高光譜成像儀在檢測樣品時(shí)，不僅可以獲得樣品的光譜信息，還可以獲得相應(yīng)的圖譜信息。那么，高光譜成像儀圖譜數(shù)據(jù)的定性定量判斷方法有哪些？

高光譜成像技術(shù)定性定量判別的一般的流程如下圖所示。

由于高光譜數(shù)據(jù)冗余，需要應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行定性定量分析。其中定性分析中主要有監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類、參數(shù)分類與非參數(shù)分類、確定性分類與非確定性分類等；定量分析模型中多采用多元變量回歸，可分為線性回歸（MLR，PCR，PLS等）和非線性回歸（ANN，SVM等）。

高光譜成像技術(shù)應(yīng)用于樣本定量模型預(yù)測研究，采集完樣品的原始光譜信息需要對(duì)其進(jìn)行黑白校正，由于高光譜相鄰譜帶之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，利用全波段進(jìn)行多變量建模預(yù)測比較耗時(shí)，且效果不穩(wěn)定，因此需要進(jìn)行特征波段的選擇。

特征波段的選擇方法較多，如相關(guān)系數(shù)波段選擇法、顯變分析波段選擇法，這兩種方法能簡便的提取特征波段，但缺乏對(duì)數(shù)據(jù)多重共線性判別的能力，導(dǎo)致型最終的預(yù)測結(jié)果作為衡量波段選擇的標(biāo)準(zhǔn)。

模擬退火法選擇特征波段，是將預(yù)測模型自身的預(yù)測能力作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，忽略了校正模型的穩(wěn)健性，因此，當(dāng)外界環(huán)境改變時(shí)，模型預(yù)測結(jié)果的重現(xiàn)性較差。

此外還有連續(xù)投影法（SPA）、主成分分析（PCA）等一系列方法應(yīng)用于特征波段的選取。因此，在進(jìn)行定性定量模型判別時(shí)要綜合考慮這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用性，從而使得模型穩(wěn)健性和預(yù)測精確度達(dá)到最佳。