（本網(wǎng)訊）近日，《陜西日?qǐng)?bào)》刊發(fā)消息，中國(guó)科學(xué)院西安光機(jī)所副研究員李海巍、研究員王爽及我校人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)研究院教師宋麗瑤聯(lián)合團(tuán)隊(duì)在無(wú)人機(jī)遙感光譜智能感知領(lǐng)域取得重要突破，成功攻克厘米級(jí)像素高精度光場(chǎng)建模難題，為無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的拓展應(yīng)用注入了強(qiáng)勁動(dòng)力。相關(guān)成果發(fā)表于遙感領(lǐng)域一區(qū)TOP期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing（SCI 1區(qū)TOP，IF=10.6）。

在此項(xiàng)目中，我校宋麗瑤團(tuán)隊(duì)承擔(dān)了“無(wú)人機(jī)嵌套飛行BRDF采集新范式與光照校正”部分的研究。

隨著遙感定量化研究的持續(xù)深入，無(wú)人機(jī)平臺(tái)憑借其高空間分辨率與靈活的數(shù)據(jù)獲取能力，已成為復(fù)雜地表環(huán)境下高精度地物反演的核心支撐技術(shù)。在此背景下，我校人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)研究院宋麗瑤博士所在團(tuán)隊(duì)聚焦無(wú)人機(jī)遙感光譜智能感知領(lǐng)域，在定量遙感核心技術(shù)方向取得重要突破。

針對(duì)當(dāng)前建模過(guò)程中面臨的光照變化劇烈、地形起伏復(fù)雜以及BRDF采集效率低下等難題，研究團(tuán)隊(duì)在陜西省科技廳專項(xiàng)和陜西省教育廳自然科學(xué)專項(xiàng)的支持下，系統(tǒng)提出了一種具備區(qū)域自適應(yīng)能力的無(wú)人機(jī)多角度BRDF快速建模與光照校正一體化方法，實(shí)現(xiàn)了厘米級(jí)像素尺度的高精度光場(chǎng)建模，大幅提升了復(fù)雜環(huán)境下遙感數(shù)據(jù)的輻射一致性與建模效率。該成果不僅在理論層面推動(dòng)了無(wú)人機(jī)遙感光譜智能感知技術(shù)的發(fā)展，還為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)監(jiān)測(cè)、資源調(diào)查等應(yīng)用領(lǐng)域提供了具備工程可行性的解決方案，相關(guān)研究實(shí)現(xiàn)了厘米級(jí)像素的高精度光場(chǎng)建模，為無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用開辟了新路徑。

新范式：嵌套飛行驅(qū)動(dòng)的無(wú)人機(jī)BRDF多角度數(shù)據(jù)智能獲取體系

為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜觀測(cè)幾何下地表雙向反射分布函數(shù)（BRDF）的高精度建模，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新設(shè)計(jì)了“多矩形嵌套飛行”策略，以實(shí)現(xiàn)對(duì)0°~25°觀測(cè)天頂角范圍內(nèi)、間隔5°的多角度數(shù)據(jù)采集。每一觀測(cè)天頂角對(duì)應(yīng)一套包含三個(gè)嵌套矩形的航線，每個(gè)矩形邊長(zhǎng)相等，相鄰矩形間夾角30°，可完整覆蓋0°~360°方向的12組觀測(cè)方位角信息。在每個(gè)天頂角下，飛行高度與橫向偏移根據(jù)角度調(diào)整，確保成像方向始終朝向目標(biāo)區(qū)域。該方法結(jié)合高機(jī)動(dòng)性無(wú)人機(jī)平臺(tái)與穩(wěn)定角度控制系統(tǒng)，顯著提升了BRDF多角度數(shù)據(jù)采集的效率。

該設(shè)計(jì)不僅提高了單位時(shí)間內(nèi)的有效采樣密度，也為后續(xù)BRDF反演提供了高度結(jié)構(gòu)化、多維協(xié)同的原始數(shù)據(jù)支撐。

新方法：區(qū)域自適應(yīng)的光照因子動(dòng)態(tài)校正機(jī)制

在無(wú)人機(jī)遙感BRDF建模中，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地提出了一種面向復(fù)雜地表場(chǎng)景的光照因子動(dòng)態(tài)校正機(jī)制，針對(duì)多時(shí)相、多角度高光譜影像中太陽(yáng)輻照度快速變化所引發(fā)的亮度不一致問(wèn)題，突破了傳統(tǒng)靜態(tài)光照假設(shè)與簡(jiǎn)單線性修正方法的局限。該方法引入高時(shí)間分辨率的大氣下行輻照度連續(xù)觀測(cè)裝置，通過(guò)實(shí)時(shí)記錄實(shí)驗(yàn)期間各時(shí)刻各波段的太陽(yáng)輻照強(qiáng)度，建立了反映時(shí)間變化特征的光照擾動(dòng)序列，并在光譜維度上利用高斯函數(shù)重建輻照度設(shè)備響應(yīng)函數(shù)，對(duì)中心波長(zhǎng)和半高寬進(jìn)行精準(zhǔn)漂移建模，實(shí)現(xiàn)與無(wú)人機(jī)多光譜成像系統(tǒng)的響應(yīng)等效映射，構(gòu)建跨設(shè)備、跨波段的一致性校正因子。通過(guò)將歸一化光照因子嵌入像元級(jí)反射率反演流程，精確校正多角度成像過(guò)程中光照條件的非穩(wěn)定性，進(jìn)而顯著提升了輸入數(shù)據(jù)的輻射一致性與空間同質(zhì)性，為Hapke、Kernel和RPV等BRDF模型在非理想成像條件下的穩(wěn)健擬合提供了高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)，該方法具備區(qū)域自適應(yīng)性，能夠根據(jù)不同ROI區(qū)域在時(shí)間、光譜和幾何空間上的變化自動(dòng)生成最優(yōu)光照校正參數(shù)集，實(shí)現(xiàn)了厘米級(jí)像元層面輻射校正的精準(zhǔn)控制，有效提升了BRDF建模在復(fù)雜光照擾動(dòng)環(huán)境下的穩(wěn)定性與精度，為無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)的真實(shí)反射特性建模提供了可靠保障，具有顯著的理論推廣價(jià)值和工程應(yīng)用潛力。

應(yīng)用驗(yàn)證：從建模精度到工程推廣

為驗(yàn)證所提方法的可靠性與實(shí)用價(jià)值，團(tuán)隊(duì)在典型區(qū)域開展了多次實(shí)地飛行與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。將構(gòu)建的BRDF建模結(jié)果與支持向量機(jī)（SVM）分類模型結(jié)合使用，分類精度由原始91.65%提升至97.23%，在地物分類識(shí)別中表現(xiàn)出顯著提升。同時(shí)，針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)靶標(biāo)構(gòu)建的單像素BRDF模型與擴(kuò)散區(qū)域模型進(jìn)行比對(duì)，分別從空間維度（RMSE）與光譜維度（SAM）對(duì)模型的擬合效果進(jìn)行量化評(píng)估，進(jìn)一步驗(yàn)證了模型的高精度建模能力。

該系統(tǒng)方法不僅適用于農(nóng)業(yè)作物監(jiān)測(cè)、林地結(jié)構(gòu)建模、土地利用監(jiān)管等常規(guī)場(chǎng)景，更具備向智慧農(nóng)業(yè)、生態(tài)監(jiān)測(cè)、資源調(diào)查等工程領(lǐng)域推廣的技術(shù)潛力。

科研平臺(tái)與技術(shù)體系建設(shè)

本項(xiàng)研究依托我校人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)研究院的科研平臺(tái)開展，在人工智能算法設(shè)計(jì)、遙感數(shù)據(jù)處理、復(fù)雜環(huán)境建模等方向積累了深厚技術(shù)基礎(chǔ)。在學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)與多學(xué)科交叉團(tuán)隊(duì)的協(xié)同支持下，研究團(tuán)隊(duì)聯(lián)合地理信息、環(huán)境科學(xué)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域?qū)＜遥瑯?gòu)建了覆蓋從數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、建模、優(yōu)化到應(yīng)用推廣的完整技術(shù)鏈條。

目前，研究團(tuán)隊(duì)已在BRDF建模、輻射校正、多源遙感融合等方向取得系列研究成果，相關(guān)研究先后發(fā)表于國(guó)內(nèi)外核心期刊與會(huì)議論文10余篇，申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利3項(xiàng)，登記軟件著作權(quán)1項(xiàng)。研究團(tuán)隊(duì)亦與多家遙感測(cè)繪、農(nóng)業(yè)信息化與生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的企業(yè)建立了合作關(guān)系，具備良好的工程轉(zhuǎn)化基礎(chǔ)。

原文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271625002199?via%3Dihub=

文、圖：宋麗瑤  審核：王建國(guó)  編輯：楊笑