万物在光照下均会呈现独有的光谱曲线，它们像“身份证”一样标识不同的物质。利用这一特性，可以反推光谱信息来源于哪些物质。但其中仍有两大难题，一是提高光谱分辨率的难度大，低分辨率下不同物质的光谱曲线相似度高，很难区分不同光谱信息间的细微差别;二是在采集大面积待测区域的光谱信息时，单位像素中多种物质混杂，不易得到各类纯物质的光谱信息。
该校光谱成像与智能感知重点实验室经过5年努力，成功攻克了两大难题，使光谱分辨率最大可达4nm，相当于一张纸厚度的万分之一;同时，实现了多种物质光谱信息的“解混”，并可根据使用环境经纬度、大气、光照等因素自我校正，保证分析结果的准确性。
整套系统总重不足4.5kg，既可搭载在直升机上，在2000米高空对整座山林进行大面积扫描拍摄;也可搭载在无人机上进行低空作业，1小时内就可完成对1万平方米农田的土壤分析;还可以在桌面上对地质勘探样本进行分析。
据团队肖亮教授介绍，该系统已在中国国土资源航空物探遥感中心等单位投入使用，对比地面实测数据识别精度大于80%。
(责任编辑：韩梦晨)
