2023年，国防科技大学空天科学学院某团队受植物叶片启发，成功研制出一种仿生高光谱伪装材料，实现了与不同生长阶段、季节、品种天然叶片的“指纹级”光谱模拟。

成果以“一种受叶片启发的高光谱伪装颜料”（A Hyperspectral Camouflage Colorant Inspired by Natural Leaves）为题在线发表于材料领域国际权威期刊Advanced Materials（影响因子29.4）上。教员程海峰、祖梅为本论文通讯作者，博士生谢东津为该论文第一作者，国防科技大学为该论文独立通讯作者单位。

高光谱成像探测技术能够同时获取目标的图像信息和光谱指纹信息，可结合“图像识别”和“指纹识别”算法揭示目标的伪装，为目标的隐蔽生存带来了严重威胁。然而，传统绿色伪装材料仅能在颜色维度上与植被背景保持一致（即“同色”），而在光谱维度上无法实现与植被背景光谱精准匹配（不“同谱”），因此难以应对高光谱成像探测技术的光谱“指纹识别”能力。

该团队研发的仿生高光谱伪装材料有望从根本上突破上述难题。受叶片发色机制启发，该材料以酞菁锌模拟叶片色素的高选择性吸收，同时以微胶囊化的颜料结构模拟叶片内部反射机制，并在微观尺度为酞菁锌提供关键的单体态分散环境，其“红边”光谱特征可根据植被背景精准调控，在可见光、近红外波段与植被叶片光谱相似度高达99.8%，优于国内外公开报道，展示出极强的匹配各类植被背景光谱能力，在植被冠层中能够有效欺骗高光谱成像探测技术。该研究为高光谱伪装及其他涉及精细光谱调控的研究领域提供了一种新思路。