地大新闻网讯 （通讯员 樊彦鹏 许峰）近日，我校计算机学院2020级地学信息工程专业也门籍博士留学生戴莲以第一作者身份，在《IEEE 地学与遥感汇刊》发表题为《基于ETR维度约简与ELU触发函数的快速高光谱图像分类模型》的学术论文。论文的通讯作者为蔡之华教授。

蔡之华教授（右三）与戴莲（中）

高光谱成像技术可以同时获取从紫外到红外成百上千个连续的窄光谱波段，形成连续的光谱曲线，具有精细化的信息探测能力，为高光谱遥感图像分类技术的兴起与广泛应用创造了有利条件。早期的高光谱图像分类方法，通常只利用像元的光谱信息来对图像进行分类。这种基于光谱信息的分类方法，虽然简单易操作，但面临着许多问题，包括“休斯现象”、光谱变异性等。这些科学问题使得基于光谱信息的高光谱图像分类方法，难以取得理想的分类效果。

研究团队针对上述问题，提出了一种新颖的快速高光谱图像分类（FHIC）模型，采用增强转换约简（ETR）方法增强类的分化，使用指数线性单位（ELU）来平滑和加速分类处理。该模型减少了分类的执行时间和RAM消耗，论文还提出了性能优越的分类性能评估方法，以评价分类的准确性和处理速度。

论文中提出的深度学习模型

论文作者戴莲自2020年攻读博士学位以来，致力于人工智能和机器学习及其地学应用相关领域的研究，在导师蔡之华教授的指导下，已发表多篇高水平论文。

据悉，《IEEE 地学与遥感汇刊》是地球科学和遥感领域的著名期刊，是IEEE地球科学与遥感技术协会会刊，在全球地球科学领域期刊中国际影响力排名前五。（编辑 孙彦钦 审稿 陈华文）