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    • 面向复杂城市环境的地表异常事件轻量化识别模型

    • Lightweight urban surface anomaly event identification model for complex urban environments

    • “研究团队提出高精度轻量化城市地表异常识别模型DLAAD-Net，采用迁移学习策略，以自监督预训练视觉模型DINOv3作为特征提取主干，通过低秩适配器（LoRA）进行参数高效微调，实现从自然场景到遥感场景的特征迁移，仅以0.6M参数实现97.29%的F1分数，为城市安全监管与灾害应急响应提供解决方案。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        南京大学地理与海洋科学学院,江苏省遥感地理信息新技术重点实验室,自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室,江苏南京,210023

      • 邮箱：502025270077@smail.nju.edu.cn
      • 简介：杜东阳，研究方向为遥感图像智能解译。E-mail： 502025270077@smail.nju.edu.cn

      杜东阳

      ，
      • 机构：

        南京大学地理与海洋科学学院,江苏省遥感地理信息新技术重点实验室,自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室,江苏南京,210023

      周梦倾

      ，
      • 机构：

        南京大学地理与海洋科学学院,江苏省遥感地理信息新技术重点实验室,自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室,江苏南京,210023

      李凯源

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

        南京大学地理与海洋科学学院,江苏省遥感地理信息新技术重点实验室,自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室,江苏南京,210023

      • 邮箱：xiaopf@nju.edu.cn
      • 简介：肖鹏峰，研究方向为遥感图像智能解译。E-mail： xiaopf@nju.edu.cn

      肖鹏峰

      * ，
      • 机构：

        南京大学地理与海洋科学学院,江苏省遥感地理信息新技术重点实验室,自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室,江苏南京,210023

      张学良

    • 2026年 页码：1-16  

    • DOI：10.11834/jrs.20266180    

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中国科学院空天信息创新研究院 计算光学成像技术重点实验室
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北京师范大学 遥感科学国家重点实验室