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    • 光谱与语义特征融合的图神经网络地表异常检测方法

    • Earth surface anomaly detection using spectral-semantic feature fusion and graph neural networks

    • “"及时、准确的检测地表异常对保障人类生命财产安全具有重要意义"，研究团队探索了基于单张卫星影像的多类别地表异常检测课题，融合光谱与语义特征并引入图神经网络推理，建立了兼顾精度与效率的检测体系，为灾害应急响应提供了可行技术路径。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        武汉大学 遥感信息工程学院, 武汉 430079

      • 邮箱：wei_ao@whu.edu.cn
      • 简介：敖伟，研究方向为计算机视觉、遥感地表异常检测。E-mail：wei_ao@whu.edu.cn

      敖伟

      1，
      • 角色：Corresponding author通信作者
      • 机构：

        华中科技大学 电子信息与通信学院, 武汉 430074

        广西交通设计集团有限公司, 南宁 530029

      • 邮箱：15078888596@163.com
      • 简介：王长海，研究方向为机器视觉、无人系统、即时遥感。E-mail：15078888596@163.com

      王长海

      23 * ，
      • 机构：

        武汉大学 遥感信息工程学院, 武汉 430079

      高智

      1，
      • 机构：

        武汉大学 遥感信息工程学院, 武汉 430079

      陈泊安

      1，
      • 机构：

        武汉大学 遥感信息工程学院, 武汉 430079

      翟宇阳

      1，
      • 机构：

        武汉大学 遥感信息工程学院, 武汉 430079

      宫欣妤

      1，
      • 机构：

        北京师范大学 地理科学学部, 北京 100875

      王桥

      4
    • 2026年 页码：1-15  

    • DOI：10.11834/jrs.20266042    

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