Journal of Safety Science and Engineering

针对无人机遥感在军事侦察、战场态势感知等领域对复杂地形要素识别的迫切需求,本文提出一种多模态战场环境感知框架。该框架深度融合光谱特征、高程数据及纹理信息,重点突破植被伪装、阴影遮挡等战场典型干扰场景下的地貌解译难题,实现对山顶、山脚、山背、山谷等地貌单元的高精度识别。核心创新在于设计环境自适应特征融合模块,通过动态权重分配机制平衡多源数据贡献,结合知识蒸馏驱动的轻量化模型优化策略,使算法在嵌入式终端的计算效率提升40%以上。实验表明,在权威战场环境数据集及实测复杂地形数据中,本框架对地貌要素的识别F1-score较传统方法平均提升8.2%,尤其在断崖、冲沟等特殊微地形区域展现出强鲁棒性,为智能化战场环境建模提供了兼具精度与实效性的技术解决方案。