概述
索尼的多光谱图像传感器技术，是在各像素的光电二极管上构建多光谱滤光片，从而能够同时捕捉可见光到近红外光的多种波长光线的成像技术。搭载这一技术的多光谱图像传感器结合索尼自研的专用信号处理软件，一次拍摄即可获取41种波长的图像数据，同时还保持了高分辨率，适合多种应用场景。
技术说明
通过滤光片和软件的结合同时兼顾多光谱和高分辨率
索尼的多光谱图像传感器搭载了8种类型的滤光片，一次拍摄即可获取来自各滤光片的二维图像（图1）。搭载滤光片的类型越多，能捕捉的波长也越多，但存在空间分辨率下降的缺点。因此，可捕捉的波长数量与空间分辨率之间是一种权衡关系。
索尼的多光谱图像传感器通过与专门设计的自研信号处理软件相结合的方式，可通过8种滤光片生成41种波长（450nm～850nm、以10nm为单位刻度）的图像数据。如果搭载41种滤光片，空间分辨率会显著下降，但保留滤光片类型为8种，再利用信号处理软件增加可获得的波长数量，就能实现多光谱与高分辨率的兼顾。
图1. 基本结构
利用图像传感器分光，实现多光谱相机的小型化
大多数多光谱相机的尺寸都比普通相机的大。因为单凭图像传感器无法分光的话，需要配备棱镜、衍射光栅等高价且大型的分光器（图2）。而索尼的多光谱图像传感器内置多光谱滤光片，可单凭图像传感器进行分光。这有助于多光谱相机实现和普通相机同等的尺寸，进而应用于此前因为重量和尺寸限制难以搭载多光谱相机的农业用无人机等领域中。
图2. 多光谱相机的比较
应用
农田观察
现如今的农业领域，正逐渐开始使用相机从空中拍摄农田，正确把握农作物的生长状况，从而根据数据进行培育管理。但仅凭拍摄到的农作物的颜色信息来判断其生长状况并不容易。而利用多光谱图像传感器拍摄，能根据农作物的分光图像高效监测其生长状况和分布情况，从而轻松把握浇水施肥的合适时机。
相关领域
农作物的收割
农作物的收割时间对其品质有很大影响，因此准确把握收割时间非常重要。但仅凭颜色、形状等农作物的外观很难判断，因此人们正在尝试利用非可见光，捕捉因为农作物成熟度而发生的反射特性变化。能够捕捉可见光与非可见光的多光谱图像传感器，可同时获得外观信息与成熟度信息，这使得把握合适的收割时间变得更加容易。
相关领域
农业机械的自动驾驶
为解决人手短缺的问题，对能自动行进的农业机械的需求正不断增加。以汽车为例，自动驾驶的实现依赖于道路上的白线和标识，但在农田当中，能依靠的标识很少，因此需要收集各种信息并充分了解环境。多光谱图像传感器适合捕捉不同物质在反射特性上的差异，更易于有效识别周边环境，例如植物、土壤和水坑。这提高了自动行进中路线选择的准确性，有助于实现农业机械的自动驾驶。
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