近日，我院测绘工程系岳俊老师以第一作者在遥感领域著名期刊《IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine》(IEEE GRSM)发表题为"Optical Remote Sensing Image Understanding With Weak Supervision: Concepts, methods, and perspectives"的论文，该论文被选为IEEE GRSM第10卷第2期封面论文(ON THE COVER)。论文合作单位包括湖南大学、中山大学、西安电子科技大学、德国德累斯顿-罗森多夫赫尔姆霍兹中心(HZDR)、法国格勒诺布尔理工学院以及西班牙埃斯特雷马杜拉大学。该项工作得到国家自然科学基金项目、湖南省自然科学基金项目和湖南省教育厅优秀青年项目的共同资助。

基于监督学习的遥感解译方法需要大量高质量的训练数据，其性能在很大程度上取决于标签的质量。然而，在实际的遥感应用中，获取具有高质量标签的大规模数据集往往成本高昂且耗时。在只能获得粗粒度标签的情况下，各类遥感信息的解译模型将缺乏精确的监督信息。此外，人工获取的监督信息也可能是错误的，进而削弱了监督信息的准确性。因此，遥感影像理解面临着监督信息不完整、不精确和不准确的问题，这直接影响了遥感应用的广度和深度。为了解决上述问题，研究人员探索了在弱监督下遥感影像理解的各种任务。本文系统分析了弱监督学习在遥感领域近二十年的研究进展与应用，归纳了基于弱监督学习的遥感解译方法，形成了清晰的弱监督遥感影像理解框架。相关学者表示该论文对弱监督场景下遥感解译方法的发展有重要推动作用。

IEEE GRSM为电气与电子工程师协会(Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)遥感学会(Geoscience and Remote Sensing Society, GRSS)主办，是遥感领域的TOP期刊，其2021年影响因子为13.9，在中科院分区遥感类期刊中位列第一。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9751593

当期封面信息: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9829014

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  审/张锐）