中国教育在线陕西站讯 近日，西安电子科技大学通信工程学院图像传输与处理研究所团队，在遥感领域国际顶级期刊《Remote Sensing of Environment》发表了最新研究成果。该成果是西安电子科技大学首篇在《Remote Sensing of Environment》上发表的论文。《Remote Sensing of Environment》(RSE)被公认为遥感领域最权威的期刊，为遥感领域顶级SCI-1区学术期刊，影响因子(IF)为9.085，CiteScore为15.1，在全球同类SCI学术期刊中长期排名第一。

　　云是重要的气象和气候要素之一，通过云的分布不但可以帮助发现危险的气候现象，如暴风，飓风以及龙卷风，而且还可以跟踪气候现象的变化。同时，由于光学遥感数据中大量云的存在，影响了遥感图像的质量，从而降低了图像的数据利用率，因此遥感图像云检测成为光学遥感图像处理过程中需首要解决的问题。论文针对遥感图像中云的特征，采用高分一号卫星遥感图像，提出一种基于小波的上下采样模块以及连续多尺度空间注意力模块的深度学习编解码网络(AUDI-Net)，用于解决云像素分割中边缘不精细以及薄云检出率低等问题，实现了更为精确的云检测任务。该研究构建了基于深度学习的遥感图像云检测方法，可用于不同卫星观测到的多光谱遥感图像的云检测。

　　论文第一作者为通信工程学院张静副教授。张静副教授秉持着高标准、严要求的科研态度，矢志向学、励志笃行，和研究团队一起为祖国航天航空事业的发展贡献力量。论文合作者为通信工程学院执行院长李云松教授，硕士研究生王慧、王雨晨。