●Применение гиперспектральных технологий в биомедицине

В статье под названием "Гиперспектральная визуализация и спектрально-пространственная классификация для обнаружения рака", опубликованной в 2012 году, представлена гиперспектральная визуализация как новая технология для биомедицинских приложений. В исследовании предлагается усовершенствованный метод обработки и классификации изображений для анализа данных гиперспектральных изображений при обнаружении рака предстательной железы. Разработана и оценена машина опорных векторов наименьших квадратов (LS-SVM) для классификации гиперспектральных данных для улучшения обнаружения раковой ткани. Метод применяется для обнаружения рака предстательной железы у мышей с опухолями. Изображения с пространственным разрешением создаются для выявления различий в характеристиках отражения между раковыми и нормальными тканями. Предварительные результаты на мышах демонстрируют, что методы гиперспектральной визуализации и классификации могут надежно обнаруживать опухоли предстательной железы на животных моделях. Технология гиперспектральной визуализации предоставляет новый инструмент для оптической диагностики рака.

В отдельных исследованиях Houzhu Ding et al. (2015) и Michael S. Chin et al. (2015) свиньи и голые мыши использовались в качестве экспериментальных животных для исследования гиперспектральной визуализации по классификации и восстановлению ожогов. Левое изображение показывает распределение насыщения кислородом и гемоглобина в зонах ожога, полученное с помощью анализа гиперспектральной визуализации. T00, T01, T04, T24 представляют собой моменты времени 0 часов, 1 часа, 4 часа и 24 часов после ожога соответственно. Правое изображение состоит из цветного изображения обожженной кожи голых мышей, изображения насыщенного кислородом гемоглобина, полученного с помощью анализа гиперспектральной визуализации, и среза ткани. Гиперспектральная визуализация позволяет неразрушающую, неконтактную и высокопроизводительную оценку глубины ожога.

Эти исследования демонстрируют потенциал гиперспектральной визуализации в биомедицинских исследованиях, особенно в обнаружении рака и оценке ожогов, за счет использования спектральной и пространственной информации, предоставляемой этой технологией. Сочетание гиперспектральной визуализации и передовых методов анализа дает ценную информацию о диагностике, мониторинге и оценке лечения заболеваний.

●Применение гиперспектральных технологий в биологической классификации

В статье под названием "Неинвазивное измерение отражательной способности кожи лягушки в высоком пространственном разрешении с использованием двойного гиперспектрального подхода", опубликованной в 2013 году, исследовалась спектральная отражательная способность трех видов древесных лягушек с использованием двухкамерной установки, состоящей из двух гиперспектральных систем визуализации. Системы генерировали изображения отражения между 400 и 2500 нм. Исследователи проанализировали спектральную отражательную способность кожи лягушек.

Все три вида древесных лягушек демонстрировали визуально заметную зеленую окраску. Однако значительные различия в спектральной отражательной способности между видами наблюдались между 700 и 1100 нм, что позволяло различать виды.

В этом исследовании подход двойной гиперспектральной визуализации обеспечил высокое пространственное разрешение и широкий спектральный диапазон для анализа отражательной способности кожи лягушки. Полученные данные подчеркивают потенциал гиперспектральной визуализации при неинвазивном изучении спектральных свойств кожи лягушки, особенно при распознавании различных видов на основе их характерных спектральных паттернов отражения.

●Применение гиперспектральных технологий в археологии культурного наследия

С момента открытия терракотовых воинов и лошадей в 1974 году они привлекли внимание всего мира и были провозглашены бывшим президентом Франции Жаком Шираком "восьмым чудом света". Однако эти драгоценные культурные реликвии, в том числе терракотовые воины, были погребены под землей более двух тысяч лет и внезапно подвергаются воздействию воздуха, что делает их очень восприимчивыми к изменениям и создает серьезные проблемы с точки зрения восстановления и сохранения.

Технология гиперспектральной визуализации позволяет бесконтактно получать визуальную спектральную информацию от Терракотовых воинов. Анализируя изображения и спектральную информацию Терракотовых воинов, можно оценить степень ухудшения, вызванного заболеваниями, и определить пигменты, используемые при их производстве. По результатам анализа можно выполнить имитацию восстановления.

Использование технологии гиперспектральной визуализации при восстановлении и сохранении терракотовых воинов дает ценную информацию об их состоянии и помогает в разработке соответствующих стратегий восстановления. Эта технология позволяет неинвазивно исследовать и документировать особенности поверхности терракотовых воинов, пигменты и образцы износа. Понимая степень повреждения и оригинальные красящие материалы, эксперты могут принимать обоснованные решения относительно процесса восстановления.

Применение технологии гиперспектральной визуализации не только способствует восстановлению терракотовых воинов, но и служит значительным достижением в области сохранения культурного наследия. Он предлагает научный и эффективный подход к изучению и сохранению культурных реликвий, обеспечивая их долговечность и передачу исторических и художественных ценностей будущим поколениям.

●Применение гиперспектральных технологий в классификации и распознавании мелкозернистых культур

Гиперспектральные данные позволяют различать более тонкие спектральные различия сельскохозяйственных культур и обнаруживать изменения в более узком спектральном диапазоне, обеспечивая точную детальную классификацию и извлечение информации сельскохозяйственных культур. В настоящее время наиболее популярными и широко применяемыми методами гиперспектральной классификации сельскохозяйственных культур являются спектральный угловой картограф (SAM) и иерархическая классификация на основе дерева принятия решений.

Основываясь на гиперспектральных изображениях, Сюн Чжэнь из Института дистанционного зондирования и цифровой земли Китайской академии наук наблюдал за стадиями роста риса в Чанчжоу. Для точной классификации сортов риса с использованием гиперспектральных изображений был использован метод гибридного дерева решений. Классификация достигла точности 94,9% для различения шести сортов риса.

Чжан Бин рассмотрел общие правила распределения природных объектов и использовал характеристики массивных гиперспектральных данных дистанционного зондирования. Они использовали метод классификации экспертных решений, оптимизированный для спектральных характеристик, для достижения точной классификации сельскохозяйственных культур в Минамимаки, Япония, с использованием гиперспектральных изображений. Результаты показали, что этот подход к классификации не только улучшил точность классификации пикселей, но и значительно уменьшил шум неправильной классификации на полученной карте классификации.

●Применение гиперспектральных технологий в классификации и распознавании мелкозернистых культур

Китай является крупнейшей в мире страной, производящей зерно, с зерном, включая рис, пшеницу, кукурузу, арахис и многое другое. Благодаря применению технологии гиперспектральной визуализации проводится острое обнаружение риса для оценки его качества и разнообразия. Получая гиперспектральные изображения риса, данные на изображениях обрабатываются с использованием анализа основных компонентов (PCA) для снижения размерности и характеристик экстракта, таких как белизна и форма. Модели распознавания зерна для риса устанавливаются с использованием PCA и нейронной сети обратного распространения (BPNN). Установлено, что модель BPNN дает удовлетворительные результаты с точностью 89,91%, в то время как PCA достигает точности 89,18% с небольшой разницей между ними. Объединив BPNN с синтезом данных, точность еще больше повышается до 94,45%. Таким образом, применение технологии гиперспектральной визуализации для обнаружения зерна оказывается практичным для анализа разнообразия и качества риса.