研究方法流程

近日，中科院西安光機所在智能光譜環境感知領域取得重要進展，相關研究成果發表于環境科學領域頂級期刊Environmental Science & Technology(Nature Index 收錄，5-Year IF: 11.7)，并入選封面論文。論文第一作者為劉嘉誠，通信作者為于濤和胡炳樑，西安光機所是第一完成單位和通信單位。這是西安光機所首次在該期刊發表文章，標志著研究所在智能光譜環境感知領域的研究在國際學術領域取得了新突破。

光譜學是一門主要涉及物理學及化學的重要交叉學科，通過光譜來研究電磁波與物質之間的相互作用。探測水體的吸收光譜可反映水分子對特定波長光的吸收特性，進而定量反演水環境質量參數。復雜的水體背景干擾給高精度的定量反演帶來了極大挑戰，現有研究主要依賴數據驅動的機器學習模型進行水質參數定量反演，難以適應廣域地理分布的復雜地表水場景。

針對上述挑戰，研究團隊首次引入Transformer架構進行光譜定量反演水質參數，并提出理化驅動學習 (Physicochemical-Informed Learning) 概念，構建理化驅動Transformer的定量反演模型。該方法將先驗理化信息嵌入光譜編碼過程中，并結合Transformer架構的全局特征提取能力，以提升復雜地表水體光譜定量反演的精度。結果表明，該方法在廣域地理分布的復雜地表水場景下表現出優異的水質參數反演能力，為智能光譜技術在環境領域中的應用提供了新的理論基礎和技術路徑。

胡炳樑、于濤團隊在高分辨率高光譜成像遙感、精細光譜探測與計量分析等方面開展了長期的研究工作。該項研究是團隊對標國家推進“美麗中國”建設所取得的重要成果，也是國際學術界對西安光機所在智能光譜環境感知領域成果的高度認可，更是西安光機所聚焦光譜成像與精細光譜探測技術主責主業取得的重要進展。研究工作得到了國家重點研發計劃，中國科學院先導專項(A類)等項目的支持。

審核編輯 黃宇