北京理工大学科研团队在

　　高光谱成像技术通过在空间信息基础上增加光谱维度，能够通过物质特有的光谱信息识别材质和成分，是遥感监测、工业检测等领域的重要技术。但高光谱图像数据量极大，单张可达数百兆甚至上千兆，对后端数据处理分析造成巨大压力。北京理工大学长聘教授边丽蘅表示，高光谱成像在空间信息基础上多了一个光谱维度，一张就可能占几百到上千兆空间，给后端数据处理带来了压力。

　　为破解这一难题，团队从软硬件两端协同发力。2024 年，团队率先在图像采集环节取得突破，将传统高光谱相机庞大的光路系统缩小到了芯片级别。

　　此次研究进一步攻克了后端实时计算难题，通过挖掘光谱数据的关联性减少重复计算，并针对光谱数据特点重新设计芯片架构中的运算单元，使数据可在专用芯片内连续完成计算，无需在服务器中反复传输。

　　边丽蘅介绍，高光谱成像在遥感卫星上应用广泛，当计算部分实现芯片化后，数据无需传输回地面进行分析处理，可直接在卫星上实时出结果。该成果为高光谱技术在遥感卫星、便携式检测设备等场景的实时应用提供了技术基础。