（通讯员 赵悦） 西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室赵悦博士、公茂果教授在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE TGRS)上发表题为“Gradient-Guided Multiscale Focal Attention Network for Remote Sensing Scene Classification”的学术论文，针对遥感影像场景分类中精确聚焦与场景高度相关且与背景分离的可变尺度目标所存在的挑战，提出了一种梯度引导的多尺度聚焦注意力网络GMFANet，进而自适应定位复杂场景中的代表性多尺度语义表示。

具体的，首先提出了一种轻量级的参数化层级多尺度注意力(lightweight parameterized hierarchical multiscale attention, HMA)机制，其主要目的是自适应地增强不同网络层级的物理细节和高层语义信息，而不是对每个尺度集赋予等效的洞察力，同时消除传统注意力机制中固有的冗余信息。接着，设计了一种梯度引导的空间聚焦注意力(gradient-guided spatial focused attention, GSFA)模块，动态结合梯度激活的参考注意力图和监督信息学习的预测注意力图，在多个尺度下精确定位关键区域。此外，还设计了一种课程驱动的动态注意力融合策略(curriculum-driven dynamic attention fusion, CDAF)，将上述空间注意力由易到难地进行融合，避免了学习过程中容易陷入局部最优的问题，降低了早期学习的歧义性。在真实世界的公开数据集上进行对比实验和消融分析表明，所提出方法取得了最先进的性能。

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，最新影响因子为7.5，目前是中科院一区、Top期刊。