高谱成像高光谱相机助力浙江大学团队在《Light: Science Applications》发表多维度伪装突破性成果
近日，国际光学领域顶级期刊《Light: Science & Applications》（Nature子刊，影响因子>18）在线发表了浙江大学李强、朱桓正的研究论文“Multi-dimensional camouflage against VIS-NIR hyperspectral, MIR intensity, and MIR polarization imaging”。
该研究针对现代战场多模态探测手段（可见-近红外高光谱成像、中红外热成像、中红外偏振成像），设计并验证了一款新型多维度伪装材料，实现了三大探测维度的同时隐身。
一、研究背景
传统伪装主要针对可见光（颜色、纹理）和中红外热辐射（降低发射率/温度），但随着侦察技术的迭代，单一维度的隐身已经失效：
可见-近红外高光谱成像（VIS-NIR HSI）：能够获取目标在400-2500 nm范围内的连续反射光谱，并通过光谱角制图（SAM）、光谱信息散度（SID）、欧氏距离（ED）等算法识别物质“光谱指纹”。即使颜色肉眼相近，细微的光谱差异也会暴露目标。
中红外强度成像（MIR thermal）：热像仪探测目标自身的辐射强度（8-14 μm）。常规伪装材料若仅靠低发射率，在背景温度较高时仍会因“冷点”而被发现。
中红外偏振成像（MIR polarimetric）：这是近年来快速发展的新体制探测技术。光滑表面（如金属、涂层）在斜入射时会产生显著的线偏振度（DoLP），而自然背景（土壤、植被）的DoLP通常很低。实验表明，常规低发射率材料（如ITO、金属薄膜）在大角度（>60°）下DoLP可达5%-10%，极易被偏振相机识别。
因此，同时满足“高光谱相似、低热辐射、低偏振”的三维多维度伪装，成为伪装技术领域的重大挑战。
二、技术瓶颈
论文作者系统分析了现有伪装材料的局限性：
| 维度 | 现有技术 | 缺点 |
|---|---|---|
| 可见-近红外高光谱 | 颜料/多层膜模拟植被“绿峰-红边-近红外平台” | 难以兼顾中红外透明/低发射率 |
| 中红外强度 | 金属薄膜（Au, Ag, ITO）低发射率 | 在VIS-NIR不透明，无法复合高光谱伪装层；且高DoLP |
| 中红外偏振 | 粗糙表面降低DoLP | 单独粗糙化无法解决强度和光谱问题 |
关键矛盾是：低发射率材料（如金属）通常在VIS-NIR不透明，会遮挡底层高光谱伪装信号；而高光谱伪装涂层在中红外通常具有较高发射率。因此，需要一种层级解耦的设计，使各功能层“各司其职”且互不干扰。
三、创新结构
研究团队提出的伪装材料结构如下（从顶层到底层）：
1. 顶层：粗糙聚乙烯（PE）薄膜
功能：中红外偏振隐身
原理：平滑表面在斜入射时产生定向反射导致高DoLP；粗糙表面引入多次漫反射，使热辐射的偏振状态随机化。实验中使用20 μm厚PE膜，通过热压印复制砂纸的随机微结构（表面粗糙度Ra ≈ 0.5-1 μm）。
效果：在0°-85°大角度范围内，DoLP始终 < 1.5%，远低于ITO（>5%）和铝（>10%）。
2. 中层：银纳米线（AgNWs）导电网络
功能：中红外低发射率 + 可见-近红外高透光
原理：AgNWs形成亚波长金属网格，其周期p ≈ 1.2-1.4 μm，占空比0.1-0.2。在MIR波段（8-14 μm），网格表现为等效金属膜，反射率高（发射率低至0.7）；在VIS-NIR波段，由于周期远小于波长，透光率可达~80%，不干扰底层光谱信号。
关键：这是解决“低发射率与高透光矛盾”的核心。
3. 底层：Cr₂O₃复合涂层（Cr₂O₃ + MgCl₂·6H₂O + 水性聚氨酯）
功能：模拟植被的VIS-NIR反射光谱
原理：Cr₂O₃提供绿色反射峰和陡峭的红边；MgCl₂·6H₂O模拟叶片的水分吸收谷（~1.45 μm, ~1.95 μm）；水性聚氨酯作为成膜剂，增强附着力和环境稳定性。
光谱特征：在550 nm附近有绿色反射峰；在700-750 nm斜率陡升（红边）；在800-1300 nm保持高反射平台（近红外高原）；在1.45 μm和1.95 μm有水分吸收下降。
四、核心性能数据
论文给出了系统性的实验表征结果：
| 指标 | 实测值 | 对比对象 |
|---|---|---|
| VIS-NIR光谱相似度（与植被背景） | > 96.9% | 商用伪装布 < 80% |
| MIR平均发射率（8-14 μm） | 0.7 | 普通伪装布 ≈ 0.9 |
| MIR大角度DoLP（0-85°） | < 1.5% | ITO在70°时 > 5% |
| 高光谱分类欺骗成功率 | SAM阈值98.2%下完全误判为植被 | 伪装布在96%阈值下暴露 |
最关键的验证来自高光谱分类算法：
光谱角制图（SAM）：将伪装材料光谱与真实植被光谱视为向量，计算夹角余弦。余弦值越接近1，光谱越相似。在400-1000 nm波段，相似度阈值设为98.2%时，伪装材料被分类为植被；而商用伪装布在96%阈值下即被识别为目标。
光谱信息散度（SID）：基于信息论的相似性度量。伪装材料的SID值远低于判别阈值，与植被难以区分。
欧氏距离（ED）：伪装材料的ED值与植被背景非常接近。
这些结果有力证明了该伪装材料能够欺骗最先进的高光谱目标识别算法。
五、高谱成像相机
论文“测量与表征”部分明确记录：
*“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.”*
具体实验流程如下：
数据采集：在室外自然光照条件下，将伪装材料与真实植被并排放置，使用高谱400-1000 nm高光谱相机和900-2500 nm高光谱相机分别采集高光谱图像立方体。
光谱提取：从图像中选取目标区域（伪装材料、真实叶片、背景土壤），提取平均反射光谱。
相似度计算：以真实叶片光谱为参考，计算伪装材料的SAM、SID、ED值，并与商用伪装布对比。
分类可视化：设置不同相似度阈值，生成二值分类图（白色=植被，彩色=非植被），直观评估伪装效果。
高谱相机的关键贡献：
宽谱段覆盖：两台相机无缝覆盖400-2500 nm，完整包含了植被光谱的特征区间（绿峰、红边、NIR高原、水分吸收谷）。
高光谱分辨率：HY-1230-01优于2.8 nm，HY-1510-05优于10 nm，足以分辨伪装材料与真实植被的细微光谱差异（论文中两者差异仅2-3%）。
高信噪比与稳定性：研究需要定量计算反射率，要求相机有良好的线性响应和暗噪声抑制。高谱相机经辐射定标后，满足定量遥感要求。
配套软件支持：数据可直接导入ENVI等专业软件进行SAM/SID/ED分析，方便研究者快速验证。
六：启发
对于伪装材料研发者：
多维度兼容是必然趋势：未来的伪装系统必须同时考虑高光谱、热红外、偏振三个维度。本论文提供了一套可复现的结构设计方案和材料选择思路。
测试验证需要高精度高光谱相机：传统的分光光度计只能测点光谱，无法评估空间分布和分类算法效果。高光谱成像能够模拟真实侦察场景，是性能评估的关键工具。
对于反伪装/目标识别技术开发人员：
高光谱分类算法的有效性：本论文证实，SAM、SID、ED等方法能够有效区分目标与背景，即使颜色和纹理高度相似。反伪装系统应优先采用此类算法。
偏振信息的重要性：大角度下，传统低发射率材料的高DoLP会成为新的“特征指纹”。未来反伪装系统可融合高光谱+偏振信息，进一步提升探测概率。
七、论文信息与获取
标题：Multi-dimensional camouflage against VIS-NIR hyperspectral, MIR intensity, and MIR polarization imaging
期刊：Light: Science & Applications (2026) 15:63
作者：Rui Qin†, Huanzheng Zhu†, Rongxuan Zhu, Pintu Ghosh, Min Qiu, Qiang Li
DOI：10.1038/s41377-025-02145-w
全文：可通过期刊官网或联系高谱成像获取副本。