高光譜成像儀通過高光譜成像獲取待測物的高光譜圖像，包含了待測物的豐富的空間、光譜和輻射三重信息。這些信息不僅表現了地物空間分布的影像特征，同時也可能以其中某一像元或像元組為目標獲取它們的輻射強度以及光譜特征。輻射、影像與光譜是高光譜圖像中的3個重要特征，這3個特征的有機結合就是高光譜圖像。
 

　　一、高光譜成像儀的顯示方式：
 

　　顯示方式指的是屏幕顯示是黑白顯示還是偽彩顯示。顯示方式的性能不可以直接通過數值來體現，高光譜成像儀主要分為兩種形式：黑白顯示和偽彩顯示。
 

　　高光譜成像儀黑白顯示也不會對成像的精度有所影響，研究人員還是可以輕易的從圖片的成像圖分析出物體的位置，而偽彩顯示因為在成像系統中添加了RGB通道，工作人員在觀察的時候會更容易發現目標。
 

　　二、高光譜成像儀的數據分析
 

　　通過高光譜成像儀成像獲取的地球表面圖像包含了豐富的空間、輻射和光譜三重信息。高光譜遙感數據Z主要的特點是將傳統的圖像維與光譜維信息融合為一體，在獲取地表空間圖像的同時，得到每個地物的連續光譜信息，從而實現依據地物光譜特征的地物成份信息反演與地物識別。高光譜成像儀高光譜數據是一個光譜圖像的立方體，它由以下三部分組成。
 

　　高光譜成像儀空間圖像維：在空間圖像維，高光譜數據與一般的圖像相似。一般的遙感圖像模式識別算法是適用的信息挖掘技術。
 

　　高光譜成像儀光譜維：從高光譜圖像的每一個像元中可以獲得一個“連續”的光譜曲線。采用基于光譜數據庫的“光譜匹配”技術，可以實現識別地物的目的。同時大多數地物都具有典型的光譜波形特征，尤其是光譜吸收特征。這些特征與地物化學成分是密切相關的，因此對光譜吸收特征參數(吸收波長位置、吸收深度、吸收寬度)的提取將成為高光譜信息挖掘的主要方面。
 

　　高光譜成像儀特征空間維：高光譜圖像提供的是一個超維特征空間，挖掘高光譜信息需要深切了解地物在高光譜數據形成的N維特征空間中分布的特點與行為。研究發現，高光譜的高維空間是相當空的，數據分布不均勻，且趨向于集中在超維立方體空間的角端。典型數據的差異性可以映射到一系列低維的子空間，因此迫切需要發展有效的特征提取算法，以發現保持重要差異性的低維子空間，從而有效地實現信息挖掘。