近日，我院測(cè)繪工程系岳俊老師以第一作者在遙感領(lǐng)域著名期刊《IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine》(IEEE GRSM)發(fā)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(xué)、中山大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、德國(guó)德累斯頓-羅森多夫赫爾姆霍茲中心(HZDR)、法國(guó)格勒諾布爾理工學(xué)院以及西班牙埃斯特雷馬杜拉大學(xué)。該項(xiàng)工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目和湖南省教育廳優(yōu)秀青年項(xiàng)目的共同資助。

基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的遙感解譯方法需要大量高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其性能在很大程度上取決于標(biāo)簽的質(zhì)量。然而，在實(shí)際的遙感應(yīng)用中，獲取具有高質(zhì)量標(biāo)簽的大規(guī)模數(shù)據(jù)集往往成本高昂且耗時(shí)。在只能獲得粗粒度標(biāo)簽的情況下，各類(lèi)遙感信息的解譯模型將缺乏精確的監(jiān)督信息。此外，人工獲取的監(jiān)督信息也可能是錯(cuò)誤的，進(jìn)而削弱了監(jiān)督信息的準(zhǔn)確性。因此，遙感影像理解面臨著監(jiān)督信息不完整、不精確和不準(zhǔn)確的問(wèn)題，這直接影響了遙感應(yīng)用的廣度和深度。為了解決上述問(wèn)題，研究人員探索了在弱監(jiān)督下遙感影像理解的各種任務(wù)。本文系統(tǒng)分析了弱監(jiān)督學(xué)習(xí)在遙感領(lǐng)域近二十年的研究進(jìn)展與應(yīng)用，歸納了基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的遙感解譯方法，形成了清晰的弱監(jiān)督遙感影像理解框架。相關(guān)學(xué)者表示該論文對(duì)弱監(jiān)督場(chǎng)景下遙感解譯方法的發(fā)展有重要推動(dòng)作用。

IEEE GRSM為電氣與電子工程師協(xié)會(huì)(Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)遙感學(xué)會(huì)(Geoscience and Remote Sensing Society, GRSS)主辦，是遙感領(lǐng)域的TOP期刊，其2021年影響因子為13.9，在中科院分區(qū)遙感類(lèi)期刊中位列第一。

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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）