光譜分析作為自然科學分析的重要手段，光譜技術常常用來檢測物體的物理結構、化學成分等指標。圖像光譜測量則是結合了光譜技術和成像技術，將光譜分辨能力和圖形分辨能力相結合，造就了空間維度上的面光譜分析，也就是現在的多光譜成像和高光譜成像技術。

光譜、多光譜和高光譜之間的區別？

光 譜

Spectrum

是復色光經過色散系統（如棱鏡、光柵）分光后，被色散分離成的單色光，通過成像系統，投射在探測器上成為按波長（或頻率）大小依次排列的圖案，既稱為光學頻譜。

海洋光學的光譜儀正是基于這樣的原理設計制造的。

光波根據波長不同，又有不同的稱謂：波長處于380和780nm之間的光波稱為可見光，短于380nm的稱之為紫外光；而長于780nm的則為紅外光（紅外光又分為近紅外、中紅外、遠紅外等等）。

多光譜技術

Multispectral

是指能同時獲取多個光學頻譜波段（通常大于等于3個），并在可見光的基礎上向紅外光和紫外光兩個方向擴展的光譜探測技術。常見實現方法是通過各種濾光片或分光器與多種感光膠片的組合，使其在同一時刻分別接收同一目標在不同窄光譜波段范圍內輻射或反射的光信號，得到目標在幾張不同光譜帶的照片。身邊最常見的多光譜照片是彩色相機拍攝的照片，如下圖，從頻譜上看，其包含了紅色（1），綠色（2）和藍色（3）三個光學頻譜波段的信息。如果在相機或者探測器上，增加更多的頻帶如頻帶（4）和（5），就可以獲得一個含多個頻帶的多光譜照片了。

多光譜技術結合成像硬件，即可圖像形式呈現多光譜信息。

當然也可以僅使用探測器進行單個空間點位的光譜信息獲取。海洋光學旗下品牌Pixelteq以獨特的芯片濾光技術，可以實現在9*9cm的芯片上獲取8個通道的光譜信息，特別適用于空間和成本要求極高的應用場合。

高光譜成像

Hypespectral

是一種可以捕獲和分析一片空間區域內逐點上光譜的精細技術，由于可以檢測到單個對象不同空間位置上的獨特光譜“特征”，因此可以檢測到在視覺上無法區分的物質。

高光譜示例：圖像由更窄的波段（10-20 nm）組成。高光譜圖像可能有數百或數千個波段。物體與光源的光相互作用并被非成像光譜分析設備（比如光譜儀）接收后，設備可以精確地反應出接收到的光信號在光譜頻帶上分布的強度差異也就是光譜信息。而使用高光譜設備時，從成像特性角度看，可以了解到樣品各個位置的光譜信息，從光譜特性角度看，可以了解在特定光譜帶內的信號位置分布，也就是說，高光譜設備可以獲取更加豐富的細節信息。例如：人眼只能接收三個光譜頻段中物體的光能量信號：紅色，綠色和藍色。也就是我們常稱的發光三原色，但是事實上我們能夠看到由這三種顏色的組合產生的橙色，紫色，青綠色等等的更細微的色彩。但是，我們并不不能區分純黃色和紅綠二色的混合色的差異，這也稱為“同色異譜”。但是高光譜成像卻可以輕松分辨其中的區別。

上圖，兩種黃色，一種是“純色”，另一種是紅色和綠色的混合物，在視覺上可能無法區分，但由于它們的光譜差異，使用光譜設備卻可以將其區分。我們在進行試驗的時候，使用光譜儀得到的數據代表在整個被探測范圍內同入射光源相互作用的所有分子發出的光的平均值；而使用多光譜設備可以獲取被探測范圍內各點在幾個特定頻帶上樣品信息。因此，這兩種設備均無法提供單個區域內非常精細的樣品信息。

高光譜成像儀（HSI）可以類比為數百或數千個單點光譜儀緊密的排在一起并同時關注一片區域，每個光譜儀都獨立工作，并獲取自己所在位置的光譜信息。從HSI輸出的數據是圖片，或者視頻流，這些圖片或者視頻中的每個像素都有自己的光譜，并且每一張光譜都包含數百個光譜頻帶。 高光譜成像技術的這種“全光譜”功能讓人們可以看到一個場景中每一個可分辨的空間位置上的光譜信號，即得到了更多維度的信息。因此高光譜成像的應用場景很豐富，其中包括藝術品鑒別，農作物健康，海岸線測繪，森林，礦物勘探，城市和工業基礎設施，生產線產品質量，環境監控等等。

高光譜的掃描方法和成像效果

上圖：頻譜線掃描采集的示意圖，其中λ代表波長，x和y 代表像素空間位置，t =隨時間的采集。下圖：在傳感器（焦平面陣列（FPA））所在的焦平面上的狹縫圖像和風光后的光譜信息。

高光譜和多光譜的區別

很多時候材料的反射率特征光譜相對于波長的變化可能非常復雜，而其他微小特征使用較粗糙的多光譜成像方法也有可能無法分辨。

上圖中使用多光譜成像（左）識別無法分辨的物質，通過使用高光譜成像（右）被分辨出來。其原因是由于高光譜具有更多的光譜頻帶，因此可以通過更高的光譜分辨率準確地獲得更復雜的指紋特征。

典型應用

高光譜設備可以檢測人眼不可見的紅外特定油漆或染料。同樣，相比于多光譜系統，60或300波段的HSI系統可以提供更豐富的材料反射光譜信息，以實現更精準的物質表征檢測。如下圖即為實驗室中將一片新鮮動物組織放置于傳送帶上使用高光譜成像儀所獲取的圖像和光譜信息：

不同區域的光譜圖：（a）組織樣品上被標記的純脂肪區域，大理石花紋和純瘦肉部分的區域；（b）標記在（a）圖不同區域的光譜圖。

此外我們還可以提供直觀的軟件程序對具有獨特光譜特征的不同物質進行成像分析、分類和可視化。無論這些數據是從空中、地面上還是在實驗室獲得，您都可以在計算機屏幕上看到那些可能不能夠用眼睛分辨的細節。

審核編輯：黃飛