用于遥感的新型超表面边缘检测滤波器可以改变农作物监测

5 月 27 日，ARC 变革性元光学系统卓越中心 (TMOS) 和纽约城市大学 (CUNY) 的研究人员在《自然通讯》上发表了新研究成果，为平面光学成像系统实现了一种新型可调节边缘检测滤波器，可以在物体轮廓图像和详细的红外图像之间切换。

紧凑轻巧的模拟边缘检测图像处理器的开发对于环境监测和监视等遥感应用尤其重要，因为它有可能最大限度地缩小无人机尺寸、延长部署时间并降低运营成本。这项新研究是实现该设备的步，增加了标准红外成像功能。

这可能导致食品杂货更便宜，因为农民能够更准确地确定哪些作物需要灌溉、施肥和病虫害防治，而不是采取一刀切的作物管理方法。

它还可以帮助保护濒危物种，因为边缘检测系统可以提供有关栖息地类型和生态系统边界的宝贵数据。这些数据用于栖息地的恢复和保护，但目前收集成本很高。

边缘检测是一种图像处理工具，可提取物体的轮廓，帮助区分物体和背景。目前，这是一个在图像被捕获后进行的数字过程，需要庞大的处理器和传统的成像系统。这种形式的数字边缘检测会产生大量需要处理、存储和传输的数据。

TMOS 研究人员及其合作伙伴开发的模拟图像滤波器在拍摄图像之前将拍摄对象缩小到轮廓，从而大大减少了生成的数据量。它还可以在需要时切换到未过滤的详细红外图像，这是一项新颖的开发，当遥感器识别出潜在害虫侵扰区域时，农民可以收集更多信息。

该滤光片厚度仅为几纳米，一层薄薄的相变材料二氧化钒 (VO2) 嵌入更厚的硅超表面内。当滤光片的温度发生变化时，VO2会从绝缘状态转变为金属状态，处理后的图像会从滤波轮廓转变为未滤波的红外图像。

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