近日，公司地理信息科学专业2017级本科生叶丁绮在李海峰教授指导下以第一作者署名在《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（IF= 8.125，JCR一区）发表论文“Better Memorization, Better Recall: A Lifelong Learning Framework for Remote Sensing Image Scene Classification (DOI: 10.1109/TGRS.2022.3190392)”。该刊物是遥感领域的国际顶级期刊。太阳成集团tyc33455cc太阳成集团tyc33455cc是该论文的唯一第一单位和通讯单位，IEEEFellow Lorenzo Bruzzone教授是论文的主要合作者。该研究工作得到了国家自然科学基金、太阳成集团tyc33455cc国防重点培育基金、创新特区173项目支持。

        开放环境下的遥感影像分类场景具有高度时空异质和尺度异质的连续变化特点，以监督学习方式在封闭环境上训练的深度神经网络模型，在开放环境中会面临“灾难性遗忘”问题的挑战。论文提出一种非对称协作网络(AsymmetricCollaborative Network, SCN)框架实现遥感影像分类场景在开放环境下的终生学习。受人类大脑记忆中海马和皮质网络交互机制启发，SCN模型包括两个结构不同的非对称协作网络：海马网络(Trans-Net)和皮质网络(Pres-Net)。协作网络的交互由三重蒸馏机制和先验特征融合机制实现。其中三重蒸馏机制实现从Trans-Net到Pres-Net知识持久化，实现了知识有效记忆；先验特征融合机制实现从Pres-Net到Trans-Net的知识召回。该方法在三个开放数据集的实验结果都优于SOTA方法。本研究提出的框架采用长期记忆网络和短期记忆网络非对称的分离思想以及协同策略，有望为开放世界的遥感影像分类提供新的思路。

       该论文是叶丁绮同学本科毕业论文的主要组成部分，该同学目前已保送至本校继学习深造。这也是地理信息信系推行“跨学科、多学科交叉的创新型工程教育组织模式研究与实践”的教学改革成果。近几年来，地信专业在“科学素养－理论方法－工程实践”贯通式、系统式、立体式人才培养模式下，人才培养质量得到不断提高。