高光谱相机&多光谱相机的定义若按标准定义，高光谱相机至少有100个波段，而多光谱相机只有十几个或更少波段数。但这个定义没有考虑到光谱范围的宽度或光谱采样，若相机以50个波段覆盖400-600 nm的光谱范围，则它不是高光谱相机；而如果它以相同的光谱采样覆盖400–800 nm 的光谱范围（这一次是100个波段），则它是高光谱相机。其实，我们更关注的是光谱分辨率（FWHM，半高宽，半高宽定义了相机的光谱分辨率），因为光谱分辨率代表了光谱相机将两个连续光谱峰彼此分开的能力。

高光谱相机可以提供平滑的光谱、更高的光谱分辨率；而多光谱相机提供的更像是锯齿状的光谱图，无法描绘窄光谱的特征。

我们用SPECIM FX17 高光谱相机对杏仁和壳进行研究：比较光谱合并、光谱不合并两种情况下的分选效果（光谱合并，多光谱相机，是指合并连续的光谱波段）。用FX17相机采集杏仁和杏仁壳的个数据：光谱范围为900 – 1700 nm、涵盖224 个波段；对FX17相机进行光谱合并设置后，采集第二个数据：光谱范围为900 – 1700 nm、只涵盖28个波段。

在农业战略和智能农业方法的指导下，规模化农场已经开始趋向于使用多光谱相机来帮助实现率、低成本、高精度的农作物监测。多光谱图像是评估土壤的非常有效的工具，比如评估土壤生产力。

除了估算作物产量外，多光谱成像还可以帮助农民查看受损作物并对作物生长管理进行必要的介入。使用多光谱成像识别杂草、疾病和害虫正变得越来越流行，因为早期检测有助于实现良好的植物生长。多光谱成像还可以帮助计算植物和确定农场人口密度。它不仅有助于提供土壤肥力数据，而且在与作物生产相关的土地管理方面也具有巨大潜力。

除了与植物生长相关的帮助之外，多光谱成像结合深度学习和人工智能还有助于控制和测量作物灌溉效果。

对于水果和蔬菜产品的检测，多光谱成像可以提供可见光和不可见光波长的组合来测量和分析外在特征（如颜色、质地、表面损伤、形状和大小）和内在特征（如矿物质含量、成熟度、水分含量、糖和脂肪含量）。

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