9月26日，长江云新闻记者从中国地质大学（武汉）了解到，该校计算机学院2020级地学信息工程专业也门籍博士留学生戴莲，以第一作者身份在地球科学和遥感领域著名期刊《IEEE 地学与遥感汇刊》发表题为“基于ETR维度约简与ELU触发函数的快速高光谱图像分类模型”的学术论文。

导师蔡之华教授（右三）与戴莲（中）

戴莲2020年攻读博士学位，在导师蔡之华教授的指导下，致力于人工智能和机器学习及其地学应用相关领域的研究，已发表多篇高水平论文。

早期的高光谱图像通常只利用像元的光谱信息进行分类，虽然简单易操作，但面临着许多问题。戴莲完成的论文提出了一种新颖的快速高光谱图像分类（FHIC）模型：采用增强转换约简（ETR）方法增强类的分化，使用指数线性单位（ELU）来平滑和加速分类处理。该模型减少了分类的执行时间和RAM消耗，论文还提出了性能优越的分类性能评估方法，以评价分类的准确性和处理速度。

论文中提出的深度学习模型

据了解，《IEEE 地学与遥感汇刊》是地球科学和遥感领域的顶级期刊之一，是IEEE地球科学与遥感技术协会（GRSS）会刊，在全球地球科学领域期刊中国际影响力排名前五，是中科院最新升级版分区中SCI一区Top期刊，在遥感技术和地球科学领域具有较高影响力。

（长江云新闻记者 吴宝洪 通讯员 樊彦鹏 许峰 责任编辑 李小涵）