? 中新网杭州7月30日电(曹丹)一架看似普通的无人机缓缓升空，机腹下挂载着一台不足1公斤的相机。短短十几分钟，它便能完成对1.5平方公里区域的精准扫描——森林是否存在火灾隐患、河流是否遭受污染、高压线是否有故障点……这些过去依赖人力或传统技术难以快速识别的“隐形”问题，如今在这台相机的“火眼金睛”下无所遁形。 这台高光谱相机由西湖大学工学院感知与计算成像实验室负责人袁鑫带领团队最新研发，其通过“单曝光压缩光谱成像技术”，可将光线分解为100多个连续光谱波段，覆盖400纳米至1000纳米的波长范围，从而让每一处细微的光谱特征都能被精准解析。 “它不仅能分辨林间飘的是雾还是烟，还能从看似清澈的河水中识别出污染物，甚至能判断每一片树叶是否缺水。”袁鑫介绍道。 高光谱成像的突破可追溯至21世纪初的数学理论——高维信息在压缩采集后，仍能用算法精准重建。当时正在美国杜克大学从事博士后研究的袁鑫与导师敏锐意识到，这一原理或可应用于计算成像领域。 袁鑫团队历时10年攻关，最终借助人工智能解决了“快拍慢算”的难题。据他介绍，这项技术的核心在于底层光学硬件与人工智能算法的结合，通过压缩感知和深度学习，将原本需要24小时处理的数据计算，缩短至毫秒级，实现从实验室到产业化的跨越。 袁鑫以西湖大学云谷校区内的一次河道检测为例进行说明。无人机搭载高光谱相机沿校内河道匀速飞行10分钟后，随即生成水质“体检报告”。数据显示，总氮浓度呈现“两端高、中间低”的分布，总磷浓度则在中游富集。经与11个地面水域监测点实测数据对比，高光谱相机成像结果与之接近。这一结果为水体污染溯源提供了高效精准的技术手段。 目前，该技术已广泛应用于智慧农业、环保监测、电力巡检等领域，并持续向工业质检、医疗科研等方向拓展。该项目也已获得超五千万元的融资。 “技术的价值在于解决问题。未来，我们将持续拓展高光谱成像技术的应用边界，让这项‘透视’世界的能力赋能更多领域。”袁鑫如是说。(完)