近日，我院项德良教授团队在遥感领域权威期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing连续发表三篇研究论文，研究内容围绕极化合成孔径雷达图像智能解译、超像素分割、变化检测与目标数据生成等方向展开。三篇论文均以北京化工大学为第一完成单位，体现了团队在雷达遥感信息处理与智能解译方向的持续研究积累和创新能力。
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing是摄影测量、遥感与空间信息科学领域的国际顶级期刊，影响因子12.2，五年平均影响因子13.7。在WOS JCR Q1区自然地理学期刊中排名全球第1（1/67）、遥感学科期刊中排名全球第2（2/65）、地球科学多学科期刊中排名全球第4（4/258）。该刊长期被评选为中科院一区Top期刊。
研究工作1：Multiscale adaptive PolSAR image superpixel generation based on local iterative clustering and polarimetric scattering features（第一作者为信息学院2023级博士研究生李能才，通讯作者为项德良教授）
该论文针对现有雷达图像超像素生成方法难以同时兼顾同质区域紧凑性与异质区域细节保持的问题，提出了一种融合极化散射特征与多尺度自适应聚类机制的超像素生成方法。该方法通过引入极化目标分解特征、黎曼度量和极化同质性度量，实现了异质区域更加精细、同质区域更加紧凑的超像素分割结果。
研究工作2：Edge-constrained temporal superpixel segmentation and graph-structured energy optimization for PolSAR change detection（第一作者为信息学院2023级博士研究生李能才，通讯作者为项德良教授）
该论文面向雷达图像变化检测相干斑噪声干扰、多时相辐射不一致和区域边界破碎等问题，提出一种边缘约束的时序超像素分割与图结构能量优化变化检测方法。以时序超像素为处理单元，联合建模区域间的空间邻接关系与时序极化特征相似性，通过图结构能量优化实现变化状态推断。该论文入选ESI热点论文（ESI前千分之一），显示出该研究在国际遥感与地球科学领域受到较高关注。
研究工作3：Azi-Vec: High-resolution Azimuth-sensitive PolSAR image generation for Vehicle automatic target recognition（第一作者为信息学院2024级博士研究生谢雨臻，通讯作者为项德良教授）
该论文针对高分辨率雷达车辆目标数据获取成本高、观测方位角覆盖不足以及目标极化响应随方位角变化显著等问题，提出了一种面向车辆自动目标识别的高分辨率方位敏感雷达图像生成方法。该方法通过构建几何边缘、极化特征与成像参数之间的耦合关系，实现了不同方位角下雷达车辆目标图像的物理一致生成。
上述系列成果聚焦雷达遥感智能解译中的关键科学问题，形成了从极化特征表达、区域结构建模、时序变化检测到目标数据生成的系统性研究进展。三篇论文连续发表于ISPRS期刊，特别是研究工作2入选ESI热点论文，标志着我院在雷达遥感图像处理、地球观测智能解译和遥感人工智能交叉研究方向取得了新的重要进展。
该系列研究工作得到了国家自然科学基金等项目的支持。