2026年高光谱遥感选型指南发布，助力科研速度提升

高光谱遥感属于光学遥感的一种，是指利用许多窄波段电磁波获取感兴趣目标地物的物理参数信息的技术，主要由光学系统、信号处理模块、数据采集等模块构成。

传统的多光谱传感器只能获取地物少数几个关键波段，高光谱遥感的核心优势是获取目标物连续、窄波段的光谱曲线，可实现精细的物质成分识别、定量反演与动态监测，其应用领域与选型高度绑定——不同场景对平台、光谱分辨率、空间分辨率的要求差异极大。

某河流无人机高光谱叶绿素 a 反演图

选型的核心逻辑是：先明确应用场景的「空间尺度 + 精度要求」，再平衡「光谱分辨率 - 空间分辨率 - 成本」的三角关系，最后匹配配套的软硬件能力。以下是分步骤的选型要点：

平台是选型的基础，直接决定了监测范围、数据采集效率和使用成本，需严格匹配场景：

· 机载高光谱仪：适合区域级、高精度、中范围监测（如县域农业调查、矿山填图、城市精细分类）。优点是空间分辨率高（厘米级到米级）、可灵活规划航线、受天气影响较小；缺点是成本较高（需飞机或无人机）、数据采集范围有限。

· 地面/手持高光谱仪：适合定点、实时、精细测量（如田间作物监测、食品质检、矿物样品分析、城市单点检测）。优点是便携、成本低、光谱分辨率高、可实时分析；缺点是监测范围极小，适合点尺度或小面尺度的研究。

不同物质的特征吸收峰分布在不同的波段范围，选型时需覆盖目标物的关键吸收波段，避免盲目追求宽波段：

· 可见光 - 近红外（VNIR，400-1000nm）：适合植被、水体、土壤的基础监测（如植被 NDVI、水体叶绿素、土壤有机质），是最基础的波段范围，几乎所有高光谱仪都覆盖；

· 短波红外（SWIR，1000-2500nm）：适合矿物识别、土壤重金属、农产品品质、建筑材料的精细分析，是地质、农业、质检的核心波段，建议优先选择覆盖VNIR-SWIR的设备；

· 紫外（UV，200-400nm）：适合大气污染监测、水体紫外吸收特征分析，应用场景较窄，非必要不选择。

· 数据采集效率：机载设备关注航速、幅宽、帧频，地面设备关注单次测量时间、扫描速度，直接决定项目的执行效率；

· 环境适应性：野外作业关注防水、防尘、抗低温、低功耗，机载设备关注抗振动、抗电磁干扰，地面设备关注便携性、电池续航；

· 数据格式与兼容性：优先选择支持通用格式（如 ENVI、TIFF、HDF5） 的设备，方便后续用 ENVI、QGIS、Python 等软件处理，避免封闭格式导致的二次开发成本；

· 配套软件：高光谱数据处理的门槛极高，优先选择自带「一键式分析功能」的设备（如植被指数计算、矿物识别、水质参数反演），对于科研用户，需支持自定义算法开发（如提供 SDK、API）。

双利合谱作为国产高光谱领域的领航者，覆盖无人机高光谱、日光诱导叶绿素荧光系统、便携式高光谱、室内高光谱系统、显微/荧光高光谱系统五大核心产品线，以机械推扫式技术为核心，具备参数不虚标、场景适配准、性价比高的优势。以下是按应用场景分类的产品推荐与选型建议，帮您快速匹配需求。

双利合谱的产品线覆盖了高光谱遥感的主流应用场景，核心产品在光谱分辨率、信噪比、易用性方面表现突出。建议先明确应用场景的空间尺度、波段需求、精度要求，再按上述指南选择对应产品。如需更精准的选型，可提供具体应用场景（如“县域农业病虫害监测”“食品霉变快速检测”），获取定制化推荐方案。