“算了，先留着吧，反正结题最快也得等到今年年末，等我有哪块需要花钱的时候，再跟你联系。”

……

经费问题只能算个题外话。

重点还是项目本身。

接下来，常浩南用大概两个小时，给孟震远和唐林天介绍了自己改良之后的流形学习算法，以及使用这种算法对多波段光谱数据进行提取和分析的思路。

简单来说，在传感器已经高度发达的时代，人们面临的问题不是数据太少而是数据太多。

以至于根本无法分辨其中哪些有用，哪些无用。

而流形学习技术，就可以从一张充斥着以兆乃至吉计数信息量的雷达成像图当中，精确提取出所需要的特定数据，以进行分析。

当然，这只是诸多应用场景中的一个而已。

如果计算机性能够强，那么也可以实现诸如人脸识别、图像搜索之类的高级功能。

“听上去非常……完美。”

在常浩南介绍完之后，孟震远觉得自己几乎已经被这个精妙的方法所折服了：

“不过，还有个问题……”

“我们的卫星还有一个多月才会发射……虽然我也认为这个思路可行，但总归还是需要进行测试……”

说到底，还是前者的动作有点太快了。

“嗯……确实。”

常浩南点了点头：

“卫星把数据传回来可能需要三月了，而且地质信息要做校核的话，还得等现地勘探的结果出来，效率实在有点低……”

他相信自己开发出的算法肯定不会有错。

但要想优化出足够好的效果，还是需要足够多的样本来进行比对调参。

靠资源二号01一颗卫星，配合勘探开发研究院的几十号人，恐怕效率很难满足要求。

“反正只要是遥测数据就可以，那要不然让科学院那两架里尔S也加入进来？”

旁边的唐林天提议道。

80年代中期，华夏从美国进口过两架里尔S/II公务机平台的电子侦察机，后来挂在科学院的名下。

除了军用以外，也会执行一些科学测绘方面的任务。

常浩南摆摆手：

“这块的短板是现地勘测的效率不行，哪怕多两架飞机也……”

说到这里，他突然眼前一亮。

说到底，流形学习算法的功能是特征提取。

那就不一定要把目光局限在地质信息上面。

对地侦察、战场监视、目标识别……

也是一个道理的嘛。

而且因为建筑和车辆之类的目标可控，甚至都能省去数据校核的功夫。

这个时候，他的脑海中突然闪过了一个绝佳的试验平台——

已经首飞了的空警200。

虽然那部厘米波雷达在对地探测时精度有限，不能跟正经的合成孔径雷达相比，但考虑到巨大的天线面积和功率，如果只是用作技术验证，应该问题不大。

而且，还是一石二鸟。

除了给高光谱遥感设备做验证以外，也是在给华夏未来的战场指挥机、综合侦察机、或者战略侦察卫星进行技术上的准备！

(本章完)