초분광 영상

초분광 영상(hyperspectral imaging)은 전자기 스펙트럼 전반의 정보를 수집하고 처리한다. 초분광 영상의 목표는 사물, 재료 식별 또는 과정 탐지를 목적으로 장면 이미지의 각 화소에 대한 스펙트럼을 얻는 것이다. 스펙트럼 영상장치는 크게 세 가지 종류가 있다. 시간에 따라 이미지를 읽는 푸시 브룸 스캐너 및 관련 위스크 브룸 스캐너 (공간 스캐닝), 다른 파장에서 영역 이미지를 획득하는 대역 순차 스캐너 (스펙트럼 스캐닝), 그리고 스냅샷 초분광 영상장치가 있으며, 이는 고정 배열을 사용하여 즉시 이미지를 생성한다.

인간의 눈은 가시광선의 색을 주로 세 가지 대역으로 보지만 (긴 파장은 빨간색으로, 중간 파장은 녹색으로, 짧은 파장은 파란색으로 인식), 스펙트럼 영상은 스펙트럼을 훨씬 더 많은 대역으로 나눈다. 이미지를 대역으로 나누는 이 기술은 가시광선 외의 영역으로도 확장될 수 있다. 초분광 영상에서 기록된 스펙트럼은 미세한 파장 분해능을 가지며 넓은 파장 범위를 커버한다. 초분광 영상은 간격이 있는 스펙트럼 대역을 측정하는 다중 대역 영상과 달리 연속적인 스펙트럼 대역을 측정한다.

엔지니어들은 천문학, 농업, 분자 생물학, 생체 의료 영상, 지구 과학, 물리학 및 감시 분야에 적용하기 위해 초분광 센서와 처리 시스템을 구축한다. 초분광 센서는 전자기 스펙트럼의 넓은 부분을 사용하여 물체를 관찰한다. 특정 물체는 전자기 스펙트럼에서 고유한 "지문"을 남긴다. 스펙트럼 특징으로 알려진 이러한 "지문"은 스캔된 물체를 구성하는 재료를 식별할 수 있게 한다. 예를 들어, 기름에 대한 스펙트럼 특징은 지질학자들이 새로운 유전을 찾는 데 도움이 된다.

 센서 
비유적으로 말하면, 초분광 센서는 일련의 "이미지"로 정보를 수집한다. 각 이미지는 스펙트럼 대역으로도 알려진 전자기 스펙트럼의 좁은 파장 범위를 나타낸다. 이러한 "이미지"는 처리 및 분석을 위한 3차원 (x, y, λ) 초분광 데이터 큐브를 형성하기 위해 결합되며, 여기서 x와 y는 장면의 두 공간 차원을 나타내고 λ는 스펙트럼 차원 (파장 범위를 포함)을 나타낸다.

기술적으로 말하면, 센서가 초분광 큐브를 샘플링하는 네 가지 방법이 있다: 공간 스캐닝, 스펙트럼 스캐닝, 스냅샷 이미징, 그리고 공간-스펙트럼 스캐닝.

초분광 큐브는 NASA의 공중 가시/적외선 영상 분광기 (AVIRIS)와 같은 공중 센서 또는 NASA의 EO-1 위성과 같은 위성에서 초분광 장비인 하이페리온으로 생성된다.Schurmer, J.H., (Dec 2003), Air Force Research Laboratories Technology Horizons 그러나 많은 개발 및 검증 연구에서는 휴대용 센서가 사용된다.Ellis, J., (Jan 2001) Searching for oil seeps and oil-impacted soil with hyperspectral imagery , Earth Observation Magazine.

이러한 센서의 정밀도는 일반적으로 스펙트럼 분해능으로 측정되며, 이는 캡처되는 스펙트럼 각 대역의 너비이다. 스캐너가 상당히 좁은 주파수 대역을 많이 감지하면, 몇 개의 화소로만 캡처되더라도 물체를 식별할 수 있다. 그러나 공간 해상도는 스펙트럼 분해능 외에 다른 요소이다. 화소가 너무 크면 여러 물체가 같은 화소에 캡처되어 식별하기 어려워진다. 화소가 너무 작으면 각 센서 셀에 캡처되는 강도가 낮아지고, 감소된 신호 대 잡음비는 측정된 특징의 신뢰도를 떨어뜨린다.

초분광 이미지의 획득 및 처리는 영상 분광학 또는 초분광 큐브와 관련하여 3D 분광학이라고도 한다.

 스캐닝 기술 
섬네일|upright=2.1|네 가지 초분광 영상 기술에 대한 개별 센서 출력을 보여주는 사진. 왼쪽에서 오른쪽으로: 슬릿 스펙트럼; 단색 공간 맵; 초분광 큐브의 '원근 투영'; 파장 코딩 공간 맵.

초분광 큐브의 3차원 (x, y, λ) 데이터셋을 획득하는 기본적인 네 가지 기술이 있다. 각 기술은 상황에 따라 장점과 단점이 있으므로, 기술 선택은 특정 응용 분야에 따라 달라진다.

 공간 스캐닝 
섬네일|초분광 영상 획득 기술, 두 공간 차원 (x, y)과 한 스펙트럼 차원 (λ)을 가진 초분광 데이터큐브의 단면으로 시각화.
공간 스캐닝에서 각 2차원 (2D) 센서 출력은 완전한 슬릿 스펙트럼 (x, λ)을 나타낸다. 공간 스캐닝을 위한 초분광 영상 (HSI) 장치는 장면의 스트립을 슬릿에 투영하고 프리즘 또는 회절 격자로 슬릿 이미지를 분산시켜 슬릿 스펙트럼을 얻는다. 이러한 시스템은 이미지를 라인별로 분석해야 하는 단점 ( 푸시 브룸 스캐너 사용)과 광학 경로에 일부 기계 부품이 통합되어 있다는 단점이 있다. 이러한 라인 스캔 카메라를 사용하면 플랫폼 이동 또는 스캐닝을 통해 공간 차원을 수집한다. 이를 위해서는 이미지를 '재구성'하기 위해 안정화된 마운트 또는 정확한 포인팅 정보가 필요하다. 그럼에도 불구하고 라인 스캔 시스템은 모바일 플랫폼을 사용하는 것이 합리적인 원격탐사에서 특히 흔하다. 라인 스캔 시스템은 컨베이어 벨트에서 움직이는 재료를 스캔하는 데도 사용된다. 라인 스캐닝의 특수한 경우는 점 스캐닝 ( 위스크 브룸 스캐너 사용)으로, 슬릿 대신 점 모양의 조리개가 사용되고 센서는 본질적으로 2D가 아닌 1차원이다.

 스펙트럼 스캐닝 
스펙트럼 스캐닝에서 각 2D 센서 출력은 장면의 단색 (즉, 단일 파장), 공간 (x, y)-맵을 나타낸다. 스펙트럼 스캐닝을 위한 HSI 장치는 일반적으로 광학 대역 통과 필터 (조정 가능 또는 고정)를 기반으로 한다. 플랫폼이 정지된 상태에서 필터를 하나씩 교체하여 장면을 스펙트럼으로 스캔한다. 이러한 "정지" 파장 스캐닝 시스템에서는 장면 내에서 움직임이 있을 경우 스펙트럼 번짐이 발생하여 스펙트럼 상관/탐지를 무효화할 수 있다. 그럼에도 불구하고 스펙트럼 대역을 선택하고 장면의 두 공간 차원을 직접적으로 표현할 수 있다는 장점이 있다. 비행기와 같은 움직이는 플랫폼에서 영상 시스템이 사용되는 경우, 다른 파장에서 획득된 이미지는 장면의 다른 영역에 해당한다. 각 이미지의 공간 특징은 화소들을 재정렬하는 데 사용될 수 있다.

 비스캐닝 

비스캐닝에서 단일 2D 센서 출력은 모든 공간 (x, y) 및 스펙트럼 (λ) 데이터를 포함한다. 비스캐닝용 HSI 장치는 스캐닝 없이 한 번에 전체 데이터큐브를 생성한다. 비유적으로 말하면, 단일 스냅샷은 데이터큐브의 원근 투영을 나타내며, 이를 통해 3차원 구조를 재구성할 수 있다. 이러한 스냅샷 초분광 영상 시스템의 가장 두드러진 이점은 스냅샷의 장점 (더 높은 광 처리량)과 짧은 획득 시간이다. 컴퓨터 단층 촬영 영상 분광계 (CTIS), 광섬유 재형성 영상 분광법 (FRIS), 렌즈 배열을 사용한 적분장 분광법 (IFS-L), 다중 조리개 적분장 분광계 (Hyperpixel Array), 이미지 슬라이싱 미러를 사용한 적분장 분광법 (IFS-S), 이미지 복제 영상 분광법 (IRIS), 필터 스택 스펙트럼 분해 (FSSD), 코딩된 조리개 스냅샷 스펙트럼 영상 (CASSI), 이미지 매핑 분광법 (IMS), 그리고 다중 스펙트럼 사냑 간섭계 (MSI)를 포함한 여러 시스템이 설계되었다. 그러나 계산 노력과 제조 비용이 높다. 비스캐닝 초분광 장비의 계산 요구 사항과 잠재적인 높은 비용을 줄이기 위한 노력으로, 다변량 광학 컴퓨팅을 기반으로 한 시제품 장치들이 시연되었다. 이 장치들은 다변량 광학 요소 스펙트럼 계산 엔진 또는 공간 광 변조기 스펙트럼 계산 엔진을 기반으로 한다. 이러한 플랫폼에서는 이미징 전에 광학 영역에서 화학 정보를 계산하여 화학 이미지가 추가 컴퓨팅 없이 기존 카메라 시스템에 의존한다. 이러한 시스템의 단점으로는 스펙트럼 정보가 전혀 획득되지 않고 화학 정보만 획득되므로 사후 처리 또는 재분석이 불가능하다는 점이다.

 공간-스펙트럼 스캐닝 

공간-스펙트럼 스캐닝에서 각 2D 센서 출력은 파장 코딩된 ("무지개색", λ = λ(y)), 공간 (x, y)-맵을 나타낸다. 2014년에 소개된 이 기술의 시제품은 기본적인 슬릿 분광기 (슬릿 + 분산 요소) 뒤에 특정 비제로 거리에 카메라가 위치한다. 고급 공간-스펙트럼 스캐닝 시스템은 공간 스캐닝 시스템 앞에 분산 요소를 배치하여 얻을 수 있다. 스캐닝은 전체 시스템을 장면에 상대적으로 이동하거나, 카메라만 이동하거나, 슬릿만 이동하여 달성할 수 있다. 공간-스펙트럼 스캐닝은 공간 및 스펙트럼 스캐닝의 일부 장점을 통합하여 일부 단점을 완화한다.

 초분광과 다중 스펙트럼 영상의 구분 
섬네일|upright=1.2|다중 스펙트럼과 초분광의 차이.
초분광 영상은 일반적으로 스펙트럼 영상 또는 스펙트럼 분석이라고 불리는 기술의 한 종류이다. "초분광 영상"이라는 용어는 1980년대 중반 NASA의 공중 영상 분광계 (AIS)와 AVIRIS 개발에서 유래되었다. NASA는 "초분광 영상"보다 더 이전 용어인 "영상 분광학"을 선호하지만, 후자의 용어가 과학 및 비과학 분야에서 더 널리 사용되고 있다. 동료 심사를 거친 서한에서 전문가들은 "영상 분광학" 또는 "스펙트럼 영상"이라는 용어를 사용하고 "하이퍼-", "슈퍼-", "울트라-"와 같은 과장된 접두사를 피하여 논의에서 오칭을 방지할 것을 권장한다.

초분광 영상은 다중 스펙트럼 영상과 관련이 있다. 하이퍼-와 다중 대역 사이의 구분은 때때로 임의의 "대역 수" 또는 측정 유형에 근거하여 잘못 이루어진다. 초분광 영상 (HSI)은 연속적이고 인접한 파장 범위 (예: 1nm 간격으로 400 - 1100nm)를 사용하는 반면, 다중 대역 영상 (MSI)은 선택된 위치에서 대상 파장의 부분 집합 (예: 20nm 간격으로 400 - 1100nm)을 사용한다.

다중 대역 영상은 개별적이고 다소 좁은 대역의 여러 이미지를 다룬다. "개별적이고 다소 좁다"는 것이 가시광선 파장 영역의 다중 스펙트럼 영상을 컬러 사진술과 구별하는 특징이다. 다중 스펙트럼 센서는 가시광선부터 장파 적외선까지의 스펙트럼을 커버하는 많은 대역을 가질 수 있다. 다중 스펙트럼 이미지는 물체의 "스펙트럼"을 생성하지 않는다. 랜드샛은 다중 스펙트럼 영상의 대표적인 실제 사례이다.

초분광은 연속적인 스펙트럼 범위에서 좁은 스펙트럼 대역을 영상화하여 장면의 모든 화소의 스펙트럼을 생성한다. 20개의 대역만 가진 센서도 500nm에서 700nm까지의 범위를 각 10nm 너비의 20개 대역으로 커버한다면 초분광으로 간주될 수 있으며, 가시광선, 근적외선, 단파 적외선, 중파 적외선 및 장파 적외선을 커버하는 20개의 개별 대역을 가진 센서는 다중 스펙트럼으로 간주될 것이다.

초분광은 매우 미세한 스펙트럼 해상도를 가진 간섭계 유형의 영상 센서를 위해 예약될 수 있다. 이러한 센서는 종종 (반드시 그런 것은 아니지만) 몇 화소에 불과한 낮은 공간 해상도를 가지며, 이는 높은 데이터 전송 속도에 의해 부과되는 제약이다.

 응용 분야 

초분광 원격탐사는 다양한 응용 분야에서 사용된다. 원래 광업 및 지질학을 위해 개발되었지만 (초분광 영상이 다양한 광물을 식별하는 능력은 광석 및 석유를 찾는 데 사용될 수 있는 광업 및 석유 산업에 이상적이다),Smith, R.B. (July 14, 2006), Introduction to hyperspectral imaging with TMIPS , MicroImages Tutorial Web site 이제는 생태학 및 감시와 같은 광범위한 분야뿐만 아니라 아르키메데스 팔림프세스트 영상과 같은 역사적 필사본 연구에도 확산되었다. 이 기술은 대중에게 지속적으로 더 많이 제공되고 있다. NASA와 미국 지질조사국과 같은 기관들은 다양한 광물과 그 스펙트럼 특징에 대한 목록을 가지고 있으며, 연구자들이 쉽게 이용할 수 있도록 온라인에 게시했다. 더 작은 규모에서 NIR 초분광 영상은 최적의 투여량과 균일한 코팅의 품질 관리를 위해 개별 씨앗에 대한 살충제 적용을 신속하게 모니터링하는 데 사용될 수 있다.

 농업 
섬네일|AltiGator의 OnyxStar HYDRA-12 UAV에 내장된 농업 연구용 초분광 카메라.
초분광 이미지 획득 비용은 특정 작물 및 특정 기후에서 일반적으로 높지만, 작물 개발 및 건강 모니터링을 위한 초분광 원격탐사 사용은 증가하고 있다. 호주에서는 영상 분광기를 사용하여 포도 품종을 감지하고 질병 발생에 대한 조기 경보 시스템을 개발하기 위한 연구가 진행 중이다. 또한, 초분광 데이터를 사용하여 식물의 화학적 조성을 감지하기 위한 연구가 진행 중이며,Ferwerda, J.G. (2005), Charting the quality of forage: measuring and mapping the variation of chemical components in foliage with hyperspectral remote sensing, Wageningen University, ITC Dissertation 126, 166p.  이는 관개 시스템에서 밀의 영양분 및 수분 상태를 감지하는 데 사용될 수 있다.Tilling, A.K., et al., (2006) Remote sensing to detect nitrogen and water stress in wheat, The Australian Society of Agronomy 더 작은 규모에서 NIR 초분광 영상은 최적의 투여량과 균일한 코팅의 품질 관리를 위해 개별 씨앗에 대한 살충제 적용을 신속하게 모니터링하는 데 사용될 수 있다.

농업의 또 다른 응용 분야는 소해면상뇌병증 또는 광우병을 피하기 위해 복합 사료에 동물성 단백질을 검출하는 것이다. 검출 참조 방법인 (고전 현미경학)에 대한 대체 도구를 제안하기 위해 다양한 연구가 수행되었다. 첫 번째 대안 중 하나는 현미경학과 NIR의 장점을 결합한 근적외선 현미경 (NIR)이다. 2004년에 이 문제를 초분광 영상과 관련시킨 첫 번째 연구가 발표되었다.Fernández Pierna, J.A., et al., 'Combination of Support Vector Machines (SVM) and Near Infrared (NIR) imaging spectroscopy for the detection of meat and bone meat (MBM) in compound feeds' Journal of Chemometrics 18 (2004) 341-349 복합 사료 준비에 일반적으로 사용되는 다양한 성분을 대표하는 초분광 라이브러리가 구축되었다. 이 라이브러리는 화학측정 도구와 함께 사용하여 사료의 동물성 성분 검출 및 정량을 위한 NIR 초분광 영상 방법의 검출 한계, 특이성 및 재현성을 조사하는 데 사용될 수 있다.

HSI 카메라는 또한 식물의 중금속 스트레스를 감지하는 데 사용될 수 있으며, 수확 후 습식 화학 방법보다 더 빠르고 조기에 대안을 제공한다.

 동물학 
초분광 영상은 동물학에서도 사용된다. 이는 색상의 공간 분포와 스펙트럼의 근적외선 및 SWIR 범위로의 확장을 조사하는 데 사용된다. 예를 들어 일부 열대 개구리와 특정 잎에 앉아 사는 곤충과 같은 일부 동물은 근적외선에서 높은 반사율을 보인다.

 폐기물 분류 및 재활용 
초분광 영상은 재료의 화학적 구성에 대한 정보를 제공할 수 있으므로 폐기물 분류 및 재활용에 유용하다. 이는 다른 직물을 가진 물질을 구별하고 천연, 동물성 및 합성 섬유를 식별하는 데 적용되었다. HSI 카메라는 머신 비전 시스템과 통합될 수 있으며, 간소화된 플랫폼을 통해 최종 고객이 새로운 폐기물 분류 응용 프로그램 및 기타 분류/식별 응용 프로그램을 만들 수 있도록 한다. 기계 학습과 초분광 카메라 시스템은 2020년 기준으로 매우 표준화되지 않은 플라스틱 제품 및 포장 폐기물을 자동으로 분리하기 위해 PET 및 PP와 같은 12가지 다른 유형의 플라스틱을 구별할 수 있다.

 안과 진료 
몬트리올 대학교의 연구원들은 포톤 등 (Photon etc.)과 옵티나 진단 (Optina Diagnostics)과 협력하여 눈에 손상이 발생하기 전에 망막병증 및 황반 부종 진단에 초분광 사진 촬영 사용을 테스트하고 있다. 대사 초분광 카메라는 망막의 산소 소비량 감소를 감지하여 잠재적인 질병을 나타낸다. 그러면 안과의사는 주사를 통해 망막을 치료하여 잠재적인 손상을 예방할 수 있다.

 식품 가공 
섬네일|upright|라인 스캔 푸시-브룸 시스템을 사용하여 치즈를 스캔했으며, 할로겐 광원을 방사선원으로 사용하는 Hg-Cd-Te 배열 (386x288)이 장착된 라인 스캔 카메라로 이미지를 획득했다.
식품 가공 산업에서 초분광 영상은 지능형 소프트웨어와 결합하여 디지털 분류기 ( 광학 분류기라고도 함)가 기존 카메라 및 레이저 분류기로는 보이지 않는 결함 및 이물질 (FM)을 식별하고 제거할 수 있도록 한다. 결함 및 FM 제거 정확도를 향상시킴으로써 식품 가공업자의 목표는 제품 품질을 향상시키고 수율을 높이는 것이다.

디지털 분류기에 초분광 영상을 적용하면 완전 생산량으로 인라인에서 비파괴적이고 100% 검사를 달성한다. 분류기 소프트웨어는 수집된 초분광 이미지를 사용자 정의 합격/불합격 임계값과 비교하고, 배출 시스템은 결함 및 이물질을 자동으로 제거한다.

섬네일|left|"설탕 끝" 감자 스트립의 초분광 이미지는 보이지 않는 결함을 보여준다.
초분광 센서 기반 식품 분류기의 최근 상업적 채택은 견과류 산업에서 가장 발전되어 있으며, 설치된 시스템은 호두, 피칸, 아몬드, 피스타치오, 땅콩 및 기타 견과류에서 돌, 껍질 및 기타 이물질 (FM) 및 외부 식물성 물질 (EVM)의 제거를 극대화한다. 여기서 향상된 제품 품질, 낮은 오분류율 및 높은 유입 결함 부하를 처리할 수 있는 능력은 종종 기술 비용을 정당화한다.

초분광 분류기의 상업적 채택은 감자 가공 산업에서도 빠르게 발전하고 있으며, 이 기술은 여러 미해결 제품 품질 문제를 해결할 것을 약속한다. 초분광 영상을 사용하여 감자 가공업자를 괴롭히는 "설탕 끝" 결함, "속이 비는 현상" 및 "일반적인 더댕이병"을 감지하기 위한 연구가 진행 중이다.

 광물학 
섬네일|right|upright=1.5|Specim LWIR-C 영상기로 7.7 μm ~ 12.4 μm 열적외선 범위에서 스캔한 일련의 돌. 석영과 장석 스펙트럼이 명확하게 식별된다.
시추 코어와 같은 지질 샘플은 초분광 영상을 사용하여 상업적 관심이 있는 거의 모든 광물에 대해 신속하게 매핑될 수 있다. SWIR 및 LWIR 스펙트럼 영상의 융합은 장석, 실리카, 방해석, 석류석, 감람석 그룹의 광물 감지에 표준적으로 사용되는데, 이들 광물은 LWIR 영역에서 가장 뚜렷하고 강력한 스펙트럼 특징을 가지기 때문이다.Holma, H., (May 2011), Thermische Hyperspektralbildgebung im langwelligen Infrarot , Photonik

광물에 대한 초분광 원격탐사는 잘 개발되어 있다. 많은 광물은 공중 이미지에서 식별될 수 있으며, 금과 다이아몬드와 같은 귀중한 광물의 존재와의 관계는 잘 이해되어 있다. 현재 진행 중인 연구는 파이프라인 및 천연 유정의 기름 및 가스 누출과 식물 및 스펙트럼 특징에 미치는 영향 간의 관계를 이해하는 데 초점을 맞추고 있다. 최근 연구에는 WerffWerff H. (2006), Knowledge based remote sensing of complex objects: recognition of spectral and spatial patterns resulting from natural hydrocarbon seepages, 위트레흐트 대학교, ITC Dissertation 131, 138p. 와 Noomen의 박사 학위 논문이 포함된다.Noomen, M.F. (2007), Hyperspectral reflectance of vegetation affected by underground hydrocarbon gas seepage, Enschede, ITC 151p. .

 감시 
초분광 감시는 감시 목적으로 초분광 스캐닝 기술을 구현하는 것이다. 초분광 영상은 군사 기관이 공중 감시를 피하기 위해 사용하는 대응책 때문에 군사 감시에 특히 유용하다. 초분광 감시를 추진하는 아이디어는 초분광 스캐닝이 빛 스펙트럼의 매우 넓은 부분에서 정보를 추출하여 특정 물체가 스캔되는 많은 대역 중 적어도 몇 개에서 고유한 스펙트럼 특징을 가져야 한다는 것이다. 초분광 영상은 얼굴 인식 목적으로도 사용될 가능성을 보여주었다. 초분광 영상을 사용하는 얼굴 인식 알고리즘은 기존 영상을 사용하는 알고리즘보다 더 나은 성능을 보이는 것으로 나타났다.

전통적으로 상업적으로 이용 가능한 열적외선 초분광 영상 시스템은 액체 질소 또는 헬륨 냉각이 필요하여 대부분의 감시 응용 분야에는 비실용적이었다. 2010년, Specim은 태양이나 달과 같은 외부 광원 없이 실외 감시 및 UAV 응용 분야에 사용될 수 있는 열적외선 초분광 카메라를 도입했다.Frost & Sullivan (Feb 2011). Technical Insights, Aerospace & Defence: World First Thermal Hyperspectral Camera for Unmanned Aerial Vehicles.Specim's Owl sees an invisible object and identifies its materials even in a pitch-dark night. .

 천문학 
천문학에서 초분광 영상은 공간적으로 해상도 있는 스펙트럼 이미지를 결정하는 데 사용된다. 스펙트럼은 중요한 진단 정보이므로 각 화소에 대한 스펙트럼을 가지면 더 많은 과학적 사례를 해결할 수 있다. 천문학에서는 이 기술을 일반적으로 적분장 분광학이라고 부르며, 이 기술의 예로는 VLT의 FLAMES 및 SINFONI가 있다. 찬드라 엑스선 천문대의 고급 CCD 영상 분광기는 이 기술을 사용한다.

 화학 영상 

섬네일|upright=1.5|Telops Hyper-Cam 영상 분광기를 사용하여 1.5km 거리에서 SF6와 NH3의 동시 방출을 원격 화학 영상화.M. Chamberland, V. Farley, A. Vallières, L. Belhumeur, A. Villemaire, J. Giroux et J. Legault, "High-Performance Field-Portable Imaging Radiometric Spectrometer Technology For Hyperspectral imaging Applications," Proc. SPIE 5994, 59940N, September 2005.
군인들은 다양한 화학적 위험에 노출될 수 있다. 이러한 위협은 대부분 보이지 않지만 초분광 영상 기술로 감지할 수 있다. 2005년에 출시된 Telops Hyper-Cam은 최대 5km 거리에서 이를 시연했다.Farley, V., Chamberland, M., Lagueux, P., et al., "Chemical agent detection and identification with a hyperspectral imaging infrared sensor,"  Proceedings of SPIE Vol. 6661, 66610L (2007).

 잉크젯 인쇄 분석 

가시 근적외선(VNIR) 스펙트럼 범위의 초분광 영상은 육안으로 유사하게 보이는 염료 기반 및 안료 기반 잉크젯 인쇄물을 효과적으로 구별할 수 있다. 연구에 따르면 이 두 가지 잉크 유형은 특히 근적외선 대역(800-1000 nm)에서 현저히 다른 스펙트럼 특성을 나타내며, 염료 기반 잉크는 안료 기반 잉크에 비해 훨씬 높은 반사율을 보인다. 이러한 차이는 검은색 잉크에서 특히 두드러지는데, 안료 기반 잉크는 전체 VNIR 스펙트럼에 걸쳐 낮은 반사율을 유지하는 반면, 염료 기반 잉크는 NIR 범위에서 반사율이 급격히 증가한다. 따라서 초분광 기술은 인쇄 위조 감지, 보존 품질 인쇄물 검증, 그리고 잠재적으로 문서 작성에 사용된 특정 프린터 유형 식별에 실용적인 응용을 제공할 수 있다.

 환경 
섬네일|upright=1.5|상단 패널: CO2 방출선에 해당하는 2078cm−1에서의 시간 평균 스펙트럼 복사도 등고선 지도. 하단 패널: 연기 기둥의 미립자 연속 방출에 해당하는 2580cm−1에서의 스펙트럼 복사도 등고선 지도. 반투명 회색 직사각형은 연통의 위치를 나타낸다. 64-128 열 사이 12행의 수평선은 배경 스펙트럼을 추정하는 데 사용된 화소를 나타낸다. Telops Hyper-Cam으로 측정한 결과.
대부분의 국가는 석탄 및 석유 화력 발전소, 도시 및 유해 폐기물 소각로, 시멘트 공장 및 기타 여러 유형의 산업원에서 발생하는 배출물을 지속적으로 모니터링해야 한다. 이 모니터링은 일반적으로 추출 샘플링 시스템과 적외선 분광학 기술을 결합하여 수행된다. 최근 수행된 일부 원격 측정은 대기 질을 평가할 수 있었지만, 불확실성이 낮은 측정을 허용하는 원격 독립적인 방법은 많지 않다.

 토목 공학 
최근 연구에 따르면 초분광 영상은 포장도로의 균열 발생을 감지하는 데 유용할 수 있으며, 이는 가시 스펙트럼 카메라로 찍은 이미지에서는 감지하기 어렵다.

 생체 의료 영상 
초분광 영상은 암을 감지하고, 신경을 식별하고, 멍을 분석하는 데도 사용되었다.

 자율 주행 차량 
초분광 영상은 최근 자율 주행 및 첨단 운전자 보조 시스템에 사용하기 위해 연구되었다.Shah, I. A., Li, J., George, R., Brophy, T., Ward, E., Glavin, M., Jones, E., & Deegan, B. (2025). "Hyperspectral Sensors and Autonomous Driving: Technologies, Limitations, and Opportunities." arXiv preprint arXiv:2508.19905. 기존 RGB 카메라에 비해 보행자 분리 및 객체 분류를 개선하는 데 사용될 수 있으며,Li, J., Shah, I. A., Ward, E., Glavin, M., Jones, E., & Deegan, B. (2025). "Hyperspectral vs. RGB for Pedestrian Segmentation in Urban Driving Scenes: A Comparative Study." arXiv preprint arXiv:2508.11301. 노면의 물 또는 눈과 같은 도로 조건을 구별하는 데 도움이 될 수 있다.Valme, D., Galindos, J., & Liyanage, D. C. (2024). "Road Condition Estimation Using Deep Learning with Hyperspectral Images: Detection of Water and Snow." Proceedings of the Estonian Academy of Sciences, 73(1).

 장점 및 단점 
초분광 영상의 주요 장점은 각 지점에서 전체 스펙트럼이 획득되므로 작업자가 샘플에 대한 사전 지식이 필요 없고, 후처리 과정을 통해 데이터셋에서 사용 가능한 모든 정보를 추출할 수 있다는 점이다. 초분광 영상은 또한 인근 영역의 서로 다른 스펙트럼 간의 공간적 관계를 활용하여 이미지의 보다 정확한 분할 및 분류를 위한 보다 정교한 스펙트럼-공간 모델을 만들 수 있다.A. Picon, O. Ghita, P.F. Whelan, P. Iriondo (2009), Spectral and Spatial Feature Integration for Classification of Non-ferrous Materials in Hyper-spectral Data, IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 5, N° 4, November 2009.

주요 단점은 비용과 복잡성이다. 초분광 데이터를 분석하려면 빠른 컴퓨터, 민감한 감지기, 대용량 데이터 저장 용량이 필요하다. 압축되지 않은 초분광 큐브는 수백 메가바이트를 초과할 수 있는 크고 다차원적인 데이터셋이기 때문에 상당한 데이터 저장 용량이 필수적이다. 이러한 모든 요소는 초분광 데이터를 획득하고 처리하는 비용을 크게 증가시킨다. 또한 연구자들이 직면해야 했던 난관 중 하나는 초분광 위성이 데이터를 스스로 분류하고 가장 중요한 이미지("필터링된" 이미지)만 전송하도록 프로그래밍하는 방법을 찾는 것이었는데, 이는 많은 양의 데이터를 전송하고 저장하는 것이 어렵고 비용이 많이 들 수 있기 때문이다. 비교적 새로운 분석 기술로서 초분광 영상의 잠재력은 아직 완전히 실현되지 않았다.

 같이 보기 

 음향광학 가변 필터
 AIRSHIP
 음극선 발광
 풀 스펙트럼 이미징
 HyMap, 널리 사용되는 초분광 영상 센서
 액정 가변 필터
 변색성 (색상), 초분광 영상이 극복하는 지각적 등가성
 다중 스펙트럼 이미지
 센서 융합
 비디오 분광학

 각주 

 외부 링크 

 ASTER 스펙트럼 라이브러리 (천연 및 인공 물질 2400개 이상의 스펙트럼 모음)
 JPL의 샘플 초분광 (AVIRIS) 이미지
 HyperSpy – 파이썬을 이용한 다차원 데이터 분석

분류:분광학
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분류:감시
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분류:군용 전자장비
분류:적외선 영상
분류:원격탐사