近日，信息工程学院吕鹏远副教授团队论文《scvit: a spatial-channel feature preserving vision transformer for remote sensing image scene classification》被国际地球科学和遥感领域顶级sci期刊《ieee transactions on geoscience and remote sensing》（简称ieee tgrs）接收。该论文在高分辨率遥感影像场景分类问题上进行了新的探索，是宁夏大学在遥感与人工智能交叉领域相关研究的首次突破，这一成果对于自治区在相关方向研究具有一定推动作用。
ieee tgrs是ieee地球科学与遥感技术协会（grss）会刊，是国际上地球科学和遥感领域的顶级期刊之一，在遥感技术和地球科学领域具有较高影响力。该论文合作者为2020级研究生吴文俊、杜方教授、武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室钟燕飞教授与张良培教授。
高空间分辨率遥感影像能够获取精细的地物几何信息，目前常见的高分辨率卫星影像其空间分辨率已达到亚米级。同时，影像中丰富的空间细节也为计算机智能解译算法带来了挑战。本论文提出一种联合空间与谱间特征的视觉transformer遥感影像场景分类方法，该方法基于深度自注意力机制充分考虑影像中地物的空间分布以及光谱间的长距依赖关系，能够在识别多达45种场景类型任务下提高模型的判别能力。
该研究得到了国家自然科学基金青年项目、国家自然科学基金地区项目、宁夏回族自治区青年科技人才托举工程等项目资助。
