年，是毕加索忧郁时期的作品。当时，毕加索的画卖不出去，生活异常艰苦。生活的不顺使毕加索心情低落，也表现在他的画作之中。《悲剧》一画描绘的是一家三口的生活困苦、无家可归的悲剧。这是西班牙乃至整个欧洲社会动荡生活贫穷落后的悲剧，是世纪交替时期一代人痛苦沉沦的象征。图1 Harlequin Musician《丑角音乐家》 The Tragedy《悲剧》图2 Harlequin Musician《丑角音乐家》可见光到短波红外高光谱立方体3D显示 图3 Harlequin Musician《丑角音乐家》高光谱成像数据与光纤光谱仪数据对比图4 The Tragedy《悲剧》三个不同部位基于特征波段的假彩色合成图 左侧 人体：1000, 1150, 1200 nm 中部 马: 1300, 1350, 1400 nm 右侧 草图：1600, 1625, 1660 nm四、毕加索名画“Harlequin Musician”《丑角音乐家》材料鉴别分析英文名称：Visible and Infrared Imaging Spectroscopy of Picasso’s Harlequin Musician: Mapping and Identification of Artist Materials in Situ美国国家美术馆科学研究部画作简介：Harlequin Musician《丑角音乐集》 作者：（西班牙）巴勃罗鲁伊斯毕加索创作年代：1924年图1 Harlequin Musician《丑角音乐家》RGB图像、高光谱3D图像显示、光谱曲线、分类结果图图2 Harlequin Musician《丑角音乐家》 A：假彩色700, 750, 800 nm； B：基于中值滤波的影像提取；C：可见光参考图像；D：基于SAM的影像提取表1 不同涂料的成分配置图图3 白色涂料的不同种类分类提取结果图4 基于高光谱与荧光光谱的微弱差异涂料成分的鉴别分析五、毕加索名画“Picasso’s Peonies”《牡丹》材料鉴别分析英文名称：Visible and infrared imaging spectroscopy of paintings and improved reflectography美国国家美术馆科学研究部画作简介：Picasso’ s Peonies《牡丹》 作者：（西班牙）巴勃罗鲁伊斯毕加索 创作年代：1901年图1 a：Picasso’ s Peonies《牡丹》彩色图；b：不同涂料的分类提取图；c：不同涂料的反射光谱图图2 a：Picasso’ s Peonies《牡丹》彩色图；b：800, 750, and 700 nm 假彩色图像；c：不同标记点的光谱图3：Madonna and Child with Four Angels 画像处理目前文物鉴定的传统方法中很多是有损或微损的，需取样才能分析；而且，有损测试的分析结果只局限于测试点或取样点，而不能完全代表未测试部位的信息。高光谱成像技术能同时提供待测物整体的图像和光谱信息，可以对目标物进行高光谱识别和分类；其具有快速测量、能进行精细分类与识别等优点，且对文物无损伤，在文物分析领域具有广阔的应用前景。SOC710CR高光谱文物成像系统具有独特的内置推扫技术、双CCD可预览、一键式测量等特点，可提供实验室暗箱、实验室平台及显微测量等多种操作模式。后期光谱提取与特征提取等技术可最大程度上满足用户的需求，在文物保护、修复、真伪识别等方面具有重要作用。

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！

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

很多朋友问：SPECIM FX10高光谱相机采用面阵CMOS探测器，为1312 x1082 Pixels，224个光谱通道数，采用推扫式成像，那探测器的纵向1082像元与224个光谱通道之间为什么不成比例，或者224个通道的光谱信息是如何被1082个像元所感知？ 我们先来了解一下高光谱相机的工作原理: 目标物的反射光通过镜头收集并通过狭缝增强准直照射到分光元件上（透射光栅），经分光元件在垂直方向按光谱色散，经分光元件后成像在CMOS探测器上。探测器的水平方向平行于狭缝，称空间维（1312 个像元或光敏元），每一行水平光敏元上是一个光谱波段下的像；探测器的垂直方向（1082个像元或光敏元）是色散方向，复色光经过分光元件（透射光栅）分光后，被色散分离成为单色光，通过成像系统，投射在探测器的垂直方向上，并成为按波长大小依次排列的光谱图，称光谱维（224个光谱通道）。 那探测器的纵向1082像元与224个光谱通道之间为什么不成比例，或者224个通道的光谱信息是如何被1082个像元所感知？实际上进入高光谱相机的光不会分散在探测器上整个的纵向1082个像元上，而只是其中的一部分：224个光谱通道（波段）。 这意味着在可用的 1082 个像元中，真正使用的只有224个。 高光谱成像技术是基于非常多窄波段的影像数据技术，它将成像技术与光谱技术相结合，探测目标的二维几何空间及一维光谱信息，获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。 所谓高光谱图像就是在光谱维度上进行了细致的分割，不仅仅是传统所谓的黑、白或R、G、B通道，而是多达几百个通道，例如：SPECIM FX10高光谱相机可以把400nm-1000nm的光谱范围分为224个通道。因此，通过高光谱相机获取到的是一个数据立方，不仅有图像信息，并且在光谱维度上进行展开获得几百个谱段信息。结果不仅可以获得图像上每个点的光谱数据，还可以获得任一个谱段下的图像信息。 高光谱成像技术的这种“全光谱”功能让人们可以看到一个场景中每一个可分辨的空间位置上的多达几百个光谱信号，每种物质都有其特有的光谱信息（光谱指纹）。因此高光谱成像的应用场景很丰富，其中包括：食品安全、农作物健康监测（植物表型分析）、工业检测、无人机载高光谱成像分析、矿物勘探、农业遥感、环境监测、艺术品鉴别；显示屏光学性能检测、印刷品色差测量、中西药质量控制等；以及塑料分选、黑色塑料分选、垃圾分类、工业分选、矿石分选等按物品材质进行识别分拣。

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。

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

领域介绍　　高光谱遥感是高光谱分辨率遥感的简称。它是在电磁波谱的可见光，近红外，中红外和热红外波段范围内，获取许多非常窄的光谱连续的影像数据的技术。其成像光谱仪可以收集到上百个非常窄的光谱波段信息。高光谱遥感是当前遥感技术的前沿领域,它利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获得有关数据，它包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息。高光谱遥感的出现是遥感界的一场革命,它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质,在高光谱遥感中能被探测。　　人物简介　　张兵，中科院对地观测与数字地球科学中心副主任，中科院研究生院教授，继承和发展了童庆禧院士和薛永祺院士开创的高光谱遥感技术和应用，是我国高光谱遥感科学与技术从诞生走向成熟、从科研走向实际应用的最主要的贡献人之一。　　核心提示　　人类“鸟瞰”地球的梦想催生了遥感这门科学的兴起，高光谱遥感是遥感科学最前沿的领域。　　新中国建立后特别是最近的20多年，中国的高光谱遥感科技研究取得了长足的发展，在某些方面的应用技术实现了出口。但是，由于缺乏持续性的支持，我们在仪器研制方面还处于落后局面。　　人类鸟瞰地球的梦想　　遥感通俗讲就是遥远的感知，是通过电磁波和记录的相互作用，以波谷和空间两维成像的方式来勘测记录的技术。它的特点一是记录电磁波，二是空间成像，非成像方式也有。　　人类早期运用遥感技术的手段很有限，在没有飞机之前，人们用热气球、鸽子作为遥感的平台，将照相机挂在热气球上或捆在鸽子腿上，对地球进行遥感成像。　　伴随着飞机的问世，航空遥感以及航空侦查在第一次世界大战，尤其是第二次世界大战得到了飞速的发展，但那时候的图像都是黑白的，也就是我们说的全波段图像。　　1957年10月，前苏联发射了第一颗人造地球卫星，拉开了人类进入航天遥感的序幕，他们把相机放在卫星上，围着地球转，对地面进行拍摄。1972年，美国发射了陆地卫星，这是航天遥感的标志性事件。　　遥感有很多种类型。按照遥感平台的不同，可以分为航空遥感、航天遥感 按照谱段可以分为可见光遥感、红外摇杆和微波微波遥感，按照遥感感测目标能源的方式分为主动遥感和被动遥感。　　主动遥感是指遥感器主动发射一部分能量，到地面后反射回来，遥感器接收它反射回来的能量，通过这种方式进行分析研究的遥感 被动遥感是指遥感器只是被动接收。　　光学遥感技术主要是侧重在光学这部分，可以分为全色遥感、彩色摄影、多光谱扫描成像，光谱遥感发展的最前沿就是高光谱遥感。　　高光谱遥感实际上是一种简称，它的全称叫“高光谱分辨率遥感”，它不像多光谱遥感中根据颜色的差异来分辨目标，而是根据谱段光谱曲线的形态来分析目标是什么。这个谱段的形态对目标的识别能力很强，举例说，它不仅仅能够知道地面目标物体是不是植物，还能知道这些植物是水稻还是玉米。　　应用技术出口发达国家　　主持人：中国现在在高光谱遥感领域的研究和应用现状如何?　　张兵：咱们国家的高光谱遥感分仪器和应用模型两个方面，说中国高光谱遥感的发展，必须提到两位院士，一位是童庆禧院士，还有一位薛永琪院士。童庆喜院士是遥感应用研究所的，我是他的学生。　　童院士是我们国家高光谱遥感的开拓者，这个概念是从美国引入过来的，他跟薛院士共同协作推动了咱们国家高光谱遥感的发展。　　童院士侧重于概念设计，跟上海研究所一起，引进了一些概念的设计，仪器制造是在薛院士这里。研究这块是童院士带领的团队。　　从80年代初开始，我们陆续有一些高光谱遥感仪器在上海技术研究所研制出来了，后来去日本、马来西亚、澳大利亚做实验，我们带的都是我们自己的机器。2002年《科学时报》专门登过一篇采访我的稿子，我们去日本做实验，高技术出口。这是比较少有的，在空间领域我们的技术能跟国外相比。　　我们国家在高光谱遥感研究领域起步比较早，赶上了国际，但这几年尤其在仪器研制方面我们是落后的，一个很重要的原因是我们缺乏持续性的支持。在发展得很好的国家，第一代研制出来后，国家会再投入第二代、第三代的研发，给与一种持续性的支持。　　在仪器方面，西安光机所这几年也开始做高光谱仪，但是他们做的是干涉型的，上海激光所起步比较早，基础比较好一些。　　在应用技术方面，我们给美国、澳大利亚、日本、马来西亚都提供过技术，应该说在应用技术方面我们是不落后的。　　现在高光遥感主要是美国、欧洲、澳大利亚、中国，日本现在开始做起来了，主要是对地面成像地数据分析这一块。　　对大气这一块，我们国家比较落后，因为他们更多的是侧重在全球温室气体，面对全球变化的一些大的计划，这一块做得比较好的有美国、欧洲和日本。　　美国航空遥感技术最先进　　主持人：从航空遥感的角度来说，欧美国家的水平如何?　　张兵：美国是最先进的，欧洲发射了一个卫星Chris，也只有可见光谱段，跟我们差不多，但是他们空间分辨率高，可以达到17米。　　我们国家(航空遥感的空间分辨率)是100米，美国是30米，但是美国这30米很厉害，关键是它的谱段很强。　　航空的成像光谱议现在发展得非常快，美国在1988年就制定了航天Paris计划，但1992年因为技术原因终止了。　　美国曾经先后发射过几个军用卫星，1987年发射了TRW，但发射失败。　　2001年，美国又发射了Orbiting Carbon Observatory“轨道碳观测者”卫星，也是很先进的，它的像源是8到20米，但分辨率一高，幅宽马上就变窄了。这颗卫星有200个谱段，是0.4到2.5微米，也就是400到2500纳米。但是这颗卫星也发射失败了，掉到了印度洋里。　　2000年，美国军方还发射了另一个航空遥感卫星，主要是做一些大型探测和实验研究。　　目前最成功的航空遥感卫星，就是前面说的分辨率是30米的那颗美国卫星，它的幅宽是7.5公里，有220个谱段，10纳米的光谱分辨率。　　高光谱遥感有广泛的民用空间　　高光谱遥感技术的应用非常广泛，日本今年1月23号，发射了世界首颗温室气体观测卫星“呼吸”号，专门检测二氧化碳、甲烷、一氧化氮等温室气体。　　在精细农业方面，我们和日本合作做的一个实验，也是高光谱技术应用的一个非常经典的例子：用高光谱数据来监测作物生长状况。其实，高光谱遥感技术不仅能够监测作物的生长状况，还可以对任何一种作物的种植面积等情况进行调查，给政府决策提供依据。　　除了调查作物的品种、类型、种植面积等以外，还可以做到作物的叶绿素、氮磷钾含量的调查，但后者还正在研究之中，不是非常成熟。　　在地矿调查中，高光谱遥感技术也可以给地址工作者提供帮助。以前地质学家做地矿调查非常辛苦，背一个书包，拿一个罗盘，别人调侃说搞地质的人，远看是个要饭的，近看是搞勘探的。他们出去到野外考察，一住可能就是好几天，然后花很大的气力把采集到得矿物标本背回来。因为要做矿物填图，要沿着这个地方走一圈，走一段一看地层变化了，就敲一块往包里一装，然后把位置记下来，回来后做化学成份分析，最后把它标到图上去，位置是在哪发现的，才能把图填出来。　　有了光谱议，他们的工作减轻了很多，不用再花那么大的力气背矿石标本，只要到了那个地方用光谱议一照，就能获得岩石的一条光谱曲线，回来后根据光谱曲线一分析，就能知道那个地方有什么矿，是怎么分布的。　　高光谱遥感技术还可以给森林火灾预警、地表膨胀、城市调等等各种工作提供帮助。　　运用到军事上，能让目标无法隐藏　　高光谱遥感的区分能力在军事上运用是很强大的，所以它很大的一个用处就是军事用途。比如，你看到一个绿色的网，拍一般的图片，看起来都是一样的，但高光谱一看，就它能发现隐蔽的哨所、坦克、伪装起来的军事设施。　　美国人强调定点攻击，它想在晚上攻击一些重要的工业基础设施，比如炼油厂之类的，这时高光谱遥感技术就能派上大用场。通常情况下，居民楼的光线和工业区的灯光是不一样的，如果光谱议能够把光线的曲线探测到，就可以根据夜间光谱光线亮度的情况，知道这块区域是居民区，还是工业区。　　还有伪装，高光谱遥感技术能让一切的伪装现出原形，这种功能是多光谱遥感也无法实现的。　　我们小时看的电影《地雷战》有一个情景：民兵把地雷埋下去以后，拿树枝扫一下地面，让埋藏地雷的地方看起来和周围一样。还有的干脆把鞋脱了，轻轻的在藏地雷那地方压一个鞋印，以迷惑敌人。现在，这种伪装一点用也没有，高光谱遥感技术能把一个个地雷的位置找到。　　它是怎么找到呢?因为土壤挖开之后再回填回去，土壤的结构变了，水分也变了，高光谱遥感就是根据这种细微的土质的变化，发现地雷的藏身地。　　阿富汗战争期间，美军想知道塔利班武装晚上大概都经常走哪条路，于是就拿高光谱遥感仪器去探测，根据的就是上面的道理。

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。

香蕉是中国岭南特色水果之一，香蕉在采收和运送过程中往往处于绿硬期(青香蕉),在此过程中易受到各种碰撞损伤。不同类型碰伤均可加速香蕉果皮活性氧的积累进而导致香蕉果实的衰老腐败 青香蕉受到碰撞损伤后，微生物容易侵染损伤部位，经过催熟过程中的乙烯释放和果实软化后，造成於伤腐烂或黑斑花脸，严重影响其色泽品质和销售价格。因此，亟待寻找一种快速无损检测青香蕉碰撞损伤的方法。为探究有效检测青香蕉早期轻微碰撞损伤的方法，本文结合青香蕉的结构特点利用高光谱技术找出青香蕉关于碰撞损伤特性的特征波长段，实现碰伤程度的区分与可视化。研究为开发青香蕉表面碰伤快速无损检测系统，提高香蕉经济效益具有重要意义。1.材料与方法1.1青香蕉碰撞损伤程度分类青香蕉的品质分级标准14中，果身表面的机械类损伤面积是一个重要指标。标准规定，果身表面无碰压伤的青香蕉属于优等品；碰压伤面积小于1cm² 的属于一等品；碰压伤面积为1～2 cm² 的属于二等品；碰压伤面积大于2cm² ,属于劣等品将不进入市场。将碰伤的香蕉置于温度15℃、相对湿度88%的恒温恒湿环境中保存48 h取出切开，损伤面积如表所示。1.2 高光谱图像采集系统试验可采用彩谱科技有限公司的高光谱成像仪，主要包括高光谱相机、光源、载物台、滑轨、计算机控制硬件和软件系统。光源采用仪器自带的卤素灯，光谱仪的光谱范围为400～1000 nm,采样间隔为2.39 nm,将光谱范围分为256个频带范围。仪器扫描的具体参数设置：曝光时间20 ms,移动台前进速度1.4 cm/s,回退速度2cm/s,镜头与样本距离42 cm。本研究使用的光谱数据由256维图像组成。区别于三维的RGB图像，高光谱图像的数据信息高维且冗余，如果对每份样品的所有图像进行处理，不仅工作量庞大且后续的建模效果不佳。如图所示是同一份样品在不同波段下(500、600、700、800nm)的图像，对比可知：不同波段下的图像其呈现出的碰伤情况存在差异。因此探究青香蕉关于碰撞损伤的特征波段，利用特征波段下的图像提取碰伤部位的光谱数据，可为后续的检测模型提供可靠且精准的数据集。2结果与分析2.1 原始光谱数据预处理结果使用软件进行预处理，首先对原始光谱进行多项式平滑法处理，再采用多元散射校正法对光谱进行预处理，以降低极限漂移和散射效应。对原始样本数据集如图a先进行SG处理，将处理后的光谱曲线再进行多元散射校正法处理。处理后的效果如图b所示。可以看出，预处理后的光谱曲线修正了部分反射率为1的数据，总体曲线更加归一且平滑，噪音点减少，曲线的凹凸处变少。说明该预处理方法效果较好，后续研究所用的光谱数据皆为经过SG和MSC方法预处理后的数据。2.2基于BP神经网络的检测模型和可视化碰伤等级图像通过图像分割流程，将918张灰度图像进图像分割，提取香蕉碰伤部位的轮廓区域，同时利用图像全像素点下的反射率数据，用光谱反射率数据去表示碰伤轮廓区域的每个像素点所代表的信息。对健康样品、轻度碰撞伤样品、中度碰撞伤样品、重度碰撞伤样品的测试集的识别准确率分别为97.53%、92.59%、93.82%和96.29%,平均碰伤程度的判断准确率为95.06%。为了更好地展示分类结果，同时考虑检测的可视化，对每一个像素点用“00”代表健康，标记为黄色RGB(255,255,0) “01”代表轻度碰撞伤，标记为蓝色RGB(67,142,219) “10”代表中度碰撞伤，标记为紫色RGB(128,0,128) “11”代表重度碰撞伤，标记为红色RGB(255,0,0)的方式进行最后的输出显示。其中区域的总体识别结果若有85%以上的相同数值和颜色，那么本区域都用此数值和颜色进行归一显示，最后的可视化图像如图所示。3.结 论本文以青香蕉为研究对象，利用高光谱成像仪采集青香蕉健康表面和不同碰伤程度香蕉的光谱反射率数据和不同波段下的图像信息，结合特征变量筛选对青香蕉的碰撞损伤程度进行了研究，主要结论如下：1)采用3种类型的支持向量机算法，验证了青香蕉碰撞损伤的识别机理以及采用光谱数据和图像信息结合进行无损检测的合理性。2)对通过预处理和异常样本剔除后的数据进行特征波长提取和验证，得到9段特征波长。3)通过获取特征波长段下的图像，提取碰撞损伤区域的轮廓分布边界数据以及该区域的每个像素点对应的光谱反射率数据。将此数据作为BP神经网络的输入层进行训练，最后得到的模型对健康样品、轻度碰撞伤样品、中度碰撞伤样品、重度碰撞伤样品的测试集识别准确率为97.53%、92.59%、93.82%和96.29%。

2022年12月9日2时31分，我国在太原卫星发射中心用长征二号丁运载火箭，成功将高光谱综合观测卫星送入预定轨道，发射任务取得圆满成功。高光谱综合观测卫星是“高分辨率对地观测系统重大专项”的“收官”卫星，采用太阳同步轨道，轨道高度为705公里，整星重量约1300千克，设计寿命为8年。卫星共搭载3台载荷，分别是可见短波红外高光谱相机、大气痕量气体差分吸收光谱仪和宽幅热红外成像仪，具备大气、水、自然生态等全天时、多要素综合探测能力。其中，可见短波红外高光谱相机光谱范围覆盖0.4—2.5微米，具有330个光谱通道，幅宽为60公里，可进一步提高我国高光谱卫星数据国产化率；大气痕量气体差分吸收光谱仪可通过推扫观测方式，获取2600公里幅宽的紫外可见高光谱数据，实现对全球大气痕量气体成分（SO2、NO2、O3等）的定量化监测，光谱分辨率在0.3—0.6纳米之间；宽幅热红外成像仪为国际首次采用幅宽1500公里、空间分辨率100米的热红外探测方式，具备白天、夜间全天时成像能力，对比美国相同空间分辨率的Landsat卫星，观测幅宽提高了7倍，热红外观测通道（4个）数量提高了1倍，可反演获取全球尺度高精度地表温度信息。卫星构造图　　高光谱综合观测卫星的成功发射，对生态环境遥感监测业务能力的提升具有重要意义。在大气环境方面，可对沙尘、气态污染物以及主要温室气体排放源等开展遥感监测，为大气污染防治和空气环境质量监测预警提供技术支持；在水环境方面，可对水体叶绿素a、悬浮物、透明度、水表温度等开展动态监测；在自然生态方面，可对重要生态功能区、重点城市等生态质量开展持续监测。　　下一步，生态环境部将积极会同工程各参试单位，抓紧做好卫星工程在轨测试与应用评估工作，为有效支撑深入打好污染防治攻坚战和美丽中国建设贡献力量。

近日，芬兰SPECIM FX10&FX17（400-1000nm&900-1700nm）高光谱成像工作站在东北林业大学机电工程学院成功进行了安装并验收，这套系统将满足师生利用高光谱成像技术对林学进行研究与应用的需求。图1： QD中国的技术工程师对用户进行应用培训及技术讲解芬兰SPECIM FX10&FX17高光谱成像系统，将可见光近红外或近红外（VNIR或NIR）光谱与高分辨率成像相结合，采用推扫式（pushbroom）成像技术对运动的样品进行逐线全波段光谱采集并同步生成图像，获取样品化学成分的量化数据以及空间分布等详细信息。高光谱图像中每一象素都记录了其对应样品点的化学成分、质量、颜色、温度等信息的光谱特征，用于对样品进行定性、定量分析。此次落户东北林业大学的高光谱成像工作站配置的是面向高速科研和工业应用的芬兰SPECIM FX10&FX17两款高光谱相机。除了尺寸小和重量轻，东北林业大学师生特别关注的是SPECIM FX系列高光谱相机的波段可灵活选择。用户可根据其研究对象的特征波段，选择感兴趣波段进行图像采集。通过波段选择，FX17的相机成像速度高达15000fps。 图2： SPECIM FX系列高光谱相机--曾获德国inVISION杂志机器视觉佳创新奖东北林业大学师生将使用芬兰SPECIM FX10&FX17高光谱成像工作站进行植物病虫害、植物矿质营养、水分胁迫以及植物生长发育阶段等的监测和研究。当植物发生病害、缺肥缺水时，叶片的生物化学成分及叶肉细胞的结构发生变化，叶片的光谱反射率发生相应变化，通过分析光谱特征的差异，建立分析预测模型，以对植物进行监测和研究。图3： 小麦叶片斑枯病监测图4：草莓根腐病研究芬兰SPECIM高光谱成像工作站用户界面友好、操作简单，且易于设置和维护，已得到国内众多著名高校和研究所的认可和青睐。相关产品及链接：1. 芬兰SPECIM 工业高光谱相机FX系列http://www.instrument.com.cn/netshow/C265811.htm2. SisuCHEMA 高光谱化学成像工作站http://www.instrument.com.cn/netshow/C160497.htm3. 芬兰SPECIM手持智能型高光谱相机SPECIM IQhttp://www.instrument.com.cn/netshow/C282348.htm4. 芬兰SPECIM AISA高光谱航空遥感成像系统http://www.instrument.com.cn/netshow/C160539.htm5. SisuROCK 高光谱矿石成像工作站http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C160538.htm6. SPECIM艺术品高光谱成像系统-ArtScannerhttp://www.instrument.com.cn/netshow/SH100980/C237971.htm7. 芬兰SPECIM高光谱相机系列http://www.instrument.com.cn/netshow/C286947.htm