本方向面向遥感对地观测、大气环境监测及工业检测需求，围绕智能光谱成像、智能光谱处理、大气光学智能成像及光电仪器研制，开展光学硬件与人工智能算法协同研究。重点研究光场调控、高光谱编码与融合成像、散射成像；开展高光谱图像分类、异常检测与变化检测，以及复杂场景下低慢小目标探测、识别与跟踪研究；研究云宏微观参数及气溶胶参数反演、云三维结构重建与动态观测；研制纺织品成分智能检测、光学元件几何参数测量及远距离目标成像仪器，为遥感对地观测、大气精细化观测和工业智能检测提供技术支撑。
承担国家自然科学基金等国家级项目10余项，学科带头人入选江苏省“333人才工程”中青年科技领军人才。
本方向代表导师：涂兵、陈云云、曹兆楼、周雪、匡文剑、王琳、叶井飞、张笑河、贺燕、魏聪、陈天衢、刘彬。
1、智能光谱成像
围绕光学硬件创新与人工智能算法协同，研究新型光学器件、光谱编码结构及成像系统，结合机器学习和深度学习实现图像重建、光谱解析与信息融合，提升复杂场景下的成像与智能感知能力。主要研究方向包括光场调控、高光谱编码成像、融合成像及散射成像。
2、智能光谱处理
面向多波段、多模态遥感与光电观测数据，研究基于人工智能的空谱联合表征、时序特征学习与多源信息融合方法，提升复杂背景、噪声干扰及样本受限条件下的信息解译能力。重点开展高光谱图像分类、异常检测、变化检测与多源数据融合，以及低慢小目标探测、识别与跟踪研究；同时开展光学遥感场景分类、无人机平台视频目标跟踪、多光谱气溶胶参数反演、红外弱小目标检测、热红外运动前景分割及SAR图像着色研究。
3、大气光学智能成像
面向大气云层精细化观测与智能感知需求，利用人工智能、遥感探测与光学成像技术，开展云识别与检测、云宏微观参数反演及气溶胶参数反演等研究，实现大气云层关键特性的智能获取与定量表征。研究云图高分辨率成像、云三维成像与动态成像技术，探索多源观测数据融合与云层结构重建方法，为大气环境监测、云演变分析及气象应用提供技术支撑。
面向可见光、红外等不同波段的光电探测与光谱信息获取需求，开展光电成像系统设计、硬件电路开发及智能光谱光电仪器研制。研制便携式、台式数字化纺织品成分智能检测设备，其中光谱检测波段为350-1000nm和1550-1850nm，面料成分识别误差率≤1%，相关产品应用于江苏阳光集团等企业；研制光学元件几何参数测量仪器，用于镜片曲率半径与中心厚度测量，并开展中心偏测量及三维表面形貌检测技术研究；设计面向海陆空一体化目标遥测的高变焦范围、大口径连续变焦望远光电成像系统，实现目标超远距离成像与感知。
