湖南日报全媒体记者 王铭俊
湿地，被誉为“地球之肾”，是保障国家生态安全和经济社会可持续发展的重要战略资源和稀缺资源。对湿地资源实施精确监测与保护，是人与自然和谐共生的重要一环。
湖南大学李树涛教授课题组通过高光谱探测技术获取水质含氮量、含磷量等信息，对湿地进行长期监测，显著提升了湿地资源监测与保护的效率。
6月24日，由李树涛牵头的“高空间分辨率高光谱成像与识别理论方法研究”项目，获评2023年度国家自然科学奖二等奖。
“该项目用到的监测技术与传统的方法有何不同？”在湖南大学机器人学院，记者望向平铺开来的众多成像设备问道。
李树涛告诉记者，高光谱能够获取物质的精细光谱“指纹”，识别物体材质与成分，是一种空间——光谱合一的探测技术，在资源调查、环境保护、灾害监测等国家重大需求领域发挥了至关重要的作用。不过，高光谱的空间与光谱分辨率之间存在一种天然的矛盾。
该矛盾由光学成像原理本身所导致——想看清物体的空间大小和形状，就难以看清物体具体的材质；想看清材质，就会牺牲空间的清晰度。李树涛介绍：“针对这一矛盾，项目组历经长期攻关，另辟蹊径，发现了时间—空间—光谱的耦合成像机理，提出了一种全新的成像模式，实现了高空间分辨率高光谱的获取。”该模式也被国际同行评价为“获得了高质量高光谱图像”“卓越性能”“研究的新分支”。
此外，高光谱图像包含几十甚至数百个光谱波段，结构复杂，识别精度和效率面临严重瓶颈。通过建立高光谱超像素空间——光谱联合识别的新范式，项目组解决了高光谱图像精准高效识别的难题。与此前国际先进的像素级识别方法相比，识别速度、精度均得到较大幅度提升，被国际同行评价为“极大提升识别性能”“显著降低计算代价”“受到极大关注”。
目前，项目取得的技术成果已在高分对地观测、精准农业、环境保护等领域，在中国空间技术研究院等单位开展应用，解决了城市、山地等复杂场景的空间和光谱高分成像和目标精准高效识别难题。
