高光谱激光雷达发展与展望
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作者:
作者单位:

1.国防科技大学电子对抗学院,安徽合肥 230037 ;2.脉冲功率激光技术国家重点实验室,安徽合肥 230037 ; 3.先进激光技术安徽省实验室,安徽合肥 230037 ;4.中国科学院无线光电通信重点实验室,安徽合肥 230037 ; 5.国科大杭州高等研究院,浙江杭州 310124

作者简介:

柳博羽男,1997年生,博士研究生,研究方向为高光谱激光雷达探测与感知E-mail:lby@nudt.edu.cn
王一程男,1983年生,博士,助理研究员,研究方向为激光探测技术E-mail:skl_wyc@163.com
马玉凯男,2001年生,硕士研究生,研究方向为多光谱激光雷达E-mail:myk@nudt.edu.cn
李发帅男,1988年生,博士,副教授,研究方向为点云分割与目标识别E-mail:lifashuai@gmail.com
潘浩男,1988年生,博士,高级工程师,研究方向为多光谱激光雷达、SLAM、电磁环境感知探测与防御E-mail:ph_research2024@163.com
马云凡男,2000年生,硕士研究生,研究方向为激光雷达信号处理E-mail:mayunfan@stu.ahjzu.edu.cn
刘宇森男,2000年生,硕士研究生,研究方向为高光谱图像处理E-mail:liuys@nudt.edu.cn
张昊女,1995年生,博士,助理研究员,研究方向为计算成像E-mail:zhanghao21d@nudt.edu.cn
韩飞男,1989年生,博士,副研究员,研究方向为激光遥感E-mail:feihan@ustc.edu.cn
何厅厅男,1986年生,博士,副教授,研究方向为遥感变化检测、小目标识别E-mail:tingtinghe2011@gmail.com
龚晨男,1983年生,博士,教授,博士研究生导师,研究方向为无线通信、无线光通信E-mail:cgong821@ustc.edu.cn
陈育伟男,1976年生,博士,研究员,博士研究生导师,研究方向为新型光电载荷、超光谱激光雷达成像E-mail:chenyuwei_cas@hotmail.com

通讯作者:

中图分类号:

TN958.98

基金项目:


Development and prospects of hyperspectral LiDAR
Author:
Affiliation:

1.College of Electronic Engineering, National University of Defense Technology, Hefei 230037 , China ; 2.State Key Laboratory of Pulsed Power Laser Technology, Hefei 230037 , China ; 3.Anhui Advanced Laser Technology Laboratory, Hefei 230037 , China ; 4.Key Laboratory of Wireless Optical-Communication, Chinese Academy of Sciences,Hefei 230037 , China ; 5.Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences, Hangzhou 310124 , China

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    摘要:

    高光谱激光雷达结合了被动光学遥感与激光雷达主动探测的优势,能够同时获取目标的高精度三维空间信息及光谱数据,实现全天时和多谱段的光谱三维点云的高效精准获取。为此,首先回顾了高光谱激光雷达的发展历程,总结了其各组成模块的不同选择,着重梳理了发射和接收这2个核心模块的迭代过程。其次,介绍了高光谱激光雷达在植被监测和地质勘探等领域的应用。最后,分析了当前技术发展所面临的挑战,并对高光谱激光雷达未来的发展趋势进行了展望。

    Abstract:

    Hyperspectral LiDAR integrates the advantages of passive optical remote sensing and active LiDAR detection, enabling the simultaneous acquisition of high-precision 3-D spatial information and spectral data of the targets. It achieves efficient and accurate collection of multi-spectral 3-D point clouds around the clock. To this end, this paper first reviewed the development of hyperspectral LiDAR, summarized the various options for its components, and focused on the evolution of the two core modules of emission and reception . Secondly, it highlighted the applications in fields such as vegetation monitoring and geological exploration. Finally, it analyzed the current challenges and forecast future trends in hyperspectral LiDAR technology.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

柳博羽, 王一程,马玉凯,等.高光谱激光雷达发展与展望[J]. 信息对抗技术,2025, 4(2):1-17.

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  • 收稿日期:2024-07-11
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  • 在线发布日期: 2025-04-15
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