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高光譜成像系統的應用：

農牧業運用

農牧業層面，不一樣綠色植物有不一樣的光譜儀，同樣綠色植物在不一樣標準下光譜儀也是差別。比如，高光譜數據信息能夠用于提示農戶農作物威逼或危害野草的初期征兆，還可以明確成熟情況。高光譜顯像技術性在智能農業和環保監測層面的運用愈來愈多，堅信在沒多久的未來，也有質的飛躍。

明確光譜儀特點和綠色植物生理學特征參數的精確關聯是國際性科學研究的一部分，這使指定應用滅草劑、化肥和有機肥變成將會。這類農作物管理方法技術性會讓農戶有目的性的定量分析應用有機肥，降低成本，并獲得更大盈利。因而，高光譜技術性得到了強大的體系支撐點，尤其是將食品類供貨和生態環境保護做為關鍵難題的亞洲地區。

高光譜成像系統在工業生產中的應用

對比于郊外田地和山林，加工廠的自然環境更強操縱，因而，高光譜顯像在工業分類中的運用愈來愈普遍。傳統式的視覺識別系統沒辦法對具備類似色調或外型的物塊開展歸類，如：沒辦法鑒別具備類似色調的果子、蔬菜水果或與構成其由此可見色調不相干的原材料（如再生顆粒）。當規范視覺識別系統歸類不成功時，這種歸類工作中只有由人工服務來進行，價錢昂貴、速度比較慢、差錯率高。

運用高光譜顯像技術性，不但能夠運用高光譜數據信息去歸類類似色調的原材料，還可以獲得可見光范圍之外的信息內容，如紅外線和紫外線股票波段。即時的深度學習優化算法能夠秒級解決數據信息而且傳送這種信息內容至機器人手臂或氣體噴氣機等電動執行機構上進行歸類工作中。

手機軟件及優化算法

盡管照相機的設計方案和生產制造從技術上具備趣味性，但產品研發出靠譜的用以工業分類的高定量分析手機軟件是機會，也是挑戰。因為深層次深度學習專業知識隨著在廣泛運用的簡易優化算法中，高光譜機器視覺技術開發軟件是一項令人激動的科技。

光譜儀圖象數據統計分析的傳統式方式是應用植被指數或光譜儀指數的概念，別名股票波段組成，這種指數值是每一像元的指標值，根據精確測量好多個特定股票波段的光譜儀抗壓強度，再由簡易解析幾何組合計算算出。比如，普遍的植被指數（NDVI）即歸一化差分信號植被指數，開始用以多光譜儀遙感影像中，給出每一清晰度的光的反射光譜儀，能夠在每一清晰度中獲取NDVI指數值。