近日，中國科學院西安光機所在智能光譜環(huán)境感知領域取得重要進展，相關研究成果發(fā)表于環(huán)境科學領域頂級期刊Environmental Science & Technology(Nature Index 收錄，5-Year IF: 11.7)，并入選封面論文。論文第一作者為劉嘉誠，通信作者為于濤和胡炳樑，西安光機所是第一完成單位和通信單位。這是西安光機所首次在該期刊發(fā)表文章，標志著研究所在智能光譜環(huán)境感知領域的研究在國際學術領域取得了新突破。 
光譜學是一門主要涉及物理學及化學的重要交叉學科，通過光譜來研究電磁波與物質之間的相互作用。探測水體的吸收光譜可反映水分子對特定波長光的吸收特性，進而定量反演水環(huán)境質量參數(shù)。復雜的水體背景干擾給高精度的定量反演帶來了極大挑戰(zhàn)，現(xiàn)有研究主要依賴數(shù)據(jù)驅動的機器學習模型進行水質參數(shù)定量反演，難以適應廣域地理分布的復雜地表水場景。
針對上述挑戰(zhàn)，研究團隊首次引入Transformer架構進行光譜定量反演水質參數(shù)，并提出理化驅動學習 (Physicochemical-Informed Learning) 概念，構建理化驅動Transformer的定量反演模型。該方法將先驗理化信息嵌入光譜編碼過程中，并結合Transformer架構的全局特征提取能力，以提升復雜地表水體光譜定量反演的精度。結果表明，該方法在廣域地理分布的復雜地表水場景下表現(xiàn)出優(yōu)異的水質參數(shù)反演能力，為智能光譜技術在環(huán)境領域中的應用提供了新的理論基礎和技術路徑。
圖 研究方法流程
胡炳樑、于濤團隊在高分辨率高光譜成像遙感、精細光譜探測與計量分析等方面開展了長期的研究工作。該項研究是團隊對標國家推進“美麗中國”建設所取得的重要成果，也是國際學術界對西安光機所在智能光譜環(huán)境感知領域成果的高度認可，更是西安光機所聚焦光譜成像與精細光譜探測技術主責主業(yè)取得的重要進展。研究工作得到了國家重點研發(fā)計劃，中國科學院先導專項(A類)等項目的支持。
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