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微型高光譜成像儀與數據分析系統成功研制

[2017/10/25]

    世間萬物均會呈現自己獨有的光譜曲線，利用這一特性，科研人員可以根據光譜信息識別物質。然而，能夠被人眼或是普通儀器捕捉到的光譜波段是有限的，可見光波段之外的許多光譜，如近紅外、短波紅外等，只能借助高光譜成像儀采集。
 
　　提到地質勘探、環境調查，人們腦海中呈現出的往往是研究人員現場取樣、送到實驗室檢測的場景。如果能有孫悟空的“火眼金睛”，只需看一眼便能識別出大面積區域內待檢測物質的成分，豈不節省時間和精力?南京理工大學的一項產學研成果將這個設想變成了現實。在日前舉行的第二屆中國軍民兩用技術創新應用大賽中，這項成果獲銅獎，成為全國816個項目中高校獲獎的3項成果之一。
 
　　世間萬物均會呈現自己獨有的光譜曲線，利用這一特性，科研人員可以根據光譜信息識別物質。然而，能夠被人眼或是普通儀器捕捉到的光譜波段是有限的，可見光波段之外的許多光譜，如近紅外、短波紅外等，只能借助高光譜成像儀采集。近年來，高光譜成像儀的研制一直是科研人員們傾力攻關的熱門領域，但仍存在兩大難題：一是提高光譜分辨率的難度大，低分辨率下不同物質的光譜曲線相似度高，很難區分，會誤導鑒別結果;二是在采集大面積待測區域的光譜信息時，單位像素中多種物質混雜，不易得到各類純物質的光譜信息。
 
　　南京理工大學與南京地質調查中心聯合建設的江蘇省光譜成像與智能感知重點實驗室，經過5年努力，以“微型高光譜成像儀與數據分析系統”成功攻克了這兩大難題。
 
　　整套系統由硬件設備和軟件系統兩部分組成，前者應用先進的探測器和獨特的電子學設計，使光譜分辨率大幅提高，兼顧了“看得廣”又“看得清”;后者憑借先進的算法，實現了多種物質光譜信息的分解，并可根據使用環境經緯度、大氣、光照等因素自我校正，保證分析結果的準確性。
 
　　團隊還將這些創新成果巧妙地整合為一個小型、輕量的整體，硬件設備總重不足4.5公斤，僅相當于兩臺筆記本電腦的重量，既可搭載在直升機上，在2000米高空對整座山林進行大面積掃描拍攝;也可搭載在無人機上進行低空作業，1小時內就可完成對1萬平方米農田的土壤分析。
 
　　“目前系統已經在中國國土資源航空物探遙感中心、紫金礦業集團等單位投入使用，對比地面實測數據識別精度大于80%，為進一步進行精確地質礦物分析帶來極大便利。”團隊成員肖亮教授介紹，該系統在發展精準農業、環境污染物調查、物品鑒定等行業也能大顯身手，只需一張圖像，便能探明待測水域的污染物成分;或是待測土壤的成分、是否存在病蟲害，為研究土壤特性與作物生長間關系提供科學依據;抑或是通過將待測物的光譜信息與標準光譜數據庫進行比對，鑒別珠寶首飾的真偽等等。