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無人機遙感光譜智能感知研究獲重要進展
2025年06月20日 11:34:50
來源：化工儀器網 作者：宋池 點擊量：4432
中國科學院西安光學精密機械研究所團隊創新性地采用“多矩形嵌套飛行方案”獲取多角度光譜數據，并構建像素級信息庫，結合改進的BRDF模型與首創的“自適應感知擴散窗口”技術為低空經濟應用提供了強有力的新工具。
中國科學院西安光學精密機械研究所李海巍副研究員團隊與王爽研究員合作，在無人機遙感光譜智能感知領域取得重要研究進展。該研究顯著提升了地表二向反射分布函數(BRDF)的高精度建模能力，將地物分類精度從91.65%提升至97.23%，為無人機遙感技術在大區域高分辨率、高精度應用提供了新方法。
無人機遙感技術因其覆蓋區域廣、靈活便捷、成像迅速以及在復雜區域高效獲取數據的優勢，已成為獲取地表多角度光譜信息、進行高精度三維光場建模的重要手段，推動了地表參數反演方案和理論的發展。然而，現有技術在無人機飛行方案規劃、復雜地形多角度影像獲取及模型適應性等方面仍存在局限，制約了其在大范圍高分辨率、高精度場景的廣泛應用。
針對這些挑戰，研究團隊首創了無人機多矩形嵌套飛行方案，有效獲取了研究區域的多角度光譜數據。基于獲取的數據，團隊構建了像素級多角度信息庫，精確計算了每個厘米級像素的地物類別、坡度、坡向等屬性。利用該信息庫，研究人員對經典的Hapke、Kernel和RPV模型進行了地形和光照校正的適應性改進，成功實現了單像素厘米級精度的BRDF建模，建模平均均方根誤差(RMSE)低至0.0109，光譜角(SAM)為2.9008。
更重要的是，研究提出了自適應擴散理論，并創新性地結合自適應感知擴散窗口技術。該技術能夠以單個高精度建模像素作為種子點，將其建模結果智能地擴散至該地物類型的最大最優觀測區域，獲得該區域高精度的BRDF分布(平均RMSE = 0.0266, SAM = 8.1263)。應用此擴散BRDF模型結合支持向量機(SVM)進行分類，成功將地物分類精度從91.65%顯著提升至97.23%。
這項研究為解決大范圍、高分辨率BRDF建模與應用中面臨的隨機光照變化、復雜地形分布及觀測幾何變化等問題，提供了一種區域自適應泛化驅動的高精度建模新方法。該成果為無人機遙感技術的發展與應用開辟了新路徑，有望為滿足低空經濟的高質量發展需求提供新的技術支撐。
相關研究成果已于近日發表于國際遙感領域頂級期刊《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》。該研究工作得到了國家自然科學基金委員會、科學技術部等部門的支持。
素材來源：西安光學精密機械研究所
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