地大新聞網(wǎng)訊 （通訊員 樊彥鵬 許峰）近日，我校計(jì)算機(jī)學(xué)院2020級(jí)地學(xué)信息工程專(zhuān)業(yè)也門(mén)籍博士留學(xué)生戴蓮以第一作者身份，在《IEEE 地學(xué)與遙感匯刊》發(fā)表題為《基于ETR維度約簡(jiǎn)與ELU觸發(fā)函數(shù)的快速高光譜圖像分類(lèi)模型》的學(xué)術(shù)論文。論文的通訊作者為蔡之華教授。
蔡之華教授（右三）與戴蓮（中）
高光譜成像技術(shù)可以同時(shí)獲取從紫外到紅外成百上千個(gè)連續(xù)的窄光譜波段，形成連續(xù)的光譜曲線(xiàn)，具有精細(xì)化的信息探測(cè)能力，為高光譜遙感圖像分類(lèi)技術(shù)的興起與廣泛應(yīng)用創(chuàng)造了有利條件。早期的高光譜圖像分類(lèi)方法，通常只利用像元的光譜信息來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)。這種基于光譜信息的分類(lèi)方法，雖然簡(jiǎn)單易操作，但面臨著許多問(wèn)題，包括“休斯現(xiàn)象”、光譜變異性等。這些科學(xué)問(wèn)題使得基于光譜信息的高光譜圖像分類(lèi)方法，難以取得理想的分類(lèi)效果。
研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)上述問(wèn)題，提出了一種新穎的快速高光譜圖像分類(lèi)（FHIC）模型，采用增強(qiáng)轉(zhuǎn)換約簡(jiǎn)（ETR）方法增強(qiáng)類(lèi)的分化，使用指數(shù)線(xiàn)性單位（ELU）來(lái)平滑和加速分類(lèi)處理。該模型減少了分類(lèi)的執(zhí)行時(shí)間和RAM消耗，論文還提出了性能優(yōu)越的分類(lèi)性能評(píng)估方法，以評(píng)價(jià)分類(lèi)的準(zhǔn)確性和處理速度。
論文中提出的深度學(xué)習(xí)模型
論文作者戴蓮自2020年攻讀博士學(xué)位以來(lái)，致力于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)及其地學(xué)應(yīng)用相關(guān)領(lǐng)域的研究，在導(dǎo)師蔡之華教授的指導(dǎo)下，已發(fā)表多篇高水平論文。
據(jù)悉，《IEEE 地學(xué)與遙感匯刊》是地球科學(xué)和遙感領(lǐng)域的著名期刊，是IEEE地球科學(xué)與遙感技術(shù)協(xié)會(huì)會(huì)刊，在全球地球科學(xué)領(lǐng)域期刊中國(guó)際影響力排名前五。（編輯 孫彥欽 審稿 陳華文）
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