高光谱遥感(hyperspectral remote sensing)又叫成像光谱遥感，是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术。高光谱遥感器能够同时获取目标区域的二维几何空间信息与一维光谱信息，因此高光谱数据具有“图像立方体”的形式和结构，体现出“图谱合一”的特点和优势。高光谱图像中的每个像元记录着瞬时视场角内几十甚至上百个连续波段的光谱信息，其光谱分辨率在400—2500 nm波长范围内一般小于10 nm。将这些光谱信息作为波长的函数可以绘制一条完整而连续的光谱曲线，反映出能够区分不同物质的诊断性光谱特征，使得本来在宽波段多光谱遥感图像中不可探测的地物在高光谱遥感中能够被探测。
高光谱遥感技术的这种特质使得其在矿产勘探、环境监测、精准农林和国防军事等领域都产生了重要的应用价值，同时也给图像处理与信息提取技术的发展带来了新的挑战。
高光谱遥感成像示意
过去30多年间，高光谱遥感技术自提出以来得到了迅猛的发展，同时高光谱图像处理与信息提取技术也在不断取得新的突破。高光谱图像处理与信息提取技术的研究主要包括数据降维、图像分类、混合像元分解和目标探测等方向。
高光谱遥感是21世纪末对地观测领域所取得的重要技术突破之一，伴随着遥感器技术本身的发展，高光谱遥感卫星系统必将步入智能化时代。针对这一趋势和方向，高光谱图像处理与信息提取技术需要在理论和方法上进一步创新，尤其要重视多学科交叉、软硬件结合以及理论和应用的相互促进。
在多学科交叉方面。随着计算理论和优化理论的不断发展，在模式识别、机器学习和人工智能领域涌现出了大量新理论、新方法和新技术，这些成果应用于高光谱图像处理与信息提取的速度也越来越快。
遥感本来就是多学科交叉的领域，地理学、电子学和计算机科学都对遥感科学技术的发展产生了重要影响，甚至更为基础的数学、物理学和看似与遥感技术并无关系的生物学、管理学等领域，也为高光谱图像处理与信息提取提供了新观点和值得尝试的新思路。
其次，在软硬件结合方面。随着高光谱图像实时处理需求的增加以及移动计算、近似计算、专用计算芯片等计算前沿技术的发展，将高光谱图像处理算法与计算硬件相结合，解决算法与计算架构的匹配优化问题，实现信息在高维特征数据中的“所见即所得”，使得高光谱成像系统从数据采集器转变为信息感知器，将成为高光谱图像处理未来的重要研究方向，也将极大地促进高光谱技术的普及和推广。
从空间到地面，高光谱成像技术在深空外星探索、地矿勘探、大气和水环境监测、战场侦察和评估等方面，都已经成为一种重要的探测手段，相信随着定标一致性和可靠性、成像实时性、装置小型化、轻质化水平的进步，高光谱成像技术将会迎来更广阔的应用空间。
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