我国智能高光谱遥感研究受到关注

        高光谱遥感研究始于20世纪80年代，被广泛应用于资源、环境、大气、海洋等领域地物识别与参数定量反演。但是，传统高光谱遥感在提供地物丰富光谱图像信息的同时，也存在海量数据分发困难、处理量大，信息提取模型复杂等问题，在一定程度上也制约了高光谱遥感的广泛应用。

        在杰出青年科学基金（41325004）和中科院新型对地观测系统科技创新交叉合作团队项目等的资助下，中科院遥感地球所张兵团队提出了智能高光谱遥感卫星系统概念，建立了地表要素优化观测模式转换模型，针对高岭石等6种典型蚀变矿物的测试结果表明，采用智能观测后探测率由68.5%提高到了80.9%；建立了混合像元群智能优化分解模型，解决了亚像元地表信息提取和分类优异化难题，在实验测试中将端元光谱角误差从5.636°降低到5.023°，反演误差从4.267降低到2.586，开创了混合像元分解研究的新方向；提出了优化光谱匹配滤波（ASMF）等方法，显著提高了目标探测精度，成果在美国罗彻斯特理工学院主办的高光谱图像目标探测竞技中，在总计12项测试中有7项排名进入了前10位，其中4项排名第1位。

        此外，项目组还突破了星上高光谱图像实时处理的多项难题，研制了国内优异套基于FPGA的高光谱图像星上实时处理系统，SHOU次实现了数据获取与处理的同步进行。