低轨红外智能系统TIFAD.v1：全球民用飞行器安全监测的创新突破与热辐射特征解析

为解决全球广域民用飞行器监测的技术难题，中国科学院研究团队开发了首个空间基三通道热红外飞行器数据集TIFAD.v1（含21,004个目标），结合YOLOv11n算法与辐射特征（TOA radiance、SCR），实现了全天气候下飞行目标的精准检测（mAP50达67%），为航空安全与环境监测提供了新范式。

　　

在航空运输迅猛发展的今天，全球民航航班数量激增，但广域飞行器实时监测始终面临技术瓶颈。现有雷达和光学手段受限于天气条件、分辨率或覆盖范围，难以实现全天候全球追踪。尤其令人担忧的是，飞行器尾迹对气候的影响（如温室效应）缺乏系统观测数据，而传统热红外遥感又因目标尺寸小（仅1-2像素）、背景干扰强导致检测率低下。这一领域长期面临"无标准数据集、无完整方法"的双重困境，严重制约了航空安全预警和环境影响评估。

针对这一挑战，中国科学院的研究团队通过SDGSAT-1卫星的热红外成像仪（TIS），历时17个月采集六大陆数据，创新性地构建了全球首个空间基三通道热红外飞行器数据集TIFAD.v1。该研究突破性地发现：高空飞行器的热辐射峰值集中在10.3-12.5μm波段，且在11.72μm波长处存在显著的透射率海拔依赖性差异，这一特征可有效抑制背景干扰。相关成果发表在《Remote Sensing of Environment》上，为全球尺度机动飞行目标的全天候检测提供了新思路。

研究采用三大关键技术：1）基于FlightRadar24的ADS-B数据与卫星影像时空匹配，建立含21,004个飞行目标的精细标注数据集；2）开发YOLOv11n深度学习框架，结合辐射特征（TOA radiance、TOABT、SCR）进行多源数据融合；3）利用SDGSAT-1 TIS三波段（B1:8-10.5μm/B2:10.3-11.3μm/B3:11.5-12.5μm）辐射数据反演目标物理参数。

【全球飞行器数据集构建】
通过匹配民航数据与热红外影像，建成覆盖6大洲的TIFAD.v1数据集，包含21,004架飞机（含1,252架带尾迹），目标最小尺寸仅1×1像素。统计显示欧洲和北美贡献最多数据（占总量52.38%），飞行高度集中在10-11.5km（符合巡航高度特征）。

【热辐射特征规律】
量化分析发现：1）飞行器在10.73μm波段TOA radiance最高；2）11.72μm波段因CO₂
/H₂
O吸收导致高低空透射率差异达3倍，显著提升信杂比（SCR均值4.024）；3）机身温度通常比背景低10-20K，形成稳定负对比度。

【智能检测算法】
YOLOv11n模型在RTX 3070显卡实现1.1ms超快推理（较传统Fast R-CNN提速40倍），mAP50达67%。结合辐射特征筛选后，准确率提升至73.3%，能有效剔除建筑等假目标（如30m尺寸低温建筑物）。

【检测概率验证】
对15,237个ADS-B记录目标的统计分析表明，排除云层遮挡后系统检测概率达73.43%。B1波段可检测最小温差仅34.34mK（接近NETD极限30mK），证实了热红外对弱信号的捕获能力。

这项研究开创性地证实了热红外遥感在全球航空监测中的独特价值：1）首次实现30m分辨率下1×1像素飞行目标的稳定检测；2）揭示11.72μm波段的"透射率海拔指纹"效应，为抗干扰检测提供物理依据；3）建立的TIFAD.v1数据集填补了动态飞行目标数据空白。尽管当前分辨率限制目标识别能力，但随着探测器性能提升（如10m分辨率），该技术有望与雷达、光学形成多模态监测网络。研究不仅为航空安全提供了"太空哨兵"新方案，其辐射特征分析方法更可拓展至大气透射率研究、尾迹气候效应评估等领域，展现出热红外智能遥感在可持续发展中的广阔前景。