圖像是獲取信息以及探知世界的重要媒介。近年來，傳感科技與成像技術實現了跨越式發展，促使圖像獲取在質與量上均獲得了顯著提升。在多樣化成像手段中，光譜成像技術是成像科技的重要組成部分，是人類藉助光這一能量手段探測物質特性的科學技術。地球上的不同物質，受物質組分以及光場環境變化等因素影響，可具備不同的光譜特性，依據光譜特性捕獲的精細程度，可將成像結果劃分為多光譜及高光譜圖像。
其中，高光譜成像實現了目標光譜獲取及目標空間成像的有效集成，是最重要的遙感探測手段之一。高光譜遙感的全稱為「高光譜解析度遙感」，較為直觀地體現了高光譜遙感具備光譜維度細節信息精確表徵的能力。高光譜遙感對大量地表物質的光譜測量也充分表明，不同物質能夠表現出不同的光譜反射與輻射特徵，其物理內涵是物質內部不同的分子、原子和離子對應著不同特徵分布的能級，在特定頻率的波譜下產生躍遷，由此引起不同波長的光譜發射和吸收，從而產生不同的光譜特徵。
高光譜圖像的數據特性：
1. 優勢高
基於測譜學原理，高光譜將紫外、可見光、近紅外以及中紅外區域的連續光譜信息形成一體式感知，其極高的光譜解析度，衝破了人類視覺的可見光探知範圍，使得像元表達更接近觀測目標的物理本質。具體而言，高光譜成像技術利用成像光譜儀，實現了表徵光譜響應的一維特徵與反映目標分布情況的二維幾何信息的聯合獲取，促使高光譜圖像既能夠以圖像方式刻畫目標，還能夠藉助精細電磁波譜進行光譜探測，完成圖像與光譜信息的結合。在高光譜地物觀測圖中，任一像元可提取出一條表徵地物信息的光譜曲線，而任一波段又可以抽取為一幅二維空間圖像，用於描述地表二維空間特性。高光譜圖像集空、譜多維信息於一體，可實現複雜地表覆蓋的精細分類、自動探測以及地表參量的定量化反演等。與寬波段遙感探測手段採集的圖像相比，大部分地物的吸收特徵峰半寬度為20~40nm，而高光譜成像系統連續波段光譜解析度一般在10nm以內，對感興趣目標的屬性鑑別能力更強。因此，從待觀測目標的精準解譯和典型地物的診斷性識別角度來看，高光譜數據具有紅外、可見光以及合成孔徑雷達等數據無法比擬的優勢。因此，高光譜遙感既是對地觀測的重要手段，也是空間信息網絡中不可或缺的組成部分，在航天遙感和對地觀測等多項任務中發揮了積極作用。
2. 劣勢高
高光譜圖像數據量大，測量複雜度很高，具備典型的高數據體量特性。其次，高光譜圖像的光譜解析度高，包含較多波段，形成了高特徵維度特性此外，高光譜圖像的波段之間具有強相關性，圖像的譜間相關係數大，易造成高光譜冗餘信息堆疊，並且該冗餘伴隨成像波段數目以及成像解析度的增高而增加，具備典型高冗餘度特性。最後，高光譜圖像標籤樣本採集困難，人工標註成本高昂，在真值數據獲取方面具有高標註代價的特點。
高光譜圖像的高數據體量特性，致使基於高光譜圖像的分析處理所涉及的運算量較大，計算負擔較重；高冗餘度特性為數據處理及分析帶來困難，嚴重影響模式分類等方法的有效性；高標註代價特性通常可導致實際分類應用中有效訓練樣本數目不足使得小樣本問題成為掣肘高光譜數據分析的難題，小樣本與高特徵維度聯立，極大地增加了數據分析的難度，容易造成「維數災難」現象。而且，高光譜圖像分類方法，如機器學習及深度學習方法，依賴大量樣本進行模型的有效訓練，而高光譜遙感圖像配備的標註樣本數量少、分布不均衡，影響分類模型的設計和精細分析效果。因此，儘管高光譜數據中包含著豐富的空、譜信息，具備極強的地物屬性識別能力，且相關研究成果甚廣，但如何有效利用高光譜的數據特性，使其在多樣化的應用場景下最大限度地發揮優勢依然是學術界及工業界重點關注的問題。