IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing(TGRS)是遙感與地球科學(xué)領(lǐng)域國際頂級期刊,重點收錄應(yīng)用于陸地、海洋、大氣和空間傳感科學(xué)與工程理論、概念和技術(shù),以及信息的處理、解釋和傳播等創(chuàng)新研究成果。
課題組一篇關(guān)于高光譜圖像解混的研究工作被遙感領(lǐng)域頂級期刊 IEEE TGRS 錄用并發(fā)表。該文由亓林老師和2021級碩士陳振偉合作完成。
論文題目:Multiview Spatial-Spectral Two-Stream Network for Hyperspectral Image Unmixing
作者:Lin Qi; Zhenwei Chen; Feng Gao; Junyu Dong; Xinbo Gao; Qian Du
近年來,基于深度學(xué)習(xí)的方法在高光譜解混中獲得了廣泛關(guān)注,尤其是無監(jiān)督的自動編碼器(AE)網(wǎng)絡(luò)在高光譜解混任務(wù)中取得了優(yōu)異的性能。為了在解混中充分利用光譜信息以及空間信息,本文在基于AE的解混框架中探索了多視角光譜和空間信息。我們通過光譜劃分引入了多視角光譜信息,并提出了一個多視角空間-光譜雙流網(wǎng)絡(luò)(MSSS-Net)。MSSS-Net是一個共享解碼器的雙流深度解混網(wǎng)絡(luò),它的兩個AE網(wǎng)絡(luò)采用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)作利用多視角光譜和空間信息。空間流網(wǎng)絡(luò)分支提取像素及其鄰域的空間特征,而多視角光譜流網(wǎng)絡(luò)分支則利用像素的多視角光譜信息。同時,我們?yōu)槎嘁暯强臻g-光譜信息設(shè)計了一個級聯(lián)的雙向和單向的RNNs編碼器結(jié)構(gòu),以學(xué)習(xí)區(qū)分能力更強的 patch-pixel 特征。大量實驗表明,MSSS-Net在多個數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)異的性能。
論文鏈接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10018370