高光谱成像技术可以同时获得文物的二维空间及一维光谱信息，能获取高分辨率的反射光谱和图像数据，是目前安全的无损检测新技术之一，很适合用于文物的研究和保护。
无损检测
用高光谱成像技术对文物进行检测时，不接触文物，而且由于使用的是可见光和近红外光谱，相较于拉曼光谱、红外光谱等常用的成分识别方法，可以实现完全无损的状态。
穿透性
近红外波段具有穿透性，能够穿透大部分矿物颜料，探测到颜料底层的墨线信息，对于彩绘文物中隐藏信息的提取能够发挥很大的作用。
图谱合一
高光谱成像技术具有图谱合一的特点，其反射光谱可以起到鉴别物质成分的作用，配合图像信息可以得到成分的相对浓度分布图，对于大尺幅文物的快速研究具有较大的帮助。
技术思路与主要内容
数据采集
研究对象为牛河梁红山文化遗址出土的一件玉璧，在辽宁省博物馆古代辽宁基本陈列展厅展出，玉璧呈黄绿色，部分表面泛白，器体较大，外廓为圆角方形，内孔近圆形，边缘中部钻一小孔，可穿绳系挂。
为达到采集高光谱图像时屏蔽周围环境光干扰的目的，采集玉璧的高光谱数据时除便携式计算机外，其余部件被置于一个表面覆盖黑布的铝合金框架内。
优势：非破坏性检测，保持样品完整，获取整块样品的光谱信息。
数据预处理
使用反射率标定为99%的白色校正板进行反射率校正后进行噪声处理，噪声处理后根据高光谱图像和原图像关系进行垂直或者水平变换，将高光谱图像变换成原图像即可。
光谱预处理
由于高光谱图像数据较大且各波段之间通常高度相关，为了去除波段之间的冗余信息，提高运算效率，运用主成分分析法可以将多波段图像数据压缩到有效的少数几个波段，增强高光谱图像信息含量、隔离噪声及减少数据维数，能够生成饱和度更高的彩色图像。
优势：提高数据质量，减少噪声干扰。增强光谱信号的特征，提高分析的可靠性。
提取特征光谱
根据图3中纹理特征明显的PC-3图像选取四个感兴趣区，每个感兴趣区由100～150个像素点组成，这样选取的玉璧表面感兴趣区域更具代表性。经过遥感数据处理软件计算输出每个感兴趣区的特征光谱曲线，之后对特征光谱曲线进行比对观察，分析玉璧的成分种类。
分类模型
通过感兴趣区输出的四条特征光谱曲线对整件玉璧进行光谱角填图处理，所得的图像（图6）除采集高光谱数据时高亮的部分外，其余区域基本被填满，四条特征光谱曲线所代表的物质成分在整件玉璧的区域分布清晰、明确。在光谱角填图的基础上，使用微区检测方法对玉璧进行成分分析，检测过程更具目的性，区域性更加准确，结果更具代表性。
优势：提供更多的分类细节，显示不同成分的区域分布，方便了文物研究和分析检测
结论
本文通过高光谱成像系统采集了红山文化牛河梁遗址出土的一件玉璧的高光谱数据，为了分析整件玉璧的成分种类及成分的区域分布，笔者采用主成分分析法提取玉璧表面纹理特征，根据纹理特征选取感兴趣区输出特征光谱曲线，通过对特征光谱曲线比对分析，判断玉璧主要有四种成分，利用特征光谱曲线进行光谱角填图，得到整件玉璧完整的成分分布图。结果表明，以上处理可以清晰地显示整块玉璧的各成分分布区域，该方法可以为其他现代微区检测方法提供明确的成分区域指引。