新闻网讯（通讯员冀虹、李紫瑶）8月6日，在马来西亚吉隆坡闭幕的第13届脑启发认知系统国际会议（International Conference on Brain-Inspired Cognitive Systems，BICS）上，遥感信息工程学院教授高智指导博士生陈泊安、赵旭辉，硕士生胡傲涵、谢梦洁及新加坡国立大学研究生Yi Han撰写的论文“A hierarchical geometry-to-semantic fusion GNN framework for earth surface anomalies detection”获评为最佳学生论文奖。该研究是在国家自然科学基金重大项目“地表异常遥感探测与即时诊断方法”支持下取得的成果，是在“从对地观测卫星到对地观测脑”研究方向上的一次积极探索。
地球表面异常日益频发，给人类生命、财产安全及生态环境带来了巨大威胁，利用遥感影像及时准确地发现地表异常对后续救援与灾害响应具有重要意义。然而，现有的方法存在时效性不足、检测异常类型有限、标签数据缺乏等问题，该研究提出了一种基于单张影像的地表异常快速检测方法，利用图结构与图神经网络捕捉全局和局部信息及关系建模等优势，模拟人类进行遥感影像解译的过程，实现快速、精确的地表异常检测。同时，研究团队提出了一套专用于单张影像地表异常检测的数据集ESAD（Earth Surface Anomaly Detection），为该领域研究提供了重要支撑与基准。
多层级几何-语义融合GNN的地表异常检测框架
据悉，BICS是由IEEE智能计算协会、英国及爱尔兰分会主办的认知研究领域的国际学术盛会，展示受大脑启发的认知系统在不同领域的最新研究和应用。自2004年开始，BICS已经在英国苏格兰斯特林、希腊莱斯沃斯岛、巴西圣路易斯、北京等地成功举办了12届，有力促进了国际上该领域的学术和技术发展。
（学生编辑：陈巧燕 编辑：肖珊）
