波段為0.9~1.7微米為短波紅外
· 識別人造材料
由于人造材料在短波紅外波長中具有獨特的反射方式，有助于區分肉眼在可見光譜中看起來相似的材料。使其在圖像中呈現出更具體的類型差異。
上圖為阿爾及利亞一家煉油廠，左圖為可見光圖像；中圖為短波紅外圖像，可通過顏色識別建筑材料成分；右圖為活躍火舌。
· 火災撲救
許多物質在短波紅外波段具有特定的發射率和吸收特性，如雪、冰、各種巖石和人造物質。在圖像分析過程中，我們利用這些特性來識別這些物質。短波紅外線甚至可以穿透一些煙霧來識別火點。
無論是森林火災、叢林火災還是山地火災，一旦失去控制，都會對當地居民和自然資源造成毀滅性的打擊。因此，快速有效的火災探測對保護基礎設施和居民安全至關重要。火災似乎很容易發現，但經常有視覺障礙。
例如，煙霧會阻礙消防隊員在地面或空氣中的視線。在左邊的圖片中，很容易看到煙霧的來源，但很難判斷圍欄沿線的地面火災。在右邊的圖片中，短波紅外線可以通過煙霧突出熱區，讓消防隊員知道需要注意的區域。
澳大利亞阿德萊德郊區的火災仍在蔓延。左邊的可見光圖像清楚地顯示了煙霧的范圍，但右邊的短波紅外圖像通過煙霧閃閃發光。
· 發現礦藏
短波紅外波段可以準確識別礦物。不同的成分會根據礦物含量吸收光波，從而形成不同的反射率。
可見光圖像(左圖)顯示礦區，但不顯示有價值的地質和礦物信息。地質和礦物信息在短波紅外圖像(右圖)中清晰可辨，可用于地質解譯。
上圖為內華達州某礦區。 WV-3 0.75 m 識別肉眼看不見的礦物，短波紅外波段。
在地質領域使用短波紅外圖像。根據不同礦物對光波的吸收，反映不同的光譜長度，根據波長檢測包含 l-OH、Mg-OH、Fe-OH、Si-OH、從而判斷這些礦區有哪些礦石，如碳酸鹽、銨和硫酸鹽。地質專家和采礦業者在勘探階段常常花費數以百萬計美元尋找潛在礦區，如果能夠利用短波紅外影像，可在計劃實地核查之前縮小潛在礦區范圍，從而降低成本、提高效率。
材料分選的應用案例
材料分類的目的主要用于同類產品分類和異類產品分離兩個方面。
在工業應用方面，主要需要高效、準確、成本控制。如何制定適合工業應用的方案，并能有效地反映近紅外技術是非常重要的。在制定工業測試方案的過程中，其設計的關鍵技術主要包括：光譜分離、光譜校準、分選控制、圖像識別等。
傳統的材料分選方法主要采用人工、物理特性或化學檢測方法，但這些檢測方法要么效率低，精度低，要么損壞分選過程，無法實現高效分選。
與傳統的分選技術相比，近紅外分選技術具有高效、無損、快速、簡單的特點。
近紅外光譜波段780nm-2500nm.基于近紅外光譜分析技術的近紅外光譜分析技術（X-H）化學鍵的簡諧振動與分子官能團的相應勢能有關。然而，當分子官能團吸收光子時，其勢能會從基態轉向激發態，從而在近紅外光譜上形成特征吸收峰。因為含有不同的物質X-H化學鍵的形式和數量不同，因此近紅外光譜中不同材料形成的吸收峰也不同，因此材料的類型可以通過吸收峰的位置和強度來判斷。
圖為近紅外分子官能團吸收分布圖表。可以看出，圖表主要分為合頻區和倍頻區，對應的不同區域吸收的光子能量不同。其中在合頻區吸收最強，第一倍頻區次之。
工業分選示例：棉花異纖維
棉花異纖維，俗稱三絲，是指非棉纖維和非本色纖維，混合在棉花中對棉花及其產品質量有嚴重影響。包括化纖、動物纖維和非棉纖維，如毛發、絲、麻、塑料膜、塑料繩、染色線等。在紡紗過程中，異纖很容易斷裂或分成較短、較細的纖維，或破碎成纖維狀的小瑕疵。這些缺陷很容易導致細紗斷裂，降低工作效率。織布染色后，布面會出現各種色點，嚴重影響布面的外觀質量。
光電類型是用光電三極管識別棉花中的異常纖維，主要通過異常纖維和棉花的色差反映光電管的電流差異，通過信號放大和處理比較來識別異常纖維。該方法原理簡單，制造成本低。但由于異纖是通過色差識別的，所以不能識別與棉花相似顏色的異纖，也不能識別棉花中大量的白色丙綸絲。也無法識別有色細小異纖。大量試驗表明，如頭發或相同大小的有色異纖，在高速運行時，光電管無法識別，只能識別大組或一定體積的有色異纖。整機異纖檢出率不高，只適粗檢異纖。
超聲波傳感器將超聲波發送到棉花上，然后檢測反射信息。當棉花中有異纖時，由于異纖反射的信號強于棉花，經信號處理比較識別后識別異纖。因此，無論異纖是什么顏色，都可以通過物體表面的密度差來識別異纖。但是超聲波畢竟是聲波，傳輸速度不如光波快，異纖的識別反射速度慢。當異纖在通道中飛行太快時，識別起來就太晚了。大量的試驗結果表明，較大團塑料薄膜、紙片、布片、成團的異纖都能檢出。由于超聲反應速度慢，無法識別小異纖，因此應用受到限制。
光學CCD成像采用白色丙烯酸絲（編織絲）在紫外線熒光效應（紫外線熒光效應）下檢測，也可利用一些有色纖維和棉纖維的顏色差異，反映成像灰度差異（主要檢測表面纖維），塑料在偏振光中形成彩色圖案，棉籽等非彩色也可作為可見光分選。在紅外光下，不同纖維在不同波長下具有不同的吸收特性CCD灰度不一致的圖像可用于區分內部雜質。
棉花異纖檢測模塊的檢測檢測設備主要采用線陣CCD 從2048年到4096年，彩色相機的線陣像素 ，幀率為1024～1450fps，一般使用2個CCD 攝像機。部分設備采用光電感應器(光敏三極管) 和超聲檢測技術。光源主要包括熒光燈和紫外線燈，形成可見光和紫外線波段，適應不同雜質的分段檢測。大多數設備使用數據采集卡來收集數據，少數設備使用數據DSP處理系統。
工業分類示例：塑料分類
在廢塑料的回收過程中，最困難的是從材料上細分塑料。目前，世界各國對廢塑料的分揀和回收仍采用人工分揀的方法。人工分揀的方法一方面效率低下，另一方面容易出錯。隨著人力資源的逐漸短缺和勞動工資的不斷提高，廢塑料的回收問題越來越大。
以最常見的PE/PVC/PET以三種材料為例，在AOTF于1650nm圖像采集。可見PE材料吸收能力強。然后提取三種材料的取三種材料的灰度值nm-1680nm1650光譜曲線可見nm附近還有兩種材料PE材料具有更強的吸收效果。最后，通過圖像算法和偽彩處理效果圖。可以看出，選擇兩個波段可以很明顯PE區分材料。
