(通讯员 黎健钊) 西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室黎健钊博士、公茂果教授在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE TGRS)上发表题为“Toward Multiparty Personalized Collaborative Learning in Remote Sensing”的学术论文，针对遥感图像解译中任务协同问题，提出了基于个性化多方协同学习的遥感图像处理框架。

本文为多模态遥感数据制定了一个多方个性化协同学习范式。参与者可以通过共享本地模型的参数来获得具有更好泛化性能的全局模型，而无需上传敏感的本地数据。此外，任务和模型个性化方案的设计为不同参与者提供不同遥感任务上更适合本地数据的个性化模型。根据多方学习范式，本文在SAR、高光谱和光学遥感图像分类任务上构建了四个符合独立同分布和非独立同分布的单模态和多模态数据集。实验结果表明该方法在构建的数据集上均实现了富有竞争力的性能。且在高分辨率遥感图像中的建筑物提取任务和大规模卫星遥感图像中的道路提取任务这两个遥感图像分割任务上，验证了该方法的泛化性和通用性。

IEEE TGRS是地球科学和遥感领域的顶级期刊之一，是IEEE地球科学与遥感技术协会（GRSS）汇刊，在遥感技术和地球科学领域具有较高影响力，2023年最新影响因子为8.2，目前是中科院一区、Top期刊。