本網訊  近日，內蒙古師范大學數學科學學院公茂果教授帶領的人工智能科研團隊在人工智能與遙感監測交叉融合領域取得重要研究進展，連續在人工智能和遙感領域的國際高水平學術期刊上發表系列原創性成果。

其中，團隊以內蒙古師范大學為第一單位，分別在遙感與人工智能領域的權威期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》和《Knowledge-Based Systems》上發表研究論文《MCS Filter: A Novel Multi-Channel Structure-aware Speckle Filter for SAR Images》與《A Non-local Sparse Unmixing Based Hyperspectral Change Detection with Unsupervised Deep Clustering》。研究聚焦遙感影像智能分析中的兩項關鍵難題展開：合成孔徑雷達（SAR）影像在結構保持條件下的有效去噪，以及高光譜影像中的智能變化檢測。團隊創新性地融合數學建模與人工智能技術，提出非局部信息提取與全局空間特征融合的新機制，分別構建了結構感知型多通道SAR去噪濾波器與基于深度聚類的高光譜變化檢測框架。該框架通過三大創新模塊實現突破：提出非局部均值總變分正則化模型，引入全局空間相似性約束，將像素豐度估計與圖像相似區域關聯，提升混合像元中變化端元提取精度，復雜地物場景下解混誤差降低 23%；設計基于分解-合并策略的無監督深度聚類網絡，自動推斷同質區域數量，縮小非局部均值搜索空間 60% 以上，計算時間縮短近 50%，解決對先驗知識的依賴；引入進化多目標優化算法，構建基于類間方差最大化與總體誤差最小化的雙目標優化模型，自適應生成最優截斷閾值，使變化檢測 F1 分數平均提升 12%-15%。

上述研究有效突破了復雜目標建模、多尺度特征融合、弱信號識別等方面的瓶頸，構建了從數據增強、結構建模到智能解譯的創新技術路徑，實現了亞像素級精準識別與全局空間信息融合，在生態環境監測、災害應急響應、農業遙感管理、海洋監測、城市動態分析等領域具有顯著應用價值，可快速定位災害后地表細微變化、追蹤生態緩變過程、識別農業病蟲害區域、中尺度海洋現象檢測、監測城市漸進變化等。

此外，團隊近年來與澳大利亞斯威本科技大學、中科院海洋研究所、西安電子科技大學、陜西師范大學等單位深度合作，以內蒙古師范大學為通訊單位，在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》《Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》等人工智能與遙感領域的一區Top期刊發表三十余篇研究成果，充分彰顯了學校在人工智能賦能遙感監測領域的原始創新能力，為構建“空-天-地協同”智能感知技術體系奠定了堅實基礎。

未來，團隊將繼續面向國家與自治區重大科技需求和國際學術前沿，聚焦人工智能與應用數學的核心基礎問題，深入推進遙感智能監測關鍵技術的理論創新與應用落地，積極服務生態環境監測、自然資源調查、海洋工程保障與智慧城市建設等重點領域，持續為國家戰略和區域高質量發展提供高水平的“中國方案”，助力全球環境與生態監測能力提升。

來源：科技處

編輯：燕書羽  初審：劉燕榮  復審：云樺  終審：王志強