地大新聞網訊 （通訊員 樊彥鵬 許峰）近日，我校計算機學院2020級地學信息工程專業也門籍博士留學生戴蓮以第一作者身份，在《IEEE 地學與遙感匯刊》發表題為《基于ETR維度約簡與ELU觸發函數的快速高光譜圖像分類模型》的學術論文。論文的通訊作者為蔡之華教授。
蔡之華教授（右三）與戴蓮（中）
高光譜成像技術可以同時獲取從紫外到紅外成百上千個連續的窄光譜波段，形成連續的光譜曲線，具有精細化的信息探測能力，為高光譜遙感圖像分類技術的興起與廣泛應用創造了有利條件。早期的高光譜圖像分類方法，通常只利用像元的光譜信息來對圖像進行分類。這種基于光譜信息的分類方法，雖然簡單易操作，但面臨著許多問題，包括“休斯現象”、光譜變異性等。這些科學問題使得基于光譜信息的高光譜圖像分類方法，難以取得理想的分類效果。
研究團隊針對上述問題，提出了一種新穎的快速高光譜圖像分類（FHIC）模型，采用增強轉換約簡（ETR）方法增強類的分化，使用指數線性單位（ELU）來平滑和加速分類處理。該模型減少了分類的執行時間和RAM消耗，論文還提出了性能優越的分類性能評估方法，以評價分類的準確性和處理速度。
論文中提出的深度學習模型
論文作者戴蓮自2020年攻讀博士學位以來，致力于人工智能和機器學習及其地學應用相關領域的研究，在導師蔡之華教授的指導下，已發表多篇高水平論文。
據悉，《IEEE 地學與遙感匯刊》是地球科學和遙感領域的著名期刊，是IEEE地球科學與遙感技術協會會刊，在全球地球科學領域期刊中國際影響力排名前五。（編輯 孫彥欽 審稿 陳華文）
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