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2023-01-24 10:30:49
2023-01-24
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（TGRS）是遙感與地球科學領域國際頂級期刊，重點收錄應用于陸地、海洋、大氣和空間傳感科學與工程理論、概念和技術，以及信息的處理、解釋和傳播等創新研究成果。
課題組一篇關于高光譜圖像解混的研究工作被遙感領域頂級期刊 IEEE TGRS 錄用并發表。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，基于深度學習的方法在高光譜解混中獲得了廣泛關注，尤其是無監督的自動編碼器（AE）網絡在高光譜解混任務中取得了優異的性能。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-光譜雙流網絡（MSSS-Net）。MSSS-Net是一個共享解碼器的雙流深度解混網絡，它的兩個AE網絡采用遞歸神經網絡協作利用多視角光譜和空間信息。空間流網絡分支提取像素及其鄰域的空間特征，而多視角光譜流網絡分支則利用像素的多視角光譜信息。同時，我們為多視角空間-光譜信息設計了一個級聯的雙向和單向的RNNs編碼器結構，以學習區分能力更強的 patch-pixel 特征。大量實驗表明，MSSS-Net在多個數據集上取得了優異的性能。
論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10018370
