sensing期刊最新论文

杨冰，男，2015年6月毕业于河南大学信息与计算科学专业，获理学学士学位。2021年6月毕业于华中科技大学统计学专业，获理学博士学位。同年进入中国计量大学理学院应用数学系工作。当前主要研究方向为：机器学习、神经网络与深度学习、图像处理。在《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》、《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》等国际期刊上发表学术论文多篇。

写了，近日，我校数学与计算机学院教师吴磊博士以第一作者撰写的论文“Pan-sharpening based on multi-objective decision for multi-band remote sensing images”发表在国际顶级刊物《Pattern Recognition》的2021年第10期上。论文从多目标决策角度发展一个参数模型最大化融合图像性能。论文首先引进一个细节注入方式增强多光谱图像边缘和纹理，然后在细节增强的基础上，基于光谱调制思想设计了一个光谱保真融合模型，有效保护多光谱图像光谱信息，最后基于多目标决策构建算法求解融合图像。仿真实验结果表明，所提出的方法的优势是：通过有效调制融合图像光谱信息减少细节注入引起的光谱失真。《Pattern Recognition》为中科院JCR计算机科学大类一区Top期刊，被认为是模式识别领域最重要的国际期刊之一，在全球机器学习与模式识别领域具有很高的影响力，2019年影响因子(Impact Factor)7.196，中国计算机学会CCF的评语为“国际重要期刊，具有重要国际学术影响”。