学术研讨
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2026年5月11日，安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心在实训综合楼1301会议室举办科研交流活动。活动围绕高光谱遥感、多光谱与激光雷达协同感知等方向展开，邀请哈尔滨工业大学李贤老师作为主讲人，以其团队在高光谱领域的代表性研究成果为主题进行了深入交流。现场师生认真聆听报告，并围绕研究思路、关键技术和应用前景开展了讨论。
交流中，主讲人首先结合报告优德体育在线,优德体育网投内容，介绍了无人机多光谱与激光雷达协同感知处理的总体背景，指出多源遥感数据融合正在成为提升复杂场景三维感知能力的重要路径。随后，报告重点围绕PPT中展示的“高光谱图像光谱重构”部分展开，系统阐释了基于国产多光谱图像重构高光谱图像的研究思路。报告提出，通过构建大幅宽、高时空分辨率的高光谱重构模型，可实现“天级”时间分辨率、“米级”空间分辨率以及更大覆盖幅宽的数据获取能力，为长时序、广域监测任务提供重要支撑。
在具体研究内容上，报告重点介绍了李贤老师团队近年来在高光谱重构方向的代表性工作。李贤老师现为哈尔滨工业大学电子与信息工程学院副研究员，其研究方向包括低空多/高光谱激光雷达成像探测与信息融合处理、深度学习遥感大数据分析等。其中，团队在2022年提出多时相光谱重构网络，通过多时相多光谱图像提取时间特征，并结合后处理方法增强重构结果的物理合理性，实验表明该方法优于仅利用单时相信息的重构方案。
随后，报告进一步介绍了2023年的卷积与Transformer联合网络研究。该方法针对复杂地物场景下光谱重构精度受限的问题，将局部空间特征提取与全局光谱特征建模结合起来，并通过高频Transformer模块与空间—光谱重校准模块强化细节表达和邻域约束，从而提升复杂场景中的重构效果。此外，针对多传感器多光谱数据之间幅值不一致、跨传感器波段关联难以挖掘等问题，团队在2024年又提出基于投影与重构的多传感器光谱重构框架，通过理想投影网络和多传感器重构网络分别解决幅值一致性和跨传感器信息提取问题，为多源协同高光谱重构提供了新思路。
在交流讨论环节，参会师生结合自身研究方向，就高光谱重构在古建筑精细感知、地物识别、长时序动态监测等场景中的应用潜力进行了充分交流。大家认为，此次活动不仅加深了对高光谱图像光谱重构方法的理解，也为中心在多源遥感融合、智能感知与高维建模等方向的后续研究提供了有益借鉴。
本次科研交流活动内容充实、针对性强，进一步拓宽了师生的学术视野，增强了团队对前沿遥感方法的认识。今后，中心将继续依托此类学术交流活动，持续营造良好的科研氛围，推动相关研究工作不断深入开展。
安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心
文：郭俊良 丁群 审稿：邵慧