高光谱成像：让不可见变得可见

 

人眼只能感知整个电磁光谱的一小部分：可见光范围从大约380纳米(nm)波长延伸到700纳米。电磁光谱的其余部分是人眼不可见的。尽管如此，但我们每天都会遇到其他波长的光线，从导致我们的皮肤晒黑或灼伤的太阳紫外线(UV)，到我们用于加热食物的微波炉，无处不在。

自1895年发现X射线开始，成像系统不断取得技术进步。现在，成像系统已经使我们能够“看到”几乎整个电磁光能范围，从高能量、短波长的伽马射线，到低能量、长波长的无线电波，人眼都能“看到”。高光谱成像是一种较新的成像技术，该技术是在最近30年内发展起来的。

完整的电磁辐射光谱。可见光范围（人眼所能看到的）只是该光谱中间的一小部分。

什么是高光谱成像？

从广义上讲，高光谱成像是指采集并处理包含大量不同波长光线的图像，包括电磁光谱的可见光区域和不可见光区域。每种不同的材料（从岩石和化学化合物，到植被和人体组织）通常具有略微不同的光谱特征，称为光谱“指纹”。因此，光谱图像分析可以展示我们周围世界中通过肉眼无法辨别的信息。

更准确地说，该技术称为光谱成像或光谱分析，美国国家航空航天局（NASA）于20世纪80年代对其进行了改进，作为机载成像光谱仪（AIS）计划的一部分。该技术早期进行的一项测试是利用飞行器飞越美国内华达州地区收集的数据对岩层进行地质分析。¹ 

视觉成像系统（比如相机）可能在三个波段（红色、蓝色、绿色）中捕获和评估图像，而多光谱成像系统则可能测量RGB波段以及近红外线（NIR）波段。相比之下，高光谱成像系统采集的图像涵盖更宽广的波长光谱，可细分成数十甚至数百个波段。

举例来说，2007年，美国地质勘探局（USGS）在阿富汗收集了大量高光谱数据，用于生成详细的地表矿物分布图。通过将“连续28次飞行所收集的数据进行整合，并在一台仪器中使用四个不同的模块，以覆盖0.43至2.48微米的光谱范围（430纳米至2480纳米），他们能够识别和绘制31种不同类别的矿物。这些图像针对128个色带进行了处理，每个色带宽度为14-20纳米。”²

阿富汗矿床图，由美国地质勘探局（USGS）收集的高光谱图像数据编制而成。（图片来源：USGS)

跟任何数码相机一样，高光谱成像系统依靠传感器采集信息，一般首选更高分辨率的传感器，以采集到每个像素的更多数据。通常，进入高光谱成像系统的光将被引导通过一个狭缝，然后使用衍射光栅将其分离为不同的波长。

标准高光谱成像相机工作原理示意图。光线从左侧进入，通过入口狭缝聚焦，然后通过衍射光栅引导，以分离不同波长的光线，然后进行聚焦，并由传感器（检测器阵列）进行采集。（图片：来源）

我们可以使用不同的技术扫描一个区域，以采集图像，包括：空间扫描、光谱扫描、非扫描和空间光谱扫描。每种扫描方法与上述示意图略有不同，并产生不同的输出结果。
举例来说，空间扫描通常包含棱镜，而光谱扫描则可能使用光学带通滤波器。如今，许多高光谱成像系统提供至少100个光谱波段，并具有可用于不同应用的各种波长范围，比如1-5 nm、400-1000 nm等。³

高光谱成像应用

高光谱成像技术当前和潜在的应用领域非常广泛。借助无人机技术，现在比以往任何时候都更容易向偏远或难以到达的地区发送成像系统，用于收集信息。

事实上，高光谱遥感系统已经用于“星载、机载和地基传感、无人机系统和水下航行器”4探索。应用领域包括农业、天文学、生物医学成像、环境监测、食品加工、地质学、矿物学、分子生物学、物理学和监测监控。下面列举一些不同行业的例子：

• 农业。飞机收集的高光谱数据可用于分析农作物，以表征生长、分子组成、水位、入侵杂草等。
• 食品加工。高光谱成像系统可以对水果等食品进行评估，以识别任何质量问题，比如瘀伤、腐烂斑点等；还可表征肉类的等级、细脂肪纹路、颜色和质地；以及用于从壳碎片和任何异物颗粒中分拣坚果。
• Environment.高光谱成像系统可以轻松检测到湖泊和河流中大量繁殖的藻类或污染，还能够精确识别水体或湿地中的磷酸盐、硝酸盐等化学物质含量。
• 采矿和化石燃料。高光谱成像系统可以精确定位矿床，并对其进行分级，从而大大提高勘探钻井的准确性。此外还可用于识别和评估石油泄漏。
• 医学诊断。 现代医疗保健和疾病治疗在很大程度上依赖于先进的成像技术，比如MRI、CT和PET扫描，以评估骨骼、组织、器官等内部结构。高光谱成像技术可以对这些工具包进行重要的补充，其通常能够以更具成本效益、更安全且更易于使用的方式在临床环境中获取患者组织形态（形状和结构）和生化特征的高分辨率图像。
• 薄膜检测。如今，薄膜在许多行业中都是一种至关重要的材料，从用于存储食品的保鲜膜，到用于TFT半导体的高等级薄膜，应用十分广泛。通过将光线投射到薄膜上，并测量光谱干涉，高光谱成像系统能够以微米级精度测量薄膜，以确保厚度均匀性。

左：预测麦田产量，以作为肥料浓度函数。通过8次氮化处理，对24个地块的叶绿素进行测量（图片来源）。右：我们可以分析药物，以验证成分和浓度，检查胶囊和泡罩包装密封，并评估其他质量规格，包括在高速生产线上。（图片：© Specim）

应用示例：Specim线上工业检测

总部位于芬兰的Specim Spectral Imaging, Ltd. 是柯尼卡美能达集团成员公司，也是瑞淀的姐妹企业之一。该公司专注于开发高光谱成像技术，用于研究和工业用途。该公司的高光谱成像系统目前用于多种工业环境，包括回收利用和废弃物管理运营，这些领域在日渐拥挤的地球上正变得越来越重要。

高效回收废弃物并将其变成可重复使用的原材料，这是帮助减缓全球变暖以及减少自然资源开采的重要措施之一。为了有效地做到这一点，回收工厂必须能够可靠且准确地分离各种材料。此外，材料纯度也很重要，以确保正在熔化和加工以供重复使用的材料不会受到微量不同物质的污染。

我们可以肉眼看到用于制造塑料部件的染料颜色，但仅此而已（左）。而通过使用高光谱成像系统，我们可以识别和测量每种类型的塑料及其化学成分（右图）。（图片：© Specim）

Specim的高光谱传感器系统正在帮助回收商改进材料处理和分拣运营，使他们能够更高效地实现盈利。举例来说，该公司帮助西班牙的PICVISA公司使用Specim的紧凑型FX17 FX17相机构建机器视觉解决方案，每小时可分拣6000公斤的塑料包装。阅读案例研究者观看以下视频：

光谱视角

尽管地球北半球大部分地区的人们目前正在经历令人不适的炎热天气，但我们仍然应当感谢太阳，它是我们最大的电磁能量来源。除了成像系统、X射线机、手机、雷达导航、夜视镜、紫外线消毒、无线电通信以及我们现在依靠人造能源可以使用的不同光谱的许多其他有益应用之外，太阳光一直是使地球上的生命成为可能的关键因素。

 

引用文献

• Feldman, S. C., Taranik, J. V. and Mouat, D. A., “A First Look at Airborne Imaging Spectrometer (AIS) Data in an Area of Altered Volcanic Rocks and Carbonate Formations, Hot Creek Range, South Central Nevada,” PL Proc. of the Airborne Imaging Spectrometer Data Anal. Workshop, June 15, 1985.
• Gibbons, K., “Hyperspectral Imaging What is it? How does it work?” Tech Briefs, March 1, 2014.
• Ibid.
• Lodhi, V., Chakravarty, D., and Mitra, P., “Hyperspectral Imaging for Earth Observation: Platforms and Instruments,” Journal of the Institute of Science, Vol 98, pp 429-443, May 9, 2018. DOI: 10.1007/s41745-018-0070-8
• Yoon, J., “Hyperspectral Imaging for Clinical Applications,” BioChip Journal, Vol 16, pp 1-12, January 4, 2022. DOI: 10.1007/s13206-021-00041-0