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基于机器视觉与人工智能的遥感影像解译：利用计算机视觉和人工智能算法，如深度学习、机器学习等，对遥感影像进行自动化处理、分析和语义理解。

面向遥感影像小样本目标检测的多尺度特征知识蒸馏与隐式目标发现方法 (Chen et al., 2025, TGRS)

融合全局上下文与几何信息的双重对比适应跨域建筑提取网络方法 (Chen et al., 2025, TGRS)

高分辨率遥感影像地物识别、目标检测、语义分割、变化检测：从高分辨率遥感影像中识别地物类别、定位特定目标、精细划分地物区域，并分析不同时期地表目标的变化情况。

基于多尺度目标对比学习的超高分辨率遥感影像小样本目标检测方法 (Chen et al., 2022, TGRS)

高分辨率遥感影像关系推理、场景建模、智能理解：通过分析影像中不同地物之间的空间、语义和功能关系，构建场景模型，实现对复杂遥感场景的深层次理解和推理。

利用类别名称语义改进小样本遥感场景分类方法 (Chen et al., 2022, TGRS)

多源遥感数据融合与信息提取：综合利用光学-SAR影像、风格差异影像等不同数据的互补信息，提高地物识别和信息提取的准确性、完整性与可靠性。

顾及多模态域差异性的SAR光学融合去云方法

基于解耦风格和语义特征的高分辨率遥感图像建筑提取的无监督域适应方法 (Chen et al., 2024, TGRS)

遥感大数据驱动的地理空间智能认知：利用大规模、多时相和多来源遥感数据，结合人工智能技术挖掘地理空间规律，实现对地表环境及其变化过程的智能感知与认知。

因果原型启发的对比度自适应高分辨率遥感图像的无监督域适应语义分割 (Chen et al., 2024, TGRS)