近日，中国科学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，相关成果发表于遥感领域一区TOP期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing（SCI 1区TOP，IF=10.6），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。
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。
图 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。
李海巍、王爽团队长期深耕遥感成像机理、遥感数据定量处理和反演、遥感应用等领域，在ISPRS、TGRS、JSTARS、RS等期刊发表多篇学术论文，授权国家发明专利多项。团队主持了国家重点研发计划、国家自然科学基金、陕西省自然科学基金、中国科学院STS区域重点子课题、国家重点实验室基金，先后参与多项星载遥感、航空有人机、无人机高光谱，地基遥感塔的定量化和智能应用研究工作。
（光谱室 供稿）
