信科学院教师指导研究生发表高水平论文
发布时间 : 2025-05-30
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信科学院教师指导研究生发表高水平论文
本网讯（信科学院 王俊）近日，我院邓阳君老师指导的硕士研究生张律威在人工智能与遥感交叉领域权威期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（IEEE TGRS）上发表了题为《Tensor Decomposition-Based Relaxed Linear Regression for Hyperspectral Image Classification》的研究论文。IEEE TGRS是中科院一区Top期刊，2025年的影响因子为8.6，在遥感技术和地球科学领域享有很高的声誉。这也是邓阳君老师课题组指导的硕士研究生第二次在该刊发表论文。
高光谱图像（Hyperspectral Image, HSI）因其在智慧农业、环境监测等众多领域具有良好应用前景而备受关注。然而，受限于数据维度高、结构复杂、以及噪声高等问题，HSI分类仍面临诸多挑战。鉴于此，邓阳君等结合张量CP 分解理论与线性回归分类器，首次建立了张量字典表示学习与回归分类一体化模型，同步实现了高光谱图像的空谱结构信息协同编码与分类器学习，从而在一定程度上解决了高阶结构信息提取困难和分类器鲁棒性不足的问题，为高阶张量数据分类提供了新思路。未来，该方法有望应用于作物估产、病虫害识别等多种农业遥感场景中，为推动高光谱技术在农业领域的应用发展提供理论基础与技术支撑。
我院教师邓阳君副教授为第一作者、硕士研究生张律威为第二作者，中科院空天信息研究院任龙飞博士为通讯作者，合作作者包括湖南农大朱幸辉教授和龙陈锋教授、西南交大李恒超教授、密西西比州立大学Qian Du教授等。研究得到了国家自然科学基金（62401203、62401546、62271418）、湖南省重点研发计划项目（2023NK2011、2023NK2002）与湖南省自然科学基金（2022JJ40189）等项目的资助。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11007668
审稿人：谭泗桥
