（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公茂果教授、黎健钊博士在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IEEE TGRS)上发表题为“Two-Path Aggregation Attention Network with Duad-Patch Data Augmentation for Few-Shot Scene Classification”的学术论文，提出了一种基于四分重组数据增强和双通道聚合注意力网络，分别在数据和网络架构方面解决小样本遥感图像场景分类问题。

在数据增强方面，该论文通过遥感图像被分块重组后仍然能保留类别的关键线索的特性，以一定的概率将遥感图像等分成四份并随机重组以扩充数据样本，解决由于训练样本不足导致模型泛化能力弱的问题。

在网络架构方面，该论文在双通道聚合注意力模块中采用了一个融合具有相同水平和垂直坐标特征的空间注意力通道和一个用于感知粗略全局信息的注意力通道，以加权的方式聚合两个通道为每个特征产生唯一的权重。该方法在融合整个通道的权重和每个通道单独位置的权重时，使用了自适应聚合而不是简单的级联，这更有利于充分集合两种加权方式的优点。

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，2022年最新影响因子为8.125，目前是中科院一区Top期刊。

论文链接：https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3197445