近日，中国地质大学（武汉）姜鑫维老师指导的2019级本科生鲁鹏宇以第一作者身份在遥感顶级期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》上发表了题为“Spectral-spatial and Superpixelwise Unsupervised Linear Discriminant Analysis for Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images”的研究成果。针对高光谱遥感图像特征维度高、噪声多、标签样本少带来的维数灾难问题，在本研究中作者提出了一种新的基于超像素的空谱特征提取模型S3-ULDA，其能有效地从不规则的同质超像素区域中提取低维且具有判别性的全局－局部空谱特征。具体来说，S3-ULDA有三个亮点：1）提出了基于超像素的无监督线性判别模型（SuperULDA），能够提取更高效的全局空谱特征；2）提出了基于超像素的无监督局部线性判别模型（SuperULFDA），能够提取更高效的超像素层局部空谱特征；3）通过融合全局和局部空谱特征，得到最终的基于超像素的全局－局部空谱特征，能够显著提升后续分类模型在小样本高光谱图像分类任务中的精度。在三个高光谱数据集上的对比实验表明，S3-ULDA超越了现有的最先进的特征提取和深度学习算法，验证了论文所提出算法的有效性。
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IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing是IEEE地球科学与遥感技术协会（GRSS）会刊，地大T1分区，中科院一区TOP期刊，最新影响因子为8.125，在遥感技术和地球科学领域具有较高影响力。本课题得到了湖北省自然科学基金项目（2021CFB557）、国家自然科学基金项目（62106241、61973285），以及中国地质大学（武汉）大学生自主创新计划启航项目（CUGDCJJ202231）的资助。在姜鑫维老师的指导下，鲁鹏宇同学及其团队在校期间先后获得了2021年第三届全国高校计算机能力挑战赛一等奖，2021年第九届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛二等奖，2021年MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛二等奖，2022年第十二届MathorCup高校数学建模挑战赛二等奖，2022年第十四届“华中杯”数学建模挑战赛一等奖等奖项，主持了中国地质大学（武汉）大学生自主创新计划启航项目（结题优秀）。论文信息：Pengyu Lu, Xinwei Jiang*, Yongshan Zhang, Xiaobo Liu, Zhihua Cai, Junjun Jiang, Antonio Plaza. Spectral-spatial and Superpixelwise Unsupervised Linear Discriminant Analysis for Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2023.论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/10309991开源代码链接：https://github.com/XinweiJiang/S3-ULDA
