通信学院硕士研究生刘奕琳在IEEE TGRS上发表最新研究成果
发布时间：  2025-06-29  投稿：陈杰   浏览次数：

近日，上海大学通信与信息工程学院硕士研究生刘奕琳在导师王瑞教授、罗勇副教授的指导下，以第一作者在国际遥感领域顶刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》(中科院一区TOP期刊，影响因子：8.6)上发表题为“A Geometric Algebra-based Model for Enhanced Hyperspectral Anomaly Detection”的研究论文，王瑞教授为通讯作者。

图1：所提出的基于几何代数特征提取的高光谱异常检测模型

高光谱异常检测（HAD）在遥感领域具有重要意义，能够在无先验信息的情况下识别光谱特性显著不同的异常像素。针对现有特征提取方法难以充分挖掘空间信息与光谱长程依赖关系的问题，作者提出了一种基于几何代数（GA）的深度神经网络模型GA-HAD。该模型采用几何代数卷积层构建编码器-解码器结构，实现空谱联合特征提取，并通过重构误差训练网络，结合低秩表示与高斯混合模型提升背景建模能力。研究结果表明，该模型在多个数据集上有效提升了整体检测性能，实现了异常凸显与背景抑制的较好平衡，展现出良好的应用前景。该方法突破了传统卷积操作在特征表达上的限制，增强了对复杂场景中小异常目标的感知能力，为高光谱图像的异常检测提供了新的技术思路。

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图2：所提模型与多种方法的效果对比

该工作得到国家自然科学基金项目(61771299)的资助与支持。

附论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11048641


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