用AI绘制月球表面三维地图……韩国能源工科大学研究团队论文获CVPR接收

韩国能源工科大学研究团队利用人工智能（AI）开发出生成月球表面高精度三维地图的技术，向全球太空探索技术竞争发起挑战。

韩国能源工科大学 Lee Seokju 教授研究团队与韩国航空宇宙研究院、韩国天文研究院共同开发了基于人工智能的月面三维地图生成技术“LNEM（Lunar Neural Elevation Model）”。

该研究已被计算机视觉领域全球最具权威的学术会议计算机视觉与模式识别会议（CVPR）2026接收为正式论文。

基于人工智能的月面三维地图生成技术LNEM复原出的主要研究区域及LNEM生成的月面三维地形图。[图片由韩国能源工科大学供图]

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近期，美国、中国和欧盟等主要航天强国纷纷投入登月与资源探测竞争，能够对月球表面进行精密分析的地形信息重要性日益上升。无论是安全着陆点的选择，还是探测车自动驾驶、太空资源勘探，高分辨率三维地图都不可或缺。

研究团队开发的LNEM利用美国国家航空航天局（NASA）月球勘测轨道飞行器（LRO）以及韩国首个月球轨道飞行器Danuri（KPLO）拍摄的真实影像，被应用于月球表面高度与地形的三维复原。

此前，主要采用通过比较多张影像来生成立体地形的“立体匹配”方式，但在阴影较多或地形特征不足的区域，存在精度下降的局限。

相比之下，LNEM将最新人工智能技术神经渲染（Neural Rendering）与反映月球探测器拍摄条件和位置信息的“严格传感器模型（Rigorous Sensor Model）”相结合，从而实现了即使在真实月球探测环境中也能进行高精度地形复原。

研究结果显示，LNEM可比现有月球地形复原技术以最高5至10倍的空间分辨率重建月面地形。

研究团队还同步构建了可整合利用NASA LRO的NAC相机与Danuri的LUTI影像的数据平台“Lunar Studio”。该平台经过专门设计，使过去主要由航天专家使用的月球探测数据也能被人工智能研究人员轻松利用。

此次研究被认为不仅是单纯的地形复原技术，更是未来月球探测的核心基础设施技术。

尤其是在韩国正在推进的后续月球探测项目和国际联合探测事业中，该技术具有较高应用可能性，有望为强化航天技术自主基础作出贡献。

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Lee Seokju 教授表示：“这是一项利用真实月球探测器获取的影像，以人工智能为基础复原高精度月面地形的先导性研究。今后我们将继续推进研究，使其能够应用于自主着陆、探测车行驶以及太空资源勘探等多个领域。”

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