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Resonon無人機高光譜成像技術(shù)有什么優(yōu)勢
Resonon無人機高光譜成像技術(shù)發(fā)展迅速，常見的包括光柵分光、聲光可調(diào)諧濾波分光、棱鏡分光、芯片鍍膜等。
早期是用于航空航天，隨著技術(shù)的快速發(fā)展已逐步走出了應(yīng)用局限，在食品安全、自然災(zāi)害預(yù)測、環(huán)境保護、生物醫(yī)學(xué)、農(nóng)林牧畜漁等領(lǐng)域均有非常多應(yīng)用。
Resonon無人機高光譜的物體成分識別在不同應(yīng)用已得到證明，但現(xiàn)有技術(shù)的體積、成本等原因，都極大的限制了高光譜成像技術(shù)在更多場景中的應(yīng)用、推廣和產(chǎn)業(yè)化，因此目前高光譜成像技術(shù)必須快速的降低成本，向小型化微型化發(fā)展，并且提升在使用體驗方面的便捷度。
Resonon無人機高光譜成像技術(shù)有以下幾點顯著的優(yōu)勢：
(1)有著近似連續(xù)的地物光譜信息。高光譜影像在經(jīng)過光譜反射率重建后，能獲取與被探測物近似的連續(xù)的光譜反射率曲線，與它的實測值相匹配，將實驗室中被探測物光譜分析模型應(yīng)用到成像過程中。
(2)對于地表覆蓋的探測和識別能力極大提高。高光譜數(shù)據(jù)能夠探測具有診斷性光譜吸收特征的物質(zhì)，能準(zhǔn)確的區(qū)分地表植被覆蓋類型，道路地面的材料等。
(3)地形要素分類識別方法是多種多樣的。影像分類既可以采用如貝葉斯判別、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機的模式識別方法，也可以采用基于被探測物的光譜數(shù)據(jù)庫的光譜進行匹配的方法。分類識別特征是既可以采用光譜診斷特征，也可以采用特征選擇與提取。
(4)地形要素的定量和半定量分類識別將成為可能。在高光譜影像中能估計出多種被探測物的狀態(tài)參量，大大的提高了成像高定量分析的精度和可靠性。
因此，通過高光譜設(shè)備獲取到的是一個數(shù)據(jù)立方，不僅有圖像的信息，并且在光譜維度上進行展開，結(jié)果不僅可以獲得圖像上每個點的光譜數(shù)據(jù)，還可以獲得任一個譜段的影像信息。