西安光机所在无人机遥感光谱智能感知领域取得重要突破

近日，中科院西安光机所在无人机遥感光谱智能感知领域取得重要突破，相关成果发表于ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing。

无人机遥感技术的成熟显著提高了现实场景三维光场建模效率。通过机载多光谱或高光谱相机获取特定区域的多角度信息，可实现高精度的光场建模，进而推动地表参数反演方案和理论的发展。相比传统手段，无人机对地多角度观测具有覆盖区域广、灵活便捷、成像时间迅速及在复杂区域高效获取数据等优势。然而，现有技术在无人机飞行方案规划，多角度影像获取、模型适应性改进等方面存在局限，制约了其在大区域的高分辨率、高精度应用。

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区域空谱自适应泛化驱动的无人机载遥感大区域高精度BRDF建模流程

对此，研究团队首创无人机多矩形嵌套飞行方案，并基于多角度影像计算了研究区域单像素的类别、坡度、坡向等属性，构建多角度信息库。利用该信息库，团队对Hapke、Kernel、RPV模型进行了适应性改进，将建模尺度精确到了单个厘米级像素。同时，团队创新性地提出自适应扩散理论，结合自适应感知扩散窗口，将单个像素的建模结果扩散到最大最优观测区域，实现了高精度的建模。基于此高精度模型的地物分类精度从91.65%提升至97.23%。该研究在数据获取层面、高精度建模层面、大区域模型应用层面均处于领先地位，为无人机遥感技术的发展与应用开辟了新路径，有望为低空经济的高质量需求提供新的技术手段。

该研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目支持。

这是西安光机所首次以第一单位在该期刊发表论文。论文第一作者为王卓博士研究生，通讯作者为李海巍副研究员，王爽研究员为合作者。西安光机所为第一通讯单位。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.05.032