资源调查、环境监测等国家关键战略领域对高分辨高光谱遥感图像识别需求迫切，该技术对农业生产和生态环境的改善有重要意义，也是世界各国硬实力竞争的制高点。湖南大学相关研究被国际同行评价为“极大提升识别性能”“显著降低计算代价”，获得湖南科技创新成就奖。
不同物体在不同状态下对不同波长的光反射或者散射能力不同，也使得物体具有不同的颜色或者光谱特征，根据物质这种独特的光谱特性，形成了遥感科学中识别和分析不同物体特征的基础。
农业生产高光谱图像采集过程中要排除噪声和背景元素的干扰，高光谱图像的分类精度直接受到图像质量的影响。要完全精准区分土地、水源、阳光等资源来合理调整农业生产，是不现实的。但高光谱成像的过程要将农作物从植物中分辨出来，这些传感技术已应用于智慧农业，并通过从田间生成大量数据取得了实质性进展。集成特征的机器学习建模也达到了合理的准确性，可以识别植物是杂草还是农作物，从而促进农作物的生长，提高生产效率。
结合材料，运用《逻辑与思维》的有关知识，分析农业生产高光谱图像采集是如何体现辩证思维的。
