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Surveillance par télédétection de la concentration de méthane en colonne à partir de sources ponctuelles dans les zones minières de charbon typiques de la province d'Anhui
Prenant comme objet de recherche 19 zones minières de charbon typiques de la province d'Anhui, cette étude utilise les données hyperspectrales AHSI du satellite Gaofen-5 02 pour effectuer une surveillance par télédétection de la concentration de la colonne de méthane à l'aide d'un algorithme de filtrage adapté, analyse la distribution spatiale des émissions de méthane et fournit un soutien en données et une base scientifique pour la surveillance dynamique des sources d'émissions de méthane régionales.

CAS Xiguang Aerospace présente ses satellites hyperspectraux de la « série Xiguang » lors de la conférence aérospatiale commerciale de Shenzhen 2026, mettant en avant leurs applications industrielles de haute précision.
Lors de la Conférence de Shenzhen sur le développement de l'industrie aérospatiale commerciale 2026, la société CAS Xiguang Aerospace a été invitée à participer et à prononcer un discours d'ouverture, présentant les avancées technologiques de sa gamme de satellites hyperspectraux. Forte de ses capacités de recherche et développement intégrées, l'entreprise a déployé des applications de télédétection dans de nombreux secteurs, tels que l'agriculture de précision, la surveillance environnementale et l'exploration minière, contribuant ainsi au développement de pointe de l'industrie aérospatiale commerciale.

Le lancement du vaisseau spatial « Dafo » dans le cadre du vol spatial commercial a permis l'utilisation de la télédétection quantitative pour créer une carte protectrice des « zones à risque et des zones à faible risque ».
Le 16 mars 2026, le satellite Xiguang-106 (satellite Dafo) a été lancé avec succès. Développé entièrement par l'Académie chinoise des sciences (CAS) sous le nom de Xiguang, il est le seul satellite commercial de télédétection à spectre complet en service en Chine. Grâce à sa technologie hyperspectrale quantitative, il contribue à une meilleure gestion écologique de l'agriculture, de la sylviculture et des mines, concrétise son rôle de pilier émergent de l'aérospatiale commerciale et, en s'associant au Grand Bouddha de Leshan, symbolise l'alliance de la science, de la technologie et de l'humanisme.

De « Observer le ciel et calculer la Terre » à « Calculer le ciel et calculer les cieux » : Répondre au nouveau sujet d’examen du 15e plan quinquennal avec « Aérospatiale commerciale + Intelligence artificielle »
Dans le cadre du 15e plan quinquennal, l'Académie chinoise des sciences (CAS) Xiguang Aerospace favorise l'intégration poussée de l'aérospatiale commerciale et de l'intelligence artificielle, construit une constellation de calcul intelligent hyperspectral et réalise le passage de la « détection spatiale et du calcul au sol » aux « données spatiales et au calcul spatial ». Grâce à sa puissance de calcul embarquée et à son modèle d'IA à grande échelle, elle contribue au développement de haute qualité de secteurs tels que l'agriculture, la sylviculture, l'exploitation minière et la gestion de l'eau, ainsi qu'à la réponse aux urgences écologiques.

Application d'un algorithme d'extraction structurale automatisé dans la zone de minéralisation polymétallique de fer de Heiqia
Le repérage précis des nœuds d'intersection tectonique accélère la délimitation des zones cibles minéralisées.

La première conférence aérospatiale commerciale de Shanghai s'est ouverte, avec Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics CAS Aerospace Science and Technology Group Co.,LTD qui a permis à diverses industries de bénéficier de « l'IA + la spectroscopie hyperspectrale quantitative ».
Centre international d'exposition de Shanghai : se concentrer sur le nouvel océan bleu de l'aérospatiale, qui représente des milliards de dollars !

Le groupe de réflexion Taibo publie une carte panoramique de la chaîne industrielle de puissance de calcul spatiale (2026)
Axé sur le développement de l'industrie de la puissance de calcul spatiale, le groupe de réflexion Taibo a officiellement lancé la « Cartographie panoramique de la chaîne de valeur de l'industrie de la puissance de calcul spatiale (2026) ». Fondée sur une analyse approfondie du secteur et des recherches poussées, cette étude dresse un panorama clair de l'industrie de la puissance de calcul spatiale en identifiant les maillons essentiels et les acteurs clés des segments amont, intermédiaire et aval.

Surveillance de la chlorophylle a aquatique basée sur un nouvel indice hyperspectral
La chlorophylle a est le principal pigment photosynthétique du phytoplancton et est souvent utilisée comme indicateur de sa biomasse. Sa concentration (Chla) est un indicateur clé pour évaluer les niveaux d'eutrophisation et étudier le cycle du carbone dans les milieux aquatiques. Comparée aux méthodes traditionnelles d'échantillonnage des eaux de surface, qui ne permettent de mesurer qu'un nombre limité de points, la télédétection offre une vision plus complète de la distribution spatiale de la chlorophylle a.

Un bond en avant historique ! Les Deux Sessions de 2026 donnent le ton : l'industrie aérospatiale deviendra officiellement un « secteur pilier émergent » au niveau national.
Le 5 mars, la quatrième session de la 14e Assemblée nationale populaire s'est ouverte au Palais de l'Assemblée du Peuple, où le Premier ministre Li Qiang a présenté le rapport d'activité du gouvernement. Ce rapport, qui porte sur la trajectoire économique jusqu'en 2026 et même sur l'ensemble du 15e plan quinquennal, a envoyé un signal fort à l'industrie aérospatiale chinoise.

De l'analyse spectrale de la Terre (MAE) à la Terre spectrale : un modèle hyperspectral fondamental
Ces dernières années, grâce aux avancées réalisées dans le domaine des modèles visuels fondamentaux pour l'imagerie naturelle, une question s'est progressivement imposée : la télédétection hyperspectrale peut-elle elle aussi se doter de son propre « modèle fondamental » ? Contrairement aux images RVB, l'imagerie hyperspectrale contient généralement des centaines de bandes spectrales consécutives, offrant une signification physique plus riche, une redondance dimensionnelle plus importante et des données étiquetées plus rares. Les méthodes traditionnelles s'appuient souvent sur des jeux de données de petite taille pour l'apprentissage supervisé, ce qui limite la capacité de généralisation du modèle et rend difficile son transfert entre régions et capteurs. Par conséquent, le domaine hyperspectral a un besoin urgent d'un paradigme de modélisation unifié capable de pré-entraîner le modèle à partir de vastes quantités de données non étiquetées.

