環(huán)境是人類生存的基礎(chǔ),包含水資源、土地資源、生物資源等。高光譜作為一種新興的監(jiān)測技術(shù)，可獲取大面積、全方位的地面環(huán)境圖像和數(shù)據(jù)參數(shù)，為環(huán)境監(jiān)測、分析和治理提供科學的決策支撐。

高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用，主要是利用光譜成像技術(shù)，獲取作物生長狀態(tài)及其環(huán)境數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測作物長勢、氣候、病蟲害，使得作物的粗放管理變得更科學、更精細化。

基于高光譜成像技術(shù)并結(jié)合機器學習模型訓練方法能夠無損、準確地鑒別物質(zhì)，可為物質(zhì)分類定級、自動分選工業(yè)化批量檢測場景提供一種高效、科學的檢測手段和依據(jù)。

在生物醫(yī)學應(yīng)用領(lǐng)域，高光譜成像是一個新興的，非破壞性的,先進的光學成像技術(shù)，它具有光譜和成像的雙重功能，能夠同時提供實驗對象的化學和物理特征，并具有良好的空間分辨率，可為生物醫(yī)學研究提供一種新的數(shù)據(jù)源和診斷方式。

光譜成像技術(shù)在物證鑒定、痕跡搜索取證上的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在對物證的光譜特性實現(xiàn)形態(tài)與成分檢驗，對痕跡物證進行定性定量分析，使鑒定、取證工作更具有科學性、嚴謹性和指向性。

隨著生活水平的提升，人們對健康食品的品質(zhì)要求越來越高。高光譜成像技術(shù)憑借圖譜結(jié)合、無損、無接觸的優(yōu)勢，能夠快速、準確、無損的檢測出食品的品質(zhì)，成為食品安全質(zhì)量檢測領(lǐng)域最先進的檢測技術(shù)之一。