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摘要
随着“2020 SO身份之谜”的落幕，空间目标的光谱表征及识别技术在空间领域感知中的地位再次凸显。光谱表征及识别技术的突出优点是能够通过空间目标表面反射的光谱识别出其材料，进而确认空间目标的身份及类型。该技术在图像不具备空间分辨率的前提下，仍然能够较准确地识别出材料，因此通过低成本小口径望远镜进行空间目标材料表征的可行性得到验证。在这一点上，传统的观测手段很难做到的。2000年，Jorgensen的博士论文在该领域内引起了广泛的关注，从此开启了空间目标光谱表征的研究热潮。然而，经历了20余年的发展，空间目标的光谱表征及识别技术在实际应用中仍然受到了较大的限制，这与空间目标的光谱表征方式以及空间环境的复杂性和未知性有着较大的关系。研究者们通常以地面实验室内的测量数据为依据对实际在轨目标进行表征和识别，而空间环境的作用却导致了两种测量结果之间存在着无法被描述的差异。光谱解混法是空间目标材料识别的主流方法，对其原理和应用情况进行了详细的介绍，并指出实验室测量结果与实测结果之间的差异是造成解混不成功的主要原因。解混识别的准确率很大程度上取决于光谱数据库的完善程度，因此在建立光谱数据库时需要重点考虑空间环境和观测几何对空间目标光谱特性的影响。同时，人工智能算法的引入也将大大提高空间目标光谱表征及识别的能力。从空间目标光谱特性及分类研究、空间目标材料表征及识别研究、空间目标光谱的红化现象、光谱数据库的发展情况四个方面进行了详细的综述及讨论，分析了其中的难点和重点问题，凝练出了一些具有参考价值的建设性意见，希望能够给广大研究者提供便利。
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单位北京跟踪与通信技术研究所; 中国人民解放军装备学院
