水果和蔬菜含有80 至90 的水分。因此，其光谱响应特性主要体现在吸水带方面，在约1,450 nm处有一个波峰。由于具有较强的吸光能力，水份在SWIR波段的成像结果明显更暗。

食品分析与分选

每一种食品都有其独特的化学构成，因此在可见光谱和SWIR光谱下会呈现独有的光谱特性。搭载InGaAs传感器的SWIR相机可对传送带上的食品进行在线检验。光谱分析是最常用的食品分析方法之一。但食品行业的最新发展趋势显示，高光谱和多光谱成像日渐兴起。这一方法融合了数字成像与光谱分析技术，可获取跨多个电磁频谱范围的详细信息。某些波长的反射和吸收率取决于食物的化学成分和分子结构。

SWIR相机通常应用于推扫式成像系统，搭配光谱仪（高光谱成像）使用。如果区分的某些材料的波段数较少（<10），则可增设多个带通滤波器或专用照明装置（多光谱成像）。

相比于CCD或CMOS相机，SWIR相机的常用波长范围为900nm至1,700 nm，可提供更丰富的光谱信息。典型实例就是分选损伤苹果。SWIR相机可检测苹果外部损伤⸺这些部分水分含量较高，因此在图像中显得更为暗淡。这一技术有助于轻松分选出残次苹果榨汁，并筛选出品质完美的果品出售给终端客户。

相比于CCD或CMOS相机，SWIR相机可以提供更丰富的光谱信息。