在高光谱观测卫星上，一共装载着七台遥感仪器，包含两台陆表成像仪与五台大气成分探测仪，探测谱段覆盖了从紫外到长波红外谱段，采用高光谱及高精度偏振等多种手段，获取大气和地表的空间几何、辐射、光谱和偏振等多种信息。
高光谱遥感——“人类的另一只眼睛”
作为遥感技术的前沿领域，高光谱遥感对于很多人来说仍然是个比较“遥远”的专业名词。其实，高光谱的含义并不神秘。高光谱遥感就像一只“眼睛”，只是它探测的光谱范围比人眼宽得多，也精细得多。而地面上的每种物体都有自己独特的光谱特征，就像“指纹”一样，专家通过高光谱遥感卫星获得的光谱信息就能识别出地物成分。
之所以说高光谱观测卫星就像“眼睛”，是因为卫星和人眼一样，都是通过获取光谱来采集信息的。高光谱观测卫星的“可见”范围要广得多。遥感仪器除了探测可见光到短波红外，还可以探测紫外、中红外和热红外等波段。如果把高光谱设备比作一台相机，它的功能就是可以在每个光谱波段拍一张照片，比如有的传感器在400—2500纳米范围内有330个光谱通道，就意味着，它一次能拍摄同一个区域的330张照片。
卫星上搭载的可见短波红外高光谱相机可以在可见光到短波红外范围内连续光谱成像，可以应用于生态环境监测、水体环境监测、地质找矿等领域。卫星上的另外六台载荷也很有特点，如全谱段光谱成像仪能获取中长波红外谱段的地物辐射信息，精确探测地物温度和干旱等情况。大气痕量气体差分吸收光谱仪可以获取紫外到可见光的高光谱信息，探测大气中二氧化氮等污染气体。多角度偏振成像仪和高精度偏振成像仪两台仪器对大气联合探测，可以监测全球大气细颗粒物污染情况。温室气体监测仪可以同时探测大气中的二氧化碳和甲烷。吸收性气溶胶探测仪可以在有薄云的情况下高分辨率探测雾霾分布。
卫星收集到大气和地表的光谱信息，包含了各种目标地物的光谱特征，这些地物都有自己独特的光谱特征，而科学家就可以利用这些光谱信息识别出地物成分。
高光谱遥感的应用
高光谱遥感在农业应用中十分广泛，可以用于农作物估产、长势监测、病虫害识别、农作物精细分类、杂草识别等工作。除农业领域以外，卫星也将为国内各行业用户提供亟须的高精度、高光谱遥感数据，包括我国环境的综合监测和监管，以及自然资源勘查、防灾减灾、林业资源清查、气候变化研究等领域。
此外，高光谱观测卫星有个值得一提的功能——它是可用于大气污染气体探测的有效载荷，可单日覆盖全球污染气体监测，服务于我国“大气污染防治”及“臭氧和PM2.5协同探测”等国家战略。大气主要温室气体监测仪可实现1—4ppm的二氧化碳探测和30ppb的甲烷探测，让碳排放无所遁形，为我国“碳达峰与碳中和”战略提供重要支撑。
高光谱遥感的未来
如果要让高光谱技术更好用，那么至少应该在这三方面更进一步：
“快”，大幅提高数据获取和处理的速度，甚至所见即所得，在这方面微型高光谱设备的研发，感存算一体化的高效能算法等，都是重要的前沿方向。
“准”，深度学习不断刷新着高光谱分类精度，对于普通地物来说，有着上百波段的高光谱数据分类并非难事。但是，在深度学习等智能算法的加持下，高光谱应该可以感知更加细分的地物类型，例如地质体中矿物的识别等。而由于目前大多数的高光谱数据空间分辨率较低，所以更精细的地物识别可能是在混合光谱的基础上进行，混合光谱分析技术是重要的突破方向。
“精”，高光谱技术为定量遥感提供了重要的数据源，但是高光谱技术链条的复杂性也为地物定量分析带来了不小的挑战，如何与概率图模型、深度学习的人工智能算法结合，开发高光谱定量分析算法是重要的前沿方向，其目的都是让高光谱可以更加精确进行定量分析。
