偽裝突破性成果"data-report-img-idx="0" data-fail="0" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0); margin: 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; vertical-align: bottom; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; height: auto !important; width: 677px !important; visibility: visible !important;"/>在該研究中，杭州高譜成像技術有限公司（以下簡稱“高譜成像”）的兩款科研級高光譜相機——HY-1230-01（400-1000 nm） 和 HY-1510-05（900-2500 nm）——被用作核心檢測設備，用于評估偽裝材料在全譜段的光譜相似性及對抗高光譜分類算法的能力。這一應用表明，高譜成像的高光譜相機已達到科研級精度，成為多維度偽裝性能的“裁判之眼”。
傳統偽裝主要針對可見光（顏色、紋理）和中紅外熱輻射（降低發射率/溫度），但隨著偵察技術的迭代，單一維度的隱身已經失效：
可見-近紅外高光譜成像（VIS-NIR HSI）：能夠獲取目標在400-2500 nm范圍內的連續反射光譜，并通過光譜角制圖（SAM）、光譜信息散度（SID）、歐氏距離（ED）等算法識別物質“光譜指紋”。即使顏色肉眼相近，細微的光譜差異也會暴露目標。
中紅外強度成像（MIR thermal）：熱像儀探測目標自身的輻射強度（8-14 μm）。常規偽裝材料若僅靠低發射率，在背景溫度較高時仍會因“冷點”而被發現。
中紅外偏振成像（MIR polarimetric）：這是近年來快速發展的新體制探測技術。光滑表面（如金屬、涂層）在斜入射時會產生顯著的線偏振度（DoLP），而自然背景（土壤、植被）的DoLP通常很低。實驗表明，常規低發射率材料（如ITO、金屬薄膜）在大角度（>60°）下DoLP可達5%-10%，極易被偏振相機識別。
因此，同時滿足“高光譜相似、低熱輻射、低偏振” 的三維多維度偽裝，成為偽裝技術領域的重大挑戰。
論文作者系統分析了現有偽裝材料的局限性：
| 維度 | 現有技術 | 缺點 |
|---|---|---|
| 可見-近紅外高光譜 | 顏料/多層膜模擬植被“綠峰-紅邊-近紅外平臺” | 難以兼顧中紅外透明/低發射率 |
| 中紅外強度 | 金屬薄膜（Au, Ag, ITO）低發射率 | 在VIS-NIR不透明，無法復合高光譜偽裝層；且高DoLP |
| 中紅外偏振 | 粗糙表面降低DoLP | 單獨粗糙化無法解決強度和光譜問題 |
關鍵矛盾是：低發射率材料（如金屬）通常在VIS-NIR不透明，會遮擋底層高光譜偽裝信號；而高光譜偽裝涂層在中紅外通常具有較高發射率。因此，需要一種層級解耦的設計，使各功能層“各司其職”且互不干擾。
研究團隊提出的偽裝材料結構如下（從頂層到底層）：
偽裝突破性成果"data-report-img-idx="1" data-fail="0" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0); margin: 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; vertical-align: bottom; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; height: auto !important; width: 677px !important; visibility: visible !important;"/>
功能：中紅外偏振隱身
原理：平滑表面在斜入射時產生定向反射導致高DoLP；粗糙表面引入多次漫反射，使熱輻射的偏振狀態隨機化。實驗中使用20 μm厚PE膜，通過熱壓印復制砂紙的隨機微結構（表面粗糙度Ra ≈ 8 - 10 μm）。
效果：在0°-85°大角度范圍內，DoLP始終 < 1.5%，遠低于ITO（>5%）和鋁（>10%）。
功能：中紅外低發射率 + 可見-近紅外高透光
原理：AgNWs形成亞波長金屬網格，其周期p ≈ 1.2-1.4 μm，占空比0.1-0.2。在MIR波段（8-14 μm），網格表現為等效金屬膜，反射率高（發射率低至0.7）；在VIS-NIR波段，由于周期遠小于波長，透光率可達~80%，不干擾底層光譜信號。
關鍵：這是解決“低發射率與高透光矛盾”的核心。
功能：模擬植被的VIS-NIR反射光譜
原理：Cr?O?提供綠色反射峰和陡峭的紅邊；MgCl?·6H?O模擬葉片的水分吸收谷（~1.45 μm, ~1.95 μm）；水性聚氨酯作為成膜劑，增強附著力和環境穩定性。
光譜特征：在550 nm附近有綠色反射峰；在700-750 nm斜率陡升（紅邊）；在800-1300 nm保持高反射平臺（近紅外高原）；在1.45 μm和1.95 μm有水分吸收下降。
偽裝突破性成果"data-report-img-idx="2" data-fail="0" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0); margin: 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; vertical-align: bottom; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; height: auto !important; width: 677px !important; visibility: visible !important;"/>論文給出了系統性的實驗表征結果：
| 指標 | 實測值 | 對比對象 |
|---|---|---|
| VIS-NIR光譜相似度（與植被背景） | > 96.9% | 商用偽裝布 < 80% |
| MIR平均發射率（8-14 μm） | 0.7 | 普通偽裝布 ≈ 0.9 |
| MIR大角度DoLP（0-85°） | < 1.5% | ITO在70°時 > 5% |
| 高光譜分類欺騙成功率 | SAM閾值98.2%下誤判為植被 | 偽裝布在96%閾值下暴露 |
最關鍵的驗證來自高光譜分類算法：
光譜角制圖（SAM）：將偽裝材料光譜與真實植被光譜視為向量，計算夾角余弦。余弦值越接近1，光譜越相似。在400-1000 nm波段，相似度閾值設為98.2%時，偽裝材料被分類為植被；而商用偽裝布在96%閾值下即被識別為目標。
光譜信息散度（SID）：基于信息論的相似性度量。偽裝材料的SID值遠低于判別閾值，與植被難以區分。
歐氏距離（ED）：偽裝材料的ED值與植被背景非常接近。
這些結果有力證明了該偽裝材料能夠欺騙先進的高光譜目標識別算法。
論文“測量與表征”部分明確記錄：
偽裝突破性成果"data-report-img-idx="3" data-fail="0" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0); margin: 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; vertical-align: bottom; border-width: 2px; border-style: solid; background-color: transparent; border-radius: 15px; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; height: auto !important; visibility: visible !important; width: 668px !important;"/>*“The hyperspectral imaging was performed by two hyperspectral cameras (HY-1230-01, HY-1510-05, HHIT, Hangzhou), which has detection wavelength ranges of 0.4 - 1 μm and 0.9 - 2.5 μm.”*
具體實驗流程如下：
數據采集：在室外自然光照條件下，將偽裝材料與真實植被并排放置，使用高譜HY-1230-01相機（400-1000 nm）和HY-1510-05相機（900-2500 nm）分別采集高光譜圖像立方體。
光譜提取：從圖像中選取目標區域（偽裝材料、真實葉片、背景土壤），提取平均反射光譜。
相似度計算：以真實葉片光譜為參考，計算偽裝材料的SAM、SID、ED值，并與商用偽裝布對比。
分類可視化：設置不同相似度閾值，生成二值分類圖（白色=植被，彩色=非植被），直觀評估偽裝效果。
高譜相機的關鍵貢獻：
寬譜段覆蓋：兩臺相機無縫覆蓋400-2500 nm，完整包含了植被光譜的特征區間（綠峰、紅邊、NIR高原、水分吸收谷）。
高光譜分辨率：HY-1230-01優于2.8 nm，HY-1510-05優于10 nm，足以分辨偽裝材料與真實植被的細微光譜差異（論文中兩者差異僅2-3%）。
高信噪比與穩定性：研究需要定量計算反射率，要求相機有良好的線性響應和暗噪聲抑制。高譜相機經輻射定標后，滿足定量遙感要求。
配套軟件支持：數據可直接導入ENVI等專業軟件進行SAM/SID/ED分析，方便研究者快速驗證。
多維度兼容是必然趨勢：未來的偽裝系統必須同時考慮高光譜、熱紅外、偏振三個維度。本論文提供了一套可復現的結構設計方案和材料選擇思路。
測試驗證需要高精度高光譜相機：傳統的分光光度計只能測點光譜，無法評估空間分布和分類算法效果。高光譜成像能夠模擬真實偵察場景，是性能評估的關鍵工具。
高光譜分類算法的有效性：本論文證實，SAM、SID、ED等方法能夠有效區分目標與背景，即使顏色和紋理高度相似。反偽裝系統應優先采用此類算法。
偏振信息的重要性：大角度下，傳統低發射率材料的高DoLP會成為新的“特征指紋”。未來反偽裝系統可融合高光譜+偏振信息，進一步提升探測概率。
高譜成像始終致力于高光譜核心技術的自主研發與產業化。近年來，公司產品已廣泛應用于國內外高校、研究所及軍工單位，協助用戶在偽裝評估、目標識別、水質監測、精準農業、工業檢測等領域取得了大量高水平成果。
研究者提出前沿科學問題，高譜提供穩定、精準、可靠的檢測工具。我們相信，隨著高光譜成像技術的不斷普及，國產儀器將在更多研究中扮演重要的角色。
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