Resonon无人机高光谱成像技术发展迅速，常见的包括光栅分光、声光可调谐滤波分光、棱镜分光、芯片镀膜等。
早期是用于航空航天，随着技术的快速发展已逐步走出了应用局限，在食品安全、自然灾害预测、环境保护、生物医学、农林牧畜渔等领域均有非常多应用。
Resonon无人机高光谱的物体成分识别在不同应用已得到证明，但现有技术的体积、成本等原因，都极大的限制了高光谱成像技术在更多场景中的应用、推广和产业化，因此目前高光谱成像技术必须快速的降低成本，向小型化微型化发展，并且提升在使用体验方面的便捷度。
Resonon无人机高光谱成像技术有以下几点显著的优势：
(1)有着近似连续的地物光谱信息。高光谱影像在经过光谱反射率重建后，能获取与被探测物近似的连续的光谱反射率曲线，与它的实测值相匹配，将实验室中被探测物光谱分析模型应用到成像过程中。
(2)对于地表覆盖的探测和识别能力极大提高。高光谱数据能够探测具有诊断性光谱吸收特征的物质，能准确的区分地表植被覆盖类型，道路地面的材料等。
(3)地形要素分类识别方法是多种多样的。影像分类既可以采用如贝叶斯判别、决策树、神经网络、支持向量机的模式识别方法，也可以采用基于被探测物的光谱数据库的光谱进行匹配的方法。分类识别特征是既可以采用光谱诊断特征，也可以采用特征选择与提取。
(4)地形要素的定量和半定量分类识别将成为可能。在高光谱影像中能估计出多种被探测物的状态参量，大大的提高了成像高定量分析的精度和可靠性。
因此，通过高光谱设备获取到的是一个数据立方，不仅有图像的信息，并且在光谱维度上进行展开，结果不仅可以获得图像上每个点的光谱数据，还可以获得任一个谱段的影像信息。
