西安電子科技大學(xué)首次在遙感國(guó)際頂級(jí)期刊RSE發(fā)表論文

（通訊員：王慧）近日，西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院圖像傳輸與處理研究所團(tuán)隊(duì)，在遙感領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)期刊《Remote Sensing of Environment》發(fā)表了最新研究成果。該成果是西安電子科技大學(xué)首篇在《Remote Sensing of Environment》上發(fā)表的論文。《Remote Sensing of Environment》(RSE)被公認(rèn)為遙感領(lǐng)域最權(quán)威的期刊，為遙感領(lǐng)域頂級(jí)SCI-1區(qū)學(xué)術(shù)期刊，影響因子（IF）為9.085，CiteScore為15.1，在全球同類(lèi)SCI學(xué)術(shù)期刊中長(zhǎng)期排名第一。

云是重要的氣象和氣候要素之一，通過(guò)云的分布不但可以幫助發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)的氣候現(xiàn)象，如暴風(fēng)，颶風(fēng)以及龍卷風(fēng)，而且還可以跟蹤氣候現(xiàn)象的變化。同時(shí)，由于光學(xué)遙感數(shù)據(jù)中大量云的存在，影響了遙感圖像的質(zhì)量，從而降低了圖像的數(shù)據(jù)利用率，因此遙感圖像云檢測(cè)成為光學(xué)遙感圖像處理過(guò)程中需首要解決的問(wèn)題。論文針對(duì)遙感圖像中云的特征，采用高分一號(hào)衛(wèi)星遙感圖像，提出一種基于小波的上下采樣模塊以及連續(xù)多尺度空間注意力模塊的深度學(xué)習(xí)編解碼網(wǎng)絡(luò)（AUDI-Net），用于解決云像素分割中邊緣不精細(xì)以及薄云檢出率低等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了更為精確的云檢測(cè)任務(wù)。該研究構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像云檢測(cè)方法，可用于不同衛(wèi)星觀(guān)測(cè)到的多光譜遙感圖像的云檢測(cè)。

論文第一作者為通信工程學(xué)院張靜副教授。張靜副教授秉持著高標(biāo)準(zhǔn)，嚴(yán)要求的科研態(tài)度，矢志向?qū)W，勵(lì)志篤行，和研究團(tuán)隊(duì)一起為祖國(guó)航天航空事業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)力量。論文合作者為通信工程學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)李云松教授，碩士研究生王慧、王雨晨。

來(lái)源：圖像傳輸與處理研究所

通訊員：王慧