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(diǎn)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?？臻g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(jì)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(qiáng)的 patch-pixel 特征。大量實(shí)驗(yàn)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