1）研究者在遥感领域，运用了基于深度学习的自编码器模型和创新的反演策略，结合光谱-空间注意力模块（SSAM），显著提升了高光谱解混的性能，并在合成和真实数据集上取得了优于现有方法的效果。http://ieeexplore.ieee.org/document/11023884
			  2）研究者在高光谱图像解混领域，运用了结合线性和非线性核模型的双目标模型驱动自编码器网络及自适应复合核方法，显著提升了结果的解释性和解混精度。http://ieeexplore.ieee.org/document/11027071
			  3）研究团队在遥感图像超分辨率领域，运用了无监督和无配对融合的超分辨率网络（$\text {U}^{2}$ SRnet）方法，成功实现了无需监督或配对图像的高光谱图像超分辨率重建。http://ieeexplore.ieee.org/document/11029107
			  4）研究团队在卫星集成互联网领域，运用了任务导向的语义编码和效用最优传输（TUT）框架，结合感知权重图和近端策略优化（PPO）算法，实现了长期平均信息效用损失和功耗的最小化。http://ieeexplore.ieee.org/document/11023865
			

遥感语义分割和变化检测

1）研究人员在地震变形分析领域，运用了基于InSAR变形梯度自动识别断层痕迹的新方法，显著提升了复杂地表破裂地震的三维形变反演精度，模拟实验中三维分量提升达45.6%（东）、47.8%（北）和31.4%（垂直），并在2021年玛多地震应用中成功提取了更精细的同震三维形变场与应变场。http://ieeexplore.ieee.org/document/11018336
			  2）研究人员在雷达目标追踪领域，运用了L-天线结合干涉合成孔径雷达（InSAR）和地面移动目标指示（GMTI）技术，成功实现了移动目标的三维轨迹重建，并验证了算法的有效性和实用性。http://ieeexplore.ieee.org/document/11020701
			  3）研究团队在行星环境探索领域，运用单目视觉SLAM结合调整后的神经辐射场（NeRF）方法，实现了自主导航和三维重建，并在模拟行星环境和真实火星环境中取得了优于传统视觉SLAM和深度学习方法的定位精度及三维重建效果。http://ieeexplore.ieee.org/document/11023632
			

三维地理信息建模

1）研究团队在中国高速铁路网络扩展领域，运用空间可达性分析方法，评估了广西旅游走廊主要生态旅游景点的可达性变化，发现高铁显著提升了旅游景点的可达性，整体网络更加集中，旅行时间大幅缩短，为政府制定高铁网络规划和区域旅游发展战略提供了科学依据。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0197397525002309 2）研究团队在乡村旅游发展领域，运用空间可视化、景观指标、空间杜宾模型和中介效应模型等方法，分析了A级景区对乡村聚落空间演化的影响机制，发现景区通过改善基础设施、提供就业和提升人居环境促进了聚落扩张和形态优化。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0197397525002206 3）研究团队在城市规划领域，运用了可解释人工智能-地理相似性推理（XAI-GSR）模型，结合多维指标体系、XGBoost-SHAP解释和地理空间类比推理方法，实现了82.9%的精度识别深圳9668个低效利用地块（占总量的25.44%），为城市更新提供了决策支持工具。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S019739752500219X 4）研究团队在旅游空间规划领域，运用OPTICS优化的DBSCAN聚类技术和轨迹移动地图分析方法，识别了青藏高原旅游兴趣区的时空演变规律，创新性提出高原旅游空间交互模型，为优化空间规划和建设世界级旅游目的地提供了重要依据。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0197397525002164

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