利用短波红外图像在地质领域的应用。根据不同的矿物对光波的吸收情况，反映出不同的光谱长度，根据波长探测含有 l-OH、Mg-OH、Fe-OH、Si-OH、碳酸盐、铵以及硫酸盐等离子组的物质，从而判断这些矿区具有哪些矿石。地质专家和采矿业者在勘探阶段常常花费数以百万计美元寻找潜在矿区，如果能够利用短波红外影像，可在计划实地核查之前缩小潜在矿区范围，从而降低成本、提高效率。
材料分选的应用案例
材料分选目的主要是用于两个方面：同类产品分级、异类产品分离。
工业应用方面，主要要求高效、精准、成本控制。如何制定适合工业应用，又能够高效体现近红外技术的方案，至关重要。在工业检测方案制定过程中，其设计的关键技术主要包括：光谱分离、光谱标定、分选控制、图像识别等。
传统材料分选方式多采用人工、物理特性或者化学检测方式进行分选，但这些检测方式要么效率低下、准确率低，要么分选过程会造成损伤，无法实现高效分选。
近红外分选技术同传统分选技术相比，则具有高效、无损、快速、简单的特点。
近红外光谱波段为780nm-2500nm.近红外光谱分析技术基于（X-H）分子官能团的化学键的简谐振动，其简谐振动的振幅与其相应势能有关。但分子官能团吸收光子时，其势能会由基态向激发态跃迁，从而会在近红外光谱上形成特征吸收峰。由于不同物质含有的X-H化学键的形式、个数不同，所以不同材料在近红外光谱形成的吸收峰也各有不同，因而通过吸收峰的位置及强度可以判断材料种类。
图为近红外分子官能团吸收分布图表。可以看出，图表主要分为合频区和倍频区，对应的不同区域吸收的光子能量不同。其中在合频区吸收最强，第一倍频区次之。
工业分选示例：棉花异纤
光电式是采用光电三极管对棉花中的异纤识别，主要是通过异纤与棉花的色差反映到光电管的电流差别，经信号放大、处理比较来识别异纤。这种方法原理简单，制造成本低。但由于是靠色差识别异纤，所以与棉花相近颜色的异纤无法识别，棉花中大量出现的白色丙纶丝不能识别。同样对有色细小异纤同样也无法识别。经大量的试验表明：如毛发或同样大小的有色异纤,在高速运行中，光电管识别不了，只能对大团或有一定体积的有色异纤进行识别。整机异纤检出率不高，只适合粗检异纤。
