高光谱相机是一种能同时捕捉物体空间信息和光谱信息的先进成像设备。高光谱相机将光谱范围（如400-1000nm、900-1700nm波段）细分成数十甚至数百个连续、极窄的波段，简单来说，它不仅能拍出物体的照片，还能为照片里的每一个像素点生成一条完整的光谱曲线，从而识别物体的物质特征。因不同物...

目前根据市场上比较主流的高光谱相机可分为2类，分别是凝视型高光谱相机和推扫型高光谱相机。凝视型高光谱相机是利用液晶可调谐滤波器（LCTF），在设定波长范围内，对入射光进行连续细分窄波段分光，对每个波段进行高分辨率的二维面阵成像，从而获得完整的高光谱图像序列。

高光谱成像（Hyperspectral Imaging，简称 HSI）是一种同时获取目标空间图像信息和连续精细光谱信息的先进成像技术。以SHIS凝视型高光谱相机为例，它将光线分解为数百个窄而连续的波段（如400~1000nm范围内256个波段），为每个像素生成一条完整的光谱曲线。

想象一下，不用走到田里一片片叶子检查，也不用等作物明显枯萎了才发现问题，而是通过“看”作物反射的光线，就能早期发现它是不是生病或长虫了。这就是光谱技术在作物病虫害监测上的神奇应用！它就像给植物装上了一双特殊的“健康监测眼”。

城市黑臭水体是典型的污染现象，主要由生活污水直排、工业废水、河道断流等因素引发。传统监测依赖人工采样，效率低、覆盖有限，且难以获取河道中心数据。卫星遥感虽可大范围监测，但受时空分辨率限制（如重访周期长、云层干扰），对小尺度河道或突发污染响应不足，而无人机多光谱遥感可以相对更精准。

本篇文章以中达瑞和在深圳“坪山河水环境空天地一体化监测项目”为例，应用MAX-S810进行区域飞行，通过SpecMetis遥感分析平台实现大空间、大尺度范围监测的图谱合一，快速识别水体及岸线生态现状。通过空天地多维数据实测比对，在富营养化评估、藻类水华预警、黑臭水体识别及岸线生态监测中的应...

目前，田间杂草的识别方法主要有3种：人工识别法、遥感识别法和基于机器视觉的识别法，其中，人工识别法是世界上大多数国家和地区普遍沿用的方法，是区分作物和土壤背景的最佳方法，但既费时又费力、效率低下、劳动强度大、完全依赖人工主体的经验与知识，在大面积杂草苗情观测上，人工识别是无能为力的。遥感识...

在军事侦察与环境监测中，绿色伪装涂料因与植被光谱相似而难以被传统光学手段识别。刘志明等人撰写的《 高光谱探测绿色涂料伪装的光谱成像研究》（2009）通过分析绿色伪装涂料与植被（尤其是被子植物叶片）的反射光谱差异，提出了一种基于高光谱成像的可靠探测方法，为星载/机载遥感识别伪装目标提供了新思...