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近日，我院測繪工程系岳俊老師以第一作者在遙感領域著名期刊《IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine》(IEEE GRSM)發表題為"Optical Remote Sensing Image Understanding With Weak Supervision: Concepts, methods, and perspectives"的論文，該論文被選為IEEE GRSM第10卷第2期封面論文(ON THE COVER)。論文合作單位包括湖南大學、中山大學、西安電子科技大學、德國德累斯頓-羅森多夫赫爾姆霍茲中心(HZDR)、法國格勒諾布爾理工學院以及西班牙埃斯特雷馬杜拉大學。該項工作得到國家自然科學基金項目、湖南省自然科學基金項目和湖南省教育廳優秀青年項目的共同資助。
基于監督學習的遙感解譯方法需要大量高質量的訓練數據，其性能在很大程度上取決于標簽的質量。然而，在實際的遙感應用中，獲取具有高質量標簽的大規模數據集往往成本高昂且耗時。在只能獲得粗粒度標簽的情況下，各類遙感信息的解譯模型將缺乏精確的監督信息。此外，人工獲取的監督信息也可能是錯誤的，進而削弱了監督信息的準確性。因此，遙感影像理解面臨著監督信息不完整、不精確和不準確的問題，這直接影響了遙感應用的廣度和深度。為了解決上述問題，研究人員探索了在弱監督下遙感影像理解的各種任務。本文系統分析了弱監督學習在遙感領域近二十年的研究進展與應用，歸納了基于弱監督學習的遙感解譯方法，形成了清晰的弱監督遙感影像理解框架。相關學者表示該論文對弱監督場景下遙感解譯方法的發展有重要推動作用。
IEEE GRSM為電氣與電子工程師協會(Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)遙感學會(Geoscience and Remote Sensing Society, GRSS)主辦，是遙感領域的TOP期刊，其2021年影響因子為13.9，在中科院分區遙感類期刊中位列第一。
論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9751593
當期封面信息: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9829014
Yue J, Fang L, Ghamisi P, Xie W, Li J, Chanussot J, Plaza A. Optical remote sensing image understanding with weak supervision: Concepts, methods, and perspectives. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine 10, no. 2 (2022): 250-269.
（文/夏少波 審/張銳）
