我國智能高光譜遙感研究受到關注

        高光譜遙感研究始于20世紀80年代，被廣泛應用于資源、環境、大氣、海洋等領域地物識別與參數定量反演。但是，傳統高光譜遙感在提供地物豐富光譜圖像信息的同時，也存在海量數據分發困難、處理量大，信息提取模型復雜等問題，在一定程度上也制約了高光譜遙感的廣泛應用。

        在杰出青年科學基金（41325004）和中科院新型對地觀測系統科技創新交叉合作團隊項目等的資助下，中科院遙感地球所張兵團隊提出了智能高光譜遙感衛星系統概念，建立了地表要素優化觀測模式轉換模型，針對高嶺石等6種典型蝕變礦物的測試結果表明，采用智能觀測后探測率由68.5%提高到了80.9%；建立了混合像元群智能優化分解模型，解決了亞像元地表信息提取和分類優異化難題，在實驗測試中將端元光譜角誤差從5.636°降低到5.023°，反演誤差從4.267降低到2.586，開創了混合像元分解研究的新方向；提出了優化光譜匹配濾波（ASMF）等方法，顯著提高了目標探測精度，成果在美國羅徹斯特理工學院主辦的高光譜圖像目標探測競技中，在總計12項測試中有7項排名進入了前10位，其中4項排名第1位。

        此外，項目組還突破了星上高光譜圖像實時處理的多項難題，研制了國內優異套基于FPGA的高光譜圖像星上實時處理系統，SHOU次實現了數據獲取與處理的同步進行。