深耕高光谱前沿，赋能产业落地 | 第四届高光谱应用研讨会暨高光谱前沿物理技术与实践论坛成功举办！

盛夏七月，古都西安，群贤毕至。7月16日至18日，第四届高光谱应用研讨会暨高光谱前沿物理技术与实践论坛在西安电子科技大学（雁塔校区）成功举办！本次研讨会由西安电子科技大学物理学院与美狮贵宾会官网网址联合主办，汇聚了来自全国高校、科研院所及产业界的百余位专家学者与技术精英。本次研讨会不仅搭建了高水平的学术交流与产业对接平台，更为推动我国高光谱技术的高质量发展注入了新的动能。

17日全天的大会报告更是亮点纷呈！来自全国多所重点高校与科研院所的十余位专家学者，围绕高光谱成像技术的物理机理、算法创新与行业应用，带来了一场场精彩的学术报告。

▲西安电子科技大学教授  曹运华

西安电子科技大学教授曹运华为大家带来《伪装目标偏振高光谱特性分析与融合方法》的报告。报告围绕偏振高光谱伪装目标识别展开。首先，基于典型伪装材料实测数据，利用光谱角、均方根误差、光谱信息散度、红边差异指数及偏振效应指数，定量评估偏振通道S1、S2、DoLP和AoLP的判别贡献，提出面向不同材料的通道融合策略。其次，构建偏振条件化多尺度动态注意力网络PMDA-Net，通过光谱-偏振双流建模、AoLP动态注意力和空间—通道校准，实现异构特征有效融合，并在多组自建与公开数据集上取得优异分类性能。研究形成了从偏振高光谱特性分析、通道筛选到智能分类的完整技术路径。

▲西北工业大学副教授  刘澍民

西北工业大学副教授刘澍民为大家带来《高光谱多模态融合及实时工业分选系统》的报告。报告介绍一种软硬件协同设计的多模态检测系统，该系统将近红外高光谱（NIRH）与RGB线扫描成像相结合，以实现稳健的物体检测。这种互补的感知与处理策略使系统能够联合利用光谱信息和空间信息，从而提升复杂环境下的检测精度。所提出的框架具有高检测可靠性、低延迟和有效的软硬件集成特性，报告同时也展示了其在工业遍野检测应用中的部署情况。

▲西安交通大学博士  杨章

西安交通大学博士杨章大家带来《输电线路外绝缘光谱增强成像技术与应用》的报告。报告介绍基于高/多光谱成像的污秽可视化检测技术，通过解析污秽成分、程度及湿润度的反射光谱差异化响应，精准量化污秽等级并预警闪络风险。报告将介绍该技术的需求背景、基础研究、专用技术、无人机巡检装置开发，以及该技术在电力巡检中的应用与前景。

▲西北农林科技大学教授  张智韬

西北农林科技大学教授张智韬为大家带来《基于图像纹理特征和光谱特征融合的高光谱遥感诊断土壤含水率模型》的报告。报告主要介绍了创新性地融合高光谱图像纹理特征与光谱特征，建立精准的土壤含水率监测模型，为精准农业灌溉提供技术支撑。研究结合连续小波变换、分数阶微分等光谱处理技术提取光谱特征；通过灰度共生矩阵、局部二值化和Gabor滤波提取纹理特征；运用堆叠集成学习算法融合两类特征建立诊断模型。研究表明，小尺度小波变换可增强光谱与土壤含水率的相关性；多种纹理特征融合优于单一特征；特征层与决策层融合能够显著提高集成学习模型诊断精度。本研究突破了传统单一特征建模的局限，实现了光谱信息与图像纹理信息的有效融合，为高光谱遥感在农业精准灌溉中的应用提供了新思路。

▲宁夏大学葡萄酒与园艺学院副教授  吴龙国

宁夏大学葡萄酒与园艺学院副教授吴龙国为大家带来《宁夏冷凉蔬菜表型信息原位感知与智能装备研制》的报告。报告针对宁夏冷凉蔬菜产业面临的“感知不精准、决策不智能、执行效率低”等核心瓶颈，开展高效栽培关键技术机制解析与检测体系构建研究，探究微咸水灌溉机制、水盐运移机理及氮肥减施技术，明确土壤盐-水耦合规律与番茄叶片细胞抗氧化酶交互作用机制；综合机器视觉、高光谱成像等技术，构建叶绿素、氮素等指标的植株生长动态检测模型，创新逆境下抗氧化酶高精度原位快速检测技术，为资源科学利用筑牢理论与技术基础。在此基础上，研制育苗自动化输送与调控装置、小型远程遥控运输装置、智能化物流输送装置、果蔬表型信息在线监测巡检、果菜智能化采收等10台套设备，突破关键环节技术瓶颈；依托人工光植物工厂高效栽培技术获自治区科技进步奖三等奖（排名第 1），筛选人工光植物工厂甜瓜最优光配方实现一年8代标准化生产范式。在应用技术层面，形成“机理研究-技术研发-产业应用” 的创新链条，推动冷凉蔬菜产业从“经验型”向“精准化、智能化”转型。

▲四川农业大学教授  康志亮

四川农业大学教授康志亮为大家带来《基于光谱技术的茶叶品质快速检测研究》的报告。本报告围绕高光谱、荧光光谱无损检测技术，聚焦茶叶产业实际需求，开展茶鲜叶及成茶在分类、掺假辨别、品质参数定量检测与农残快速识别相关研究。通过优化光谱信号处理与智能判别模型，搭建茶叶无损快速检测方法，解决传统检测损耗样品、检测周期长的问题，为茶叶加工在线质检、品质溯源管控提供智能化技术路径。

▲美狮贵宾会官网网址总经理邓新强

美狮贵宾会官网网址总经理邓新强为大家带来《科研级高光谱成像系统介绍及新品简介》的报告。本报告介绍了美狮贵宾会官网网址基于透射式光栅技术开发了丰富的系统方案，覆盖了航空区域尺度到显微微观尺度的不同测试方案，满足反射光谱、透射光谱、荧光光谱及日光诱导叶绿素荧光测量，为广大科研用户提供前沿、稳定、可靠的高光谱成像技术应用解决方案。

▲四川轻化工大学教授  胡新军

四川轻化工大学教授胡新军为大家带来《基于高光谱成像技术的白酒原料及发酵过程物质快速检测研究》的报告。报告围绕高光谱成像与光谱重建技术在白酒产业中的应用研究，系统介绍团队近年来在酿酒粮食品质快速检测、白酒智能感知及原料在线检测领域取得的研究进展。针对酿酒高粱品种识别与淀粉、蛋白质、单宁等关键成分快速检测需求，构建了融合高光谱与图像信息的多模态深度学习模型，实现酿酒粮食的高精度分类与品质评价；针对白酒品种鉴别、工业酒精掺假识别及香气品质快速检测问题，建立了基于高光谱和深度神经网络的定性与定量分析方法，实现白酒品质的无损、快速和可视化检测；针对传统高光谱设备成本高、应用场景受限的问题，提出光谱自适应特征增强的光谱重建方法，利用低成本RGB图像重建高光谱信息，实现酿酒粮食理化指标和品种的快速检测。

▲西昌学院  杨谨源 

西昌学院杨谨源 为大家带来《面向湿地复杂环境的改进 Transformer 高光谱树种识别研究 —— 以邛海国家湿地公园为例》的报告。报告主要介绍了以邛海国家湿地公园为研究区，采用 DJI M300 RTK 无人机搭载 GaiaSky-mini3-VN 高光谱成像仪获取 400至1000nm 共 224 波段航测数据，完成辐射校正、几何配准、MNF 降噪降维预处理，选取前 10 维特征保留 98% 原始信息以消除波段冗余。针对湿地树种光谱高度相似、同物异谱突出问题，在 DSFormer 基础上搭建含 7 类轻量化模块的 AB_Combined 改进 Transformer 模型，划分 10 类乔木、2 类道路构建数据集开展试验。结果显示模型总体精度 98.87%，相较 2D-CNN 基线提升 11.23%；消融实验证实光谱优化、多尺度空间模块协同可有效改善少数树种漏分混分。研究验证光谱-空间协同建模是破解复杂湿地高光谱分类难点的关键，为川西高原湿地植被自动化识别提供技术支撑。

▲深圳大学副教授  石铁柱

深圳大学副教授石铁柱为大家带来《激光雷达和高光谱一体机的数据处理方法》的报告。基于美狮贵宾会研发的激光雷达与高光谱一体机设备，本报告系统研究多传感器协同处理与数据融合方法。开展激光雷达、高光谱相机、GNSS天线及IMU的联合位置标定，建立精确的多传感器空间基准关系。基于GNSS/IMU组合导航解算获取高精度姿态信息，支撑激光雷达点云地理校正与航带拼接处理，生成高精度三维点云成果。同步开展高光谱影像正射校正及热红外影像正射校正与拼接处理，实现多源影像的地理定位与无缝镶嵌。在上述处理基础上，研究激光雷达点云与高光谱影像的深度融合方法，实现三维空间几何信息与二维光谱信息的协同表征。形成从传感器标定、组合导航解算、点云与影像处理到多源数据融合的完整技术流程，为一体化设备的应用提供数据处理方法。

▲无锡谱视界科技有限公司副总经理  雷晋鑫

无锡谱视界科技有限公司副总经理雷晋鑫为大家带来《光谱技术的行业应用探索与实践》的报告。报告主要讲述智能小型机载光谱指数分析基站，本系统基于大疆机场平台深度集成，体积小巧、便携性强，可灵活适配小型无人机场等移动载体，快速部署于水质监测、智慧农业及精准林草等核心场景。内置智能算法模型，支持自动校准、实时数据分析与报告一键生成，有效减少人工干预，保障长期监测的连续性与数据可靠性。通过搭载光谱采集与无线传输模块，监测数据可实时同步至云端，为应急事件提供即时决策依据，全面提升各行业的低空作业响应效率。该系统以“非现场、无人化”的作业模式，破解传统监测中人员难达、时效性低等实际痛点，显著提升管理效率，为行业用户构建起高效、智能的低空技术支撑体系。

▲西安邮电大学讲师  王燕

西安邮电大学讲师王燕为大家带来《基于滤波片与重建网络协同优化的光谱成像方法及系统研究》的报告。本报告内容主要包含三个方面：一是在方法层面，提出了两种滤波片优化策略，分别配合RGB相机和单带通滤波片使用，通过将滤波片设计与深度学习重建网络联合优化，在保证滤波片可制备的前提下显著提升了重建精度。二是在系统层面，研制了两套成像系统，实现了低成本、小型化的硬件设计。三是在应用层面，通过动静态目标检测实验，验证了两套系统在实际场景中的检测效果。

▲兰州大学青年博士  伏帅

兰州大学博士伏帅为大家带来《高光谱技术在紫花苜蓿长势评估及品质定级中的应用》的报告。本报告针对现代化牧草企业在大规模紫花苜蓿种植中面临的业务痛点，如传统地面调查与卫星遥感易受天气、人力和财力等因素限制，导致长势监测存在时空局限性与滞后性，本文探讨了高光谱技术结合智能感知系统的企业落地解决方案，阐述了如何利用多种传感器与深度学习算法构建智能感知系统，从而实现对苜蓿盖度和产量等关键生物物理指标的多点位、高时频实时动态监测。在此自动化监测基础上，进一步融合高光谱遥感的高精细数据挖掘能力，构建针对粗蛋白、中性洗涤纤维等核心营养指标的快速反演模型，建立了一套苜蓿品质定级系统。实践表明，该集成方案能有效克服传统人工抽检的时效性差与高成本问题，推动苜蓿生产管理向数字化、网络化和智能化方向转变。

▲西安电子科技大学博士  李腾

西安电子科技大学博士李腾为大家带来《面向高光谱图像分类的双分支深度可分离融合卷积网络研究》的报告。本报告围绕高光谱图像分类中的空间—光谱特征提取与融合问题开展研究。针对现有方法难以兼顾空间—光谱耦合、互补信息提取和低冗余融合的问题，构建深度可分离融合双分支卷积神经网络DSFA-CNN。模型通过三维卷积分支学习联合空间—光谱表征，利用一维+二维卷积分支建模光谱和空间特征，并引入CBAM突出有效光谱响应和显著空间区域。随后采用深度可分离融合模块整合跨分支特征，降低冗余与过拟合风险。在Indian Pines、University of Pavia、Salinas和Houston2013四个公开数据集上的总体分类精度分别达到95.62%、99.25%、99.89%和97.62%，其中在复杂场景中的性能提升更为明显。消融实验表明，双分支结构能够提供互补信息，注意力模块和融合模块可进一步提高表征选择性与融合能力。计算成本分析显示，该模型在分类精度与计算效率之间取得了较优平衡，验证了并行耦合—解耦建模和高效特征融合的有效性。

三天的思想激荡与智慧碰撞虽已落幕，但高光谱技术赋能千行百业的征程正扬帆远航。从伪装目标偏振高光谱特性分析到实时工业分选系统，从输电线路外绝缘光谱增强成像到土壤含水率高光谱遥感诊断，从冷凉蔬菜表型原位感知到白酒原料发酵过程检测。正如与会专家所共识的，在“十四五”战略性新兴产业发展规划引领下，高光谱成像技术的产业化应用已步入快车道。未来，随着光谱成像、人工智能与多模态融合技术的持续突破，高光谱成像技术将在智慧农业、生态监测、食品安全、资源勘查等领域释放更大潜能！

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