超光谱映射:解锁知识新领域

H级yper光谱成像技术初始开发用于遥感和工业应用,已遍历各种产业文章探索超光谱成像复杂性,深入原理和仪表并深入应用,主要侧重于保健行业从环境监控到疾病检测 超光谱成像改变了我们捕捉分析光谱数据的能力 揭开曾不可及的隐蔽洞见

比人视觉强

超光谱成像是一种非侵入成像技术,它综合光谱学和传统成像的力量高光谱记录数据与传统成像系统不同,传统成像系统用三或四光谱带捕捉图像,超光谱成像记录数据用数以百计的窄相邻光谱带采集在传统成像中,人眼看到可见光色多为三大波段-(长波长(见红色)、中波长(见绿色)和短波长(见蓝色)。光谱成像将频谱分解成多带图像分带技术可扩展至可见频谱范围以外

超光谱成像记录光谱有细波分辨率并覆盖多波长高光谱成像测量连续光谱带,而不是多光谱成像测量空间光谱带超光谱成像系统以100多相邻光谱带获取图像,而多光谱成像系统则以10小段获取图像

引用 :https://altigator.com/en/multispectral-and-hyperspectral-drone-imagery/

超光谱成像原理

常规成像捕捉场景时光谱带有限,通常是可见范围(红、绿、蓝),有时近红外线光谱信息有限,无法辨别可见频谱中相似颜色的材料

对比之下,超光谱成像探索光谱数据隐蔽领域,捕捉成百上千相邻窄谱段的场景丰富的光谱信息使得超光谱成像超越人视界,用相同的视觉外观对材料进行鉴别并揭开水分含量、热量或化学组成等非视觉现象

超光谱成像捕捉数据跨电磁频谱,覆盖红外可见度,并在某些情况下扩展至微波广度光谱覆盖使超光谱成像具备辨识素材的能力光谱签名相似指纹正像指纹用来识别个人一样,独特的光谱信息有助于物料识别、分类和分析

引用 :https://www.specim.com/technology/what-is-hyperspectral-imaging

超光谱成像获取全连续光谱 场景中每点(x,y),产生三维数据立方体函数数据立方体像书多页每一页可按特定波长被视为图像数据

引用:高光谱图像注册和构造异常采样数据https://liu.diva-portal.org/smash/get/diva2:1596253/FULLTEXT01.pdf

使用数据立方体可从图像像素提取全谱或可视化特定波长图像使用此信息,我们可以回答基于频谱和基于位置的问题“where”。

分析超光谱图像数据时,我们可以利用AI的力量解析复杂光谱数据中的深度洞见AI算法可辨别微光谱变异性,帮助精确物料识别、环境监控和疾病诊断通过自动化分析超光谱数据,AI基础方法减轻人工判读的负担,加速决策并增强结果精度AI和超光谱成像之间的这种协同关系准备使产业发生革命化,如农业、地质学、医学和遥感、驱动创新和数据丰富应用效率

用例

光谱成像应用到各种尺度的广泛科学研究中,例如遥感、生物色素测定、医学、沿海海洋成像、水分析、农业、文化遗产和考古学等
几例跨行业使用

保健应用

癌症检测

• 早期检测 :超光谱成像可识别组织中的微光谱差异,帮助及早检测各种癌症
• 外科指导 :超光谱成像帮助外科医生识别肿瘤边缘和健康组织,使肿瘤清除更加精确

描述学 :

• 皮肤损伤分析皮肤科专家使用超光谱成像评估皮肤损伤,帮助诊断诸如黑素瘤等条件
• 伤口愈合通过分析受影响地区光谱变化监测伤口愈合进度

神经成像 :

• 增强可视化:超光谱成像增强脑结构的视觉化和异常性,为神经外科医生和研究人员提供宝贵的洞见

Endoscop:

• 胃肠成像:超光谱内分镜可检测并分类胃肠道异常并增强敏感度
• 癌症筛检帮助及早检测直肠癌和食道癌

农业应用

作物健康监控

• 早期疾病检测超光谱成像可识别受疾病或害虫影响的植物光谱特征的微小变化早期检测可及时干预,减少作物损耗
• 养分缺陷识别它可以分析植物光谱响应帮助农民优化肥料应用

精度农业

• 效果预测 :高光谱数据可用于预测作物产量,评估整个生长季节的植物健康和生长
• 可变速率应用农民可精确定制灌溉、肥化和杀虫剂应用,基于田内不同地区的具体需求

土壤分析

• 土壤组成超光谱成像可判定土壤组成和特性,包括水分含量、有机物和矿物质含量,帮助农民对土壤管理作出知情决策
• 水土流失检测通过分析土壤光谱特征识别易土流失区,允许实施侵蚀控制措施

杂草检测管理

• 杂草识别法超光谱成像可基于粒度差分作物和杂草,实现精确和定向除草控制
• 减少除草用法通过精确识别杂草,农民可减少除草用法,节省成本并尽量减少环境影响

作物成熟度评估

• 收割定时 :高光谱成像分析与作物成熟度和质量有关的光谱变化,可确定收成最优时间
• 水果成熟度:果园帮助评估水果成熟性,确保果实选取时适时市场准备

病虫害管理

• 害虫检测高光谱成像可识别作物中的害虫,允许定向害虫管理策略
• 趣味感染检测:它帮助检测葡萄或小麦等作物中的真菌感染,允许及早处理

• 矿产品识别超光谱成像可精确识别矿物,基于它们独特的光谱特征这对于探矿贵重矿物如金、铜和稀土元素特别有用
• 矿区划分帮助绘制地质构造内矿物分布图 帮助划分矿体和沉积边界

地质映射

• Terrain分析超光谱数据可用于创建详细地质图,根据不同岩石类型、构造和地质结构的光谱特征对其进行区分。
• 故障检测 :帮助识别地质故障、骨折和结构特征,这些特征对理解区域地质历史至关重要

油气勘探

• 油气检测高光谱成像通过检测光谱数据中与油气有关的吸收特征,可帮助识别油气沉积
• 储量描述 :帮助地表下水库特征化,包括漏洞和矿子组成优化钻取作业

环境监控

• 水质量评估高光谱成像可用于评估水质,分析水体光谱特征,识别污染物并监测随时间变化
• 土地退化:帮助监测地质环境因素引起的土地退化、侵蚀和土壤组成变化

遥感用于地质测量

• 航空和卫星成像高光谱传感器安装在飞机和卫星上,为区域地质测量和环境监测提供广阔透视
• 矿产资源管理地质学家使用遥感平台超光谱数据评估大片偏远地区矿产资源潜力

自然危害评估

• 滑坡预测高光谱成像可用分析地形和土壤条件检测潜在的滑坡易发区
• 地震研究帮助研究故障线和构造活动,分析地质特征并随时间变化

未来趋势-推延数据发现极限

超光谱成像挑战包括数据存储、处理复杂性和高级算法需求持续技术进展,包括微型化和自动化,使超光谱成像更易获取

超光谱成像未来在自主飞行器、文化遗产保存和空间探索、扩展地平面和使隐形频谱比任何时候都更易获取等领域有希望。

超光谱成像超越原创并成为一个强大的工具,各种应用遍及多行业光谱数据采集分析能力改变了我们监测环境、种植作物、探索地球甚至诊断疾病的方式高光谱成像无疑会继续照亮隐蔽频谱并释放新知识领域和发现领域

关于作者

名称 :AmolGharpure
标识 :高级求解架构师-保健和生命科学
Amol拥有18+年保健领域嵌入式产品开发经验,在整个产品开发周期内设计开发医疗设备方面有宝贵经验

名称 :Srinivas Rao库达维利
标识 :高级校长-保健和生命科学
Srinivas有超过25年的经验遍历消费者电子学、生物医学仪器和医学成像引导研发团队, 聚焦端对端3D/4D量化应用并发布数项“面向市场研究概念”解决方案并带领跨功能团队驱动应用研究、产品开发、人因子团队、临床研究、外部协作和创新积聚各种技能组和问题挑战并拥有超过25份专利归档和12份跨域专利赠款,指导超过30+学生项目,为超过10+硕士论文学生提供指南,同行论文评审员和IEE高级成员(2007年)。