为充分激活海量卫星遥感数据潜能，助力利用卫星遥感数据开展教学科研，拟定将每年9月10日“吉林一号教育用户节”，在吉林一号网更新教育用户数据库及各类教育用户专属权益。在第一个“吉林一号教育用户节”倒计时一天的特殊时刻，我们在此整理了2023年教育用户免费数据公益开放计划开启以来，利用“吉林一号”数据刊发的部分高水平学术成果与大家展示与分享。
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基于“吉林一号”数据的研究成果
在《Nature》子刊等多个高水平学术刊物发表
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2024年1月，“吉林一号”卫星影像登上国际顶级学术期刊《Nature》旗下子刊《Nature Geoscience》封面。随着吉林一号生态开放体系的持续扩展，“吉林一号”卫星数据持续助力教育用户发表高质量学术成果。截至目前，吉林一号教育用户已在《IEEE-TGRS》、《IEEE-J-STARS》、《测绘学报》等多个权威学术期刊上发表了众多高水平研究成果。
遥感领域TOP期刊《IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING》近期发表了香港中文大学（深圳）团队的研究成果《Diffusion Enhancement for Cloud Removal in Ultra-Resolution Remote Sensing Imagery》（高分辨率遥感影像去云，基于扩散模型和参考视觉先验）。该研究提出了一种基于扩散模型的去云框架，用于在云层覆盖下恢复地表信息，并设计了一个权重分配网络来动态调整特征融合的权重以进一步提高去云性能。构建了一个超高分辨率的基准数据集用于评估不同云层覆盖下的去云方法，该数据集由吉林一号宽幅01B星采集。研究采用由粗到细的训练策略加快模型收敛速度并提高了最终性能。结果表明该框架在感知质量和信号保真度方面都优于现有的基于深度学习的方法。
《IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING》近期还发表了西北工业大学团队的研究成果《Cross-Difference Semantic Consistency Network for Semantic Change Detection》（面向语义变化检测的交叉差分语义一致性网络），该研究提出了一种名为交叉差分语义一致性网络（CdSC）的语义变化检测框架，该网络旨在挖掘双时相实例特征中的深层差异，同时保持它们的语义一致性。研究为增加双时态语义特征的类内一致性和类间差异性还提出了语义协同对齐损失，实验表明该网络在定性和定量评估中均显著优于其他SCD方法。该研究数据集采用“吉林一号”耕地变化检测数据集，包括双时相的耕地-建筑、耕地-林地、耕地-草地、耕地-道路等多个类别。
《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》发表了中科院空间应用工程与技术中心团队的研究成果《A Lightweight Recurrent Aggregation Network for Satellite Video Super-Resolution》（一种面向卫星视频超分辨率的轻量级循环汇聚网络），该研究提出了卫星视频超分辨率循环聚合网络（RASVSR），这是一种简洁轻量级的循环神经网络，能够专注于充分聚合卫星视频中的信息，以较少的参数获得良好的超分辨率结果。该研究数据集采用“吉林一号”视频卫星拍摄的视频片段，覆盖城市、码头、机场、农田、森林等不同地物。
《测绘学报》还发表了中国气象局和南京航空航天大学的联合研究成果《吉林一号光谱卫星对月观测图像定位方法》，该项研究以吉林一号光谱02星月球观测数据为基础，提出了一种不严格依赖仪器参数的月球图像坐标计算方法，该方法可以避免复杂的坐标转换, 并可在仪器内方位参数未知的情况下实现月球图像像元级几何定位。
教育用户使用“吉林一号”数据发表科研学术成果后可申请用户等级晋升，获得更多权益与奖励等。未来，吉林一号网将始终践行以“创享”为核心的吉林一号生态开放战略，完善教育生态，激发教育用户科研创新潜力，培育航天信息产业人才，更好地服务于国家战略性需求和社会需要。
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