（本網(wǎng)訊）近日，《陜西日報》刊發(fā)消息，中國科學院西安光機所副研究員李海巍、研究員王爽及我校人工智能與數(shù)據(jù)科學研究院教師宋麗瑤聯(lián)合團隊在無人機遙感光譜智能感知領(lǐng)域取得重要突破，成功攻克厘米級像素高精度光場建模難題，為無人機遙感技術(shù)的拓展應(yīng)用注入了強勁動力。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）。
在此項目中，我校宋麗瑤團隊承擔了“無人機嵌套飛行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，無人機平臺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)科學研究院宋麗瑤博士所在團隊聚焦無人機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。
針對當前建模過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，研究團隊在陜西省科技廳專項和陜西省教育廳自然科學專項的支持下，系統(tǒng)提出了一種具備區(qū)域自適應(yīng)能力的無人機多角度BRDF快速建模與光照校正一體化方法，實現(xiàn)了厘米級像素尺度的高精度光場建模，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了無人機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、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)研究實現(xiàn)了厘米級像素的高精度光場建模，為無人機遙感技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用開辟了新路徑。
新范式：嵌套飛行驅(qū)動的無人機BRDF多角度數(shù)據(jù)智能獲取體系
為實現(xiàn)復(fù)雜觀測幾何下地表雙向反射分布函數(shù)（BRDF）的高精度建模，團隊創(chuàng)新設(shè)計了“多矩形嵌套飛行”策略，以實現(xiàn)對0°~25°觀測天頂角范圍內(nèi)、間隔5°的多角度數(shù)據(jù)采集。每一觀測天頂角對應(yīng)一套包含三個嵌套矩形的航線，每個矩形邊長相等，相鄰矩形間夾角30°，可完整覆蓋0°~360°方向的12組觀測方位角信息。在每個天頂角下，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區(qū)域。該方法結(jié)合高機動性無人機平臺與穩(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)計不僅提高了單位時間內(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)的光照因子動態(tài)校正機制
在無人機遙感BRDF建模中，團隊創(chuàng)新性地提出了一種面向復(fù)雜地表場景的光照因子動態(tài)校正機制，針對多時相、多角度高光譜影像中太陽輻照度快速變化所引發(fā)的亮度不一致問題，突破了傳統(tǒng)靜態(tài)光照假設(shè)與簡單線性修正方法的局限。該方法引入高時間分辨率的大氣下行輻照度連續(xù)觀測裝置，通過實時記錄實驗期間各時刻各波段的太陽輻照強度，建立了反映時間變化特征的光照擾動序列，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)，對中心波長和半高寬進行精準漂移建模，實現(xiàn)與無人機多光譜成像系統(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。通過將歸一化光照因子嵌入像元級反射率反演流程，精確校正多角度成像過程中光照條件的非穩(wěn)定性，進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，該方法具備區(qū)域自適應(yīng)性，能夠根據(jù)不同ROI區(qū)域在時間、光譜和幾何空間上的變化自動生成最優(yōu)光照校正參數(shù)集，實現(xiàn)了厘米級像元層面輻射校正的精準控制，有效提升了BRDF建模在復(fù)雜光照擾動環(huán)境下的穩(wěn)定性與精度，為無人機遙感數(shù)據(jù)的真實反射特性建模提供了可靠保障，具有顯著的理論推廣價值和工程應(yīng)用潛力。
應(yīng)用驗證：從建模精度到工程推廣
為驗證所提方法的可靠性與實用價值，團隊在典型區(qū)域開展了多次實地飛行與實驗驗證。將構(gòu)建的BRDF建模結(jié)果與支持向量機（SVM）分類模型結(jié)合使用，分類精度由原始91.65%提升至97.23%，在地物分類識別中表現(xiàn)出顯著提升。同時，針對標準靶標構(gòu)建的單像素BRDF模型與擴散區(qū)域模型進行比對，分別從空間維度（RMSE）與光譜維度（SAM）對模型的擬合效果進行量化評估，進一步驗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、林地結(jié)構(gòu)建模、土地利用監(jiān)管等常規(guī)場景，更具備向智慧農(nóng)業(yè)、生態(tài)監(jiān)測、資源調(diào)查等工程領(lǐng)域推廣的技術(shù)潛力。
科研平臺與技術(shù)體系建設(shè)
本項研究依托我校人工智能與數(shù)據(jù)科學研究院的科研平臺開展，在人工智能算法設(shè)計、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)。在學院領(lǐng)導(dǎo)與多學科交叉團隊的協(xié)同支持下，研究團隊聯(lián)合地理信息、環(huán)境科學與計算機視覺等領(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，研究團隊已在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)表于國內(nèi)外核心期刊與會議論文10余篇，申請國家發(fā)明專利3項，登記軟件著作權(quán)1項。研究團隊亦與多家遙感測繪、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 編輯：楊笑
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