高光谱成像仪在获取光谱数据时，会受到多种因素的影响，使得获取的光谱数据包括很多无用信息。因此，在建立样品预测模型之前，需要对数据进行处理，防止一些无用信息影响模型建立的准确性。本文对光谱成像仪光谱数据预处理的四种常见方法做了介绍。

1.卷积平滑法SG

移动窗口平均平滑通过在数据上移动一个窗口并计算窗口内的平均值。这一过程有效地减少了数据中的噪音，从而使信号更加平滑。卷积平滑（S-G）在数据去噪方面已被普遍运用，与其他方法相比，它是一种更简单、更快速的技术，它保留了数据的重要分布属性，如相对最大值、最小值和宽度。

2.多元散射校正MSC

多元散射校正（MSC）技术是多波长校准建模中广泛采用的一种数据处理方法，它主要用于消除表面散射和光程变化对漫反射光谱的影响。

3.标准正态变量变换（SNV）

云顶天宫标准正态变量变换（SNV）用于消除光谱信号的变化，在各种光谱分析等领域内均有广泛的应用。

4.归一化法

归一化是一种处理不同量纲数据的常用技术，当数据在单位或幅度上有很大差异时，它可以将数据集转化为纯量，从而简化计算。