我校周国清教授团队论文被收录为热点高被引论文

　　日前，我校周国清教授团队的论文Shadow Detection on High-resolution Digital Orthophoto Map Using Semantic Matching在遥感领域顶级期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》(SCI一区TOP，2023年IF=7.5，CiteScore=11.5)发表，并被Clarivate通知该论文引用次数已达到ESI热点高被引收录论文标准。

　　该论文针对高分辨率正射影像阴影检测与补偿对数字正射影像图辐射平衡质量的重要性，提出了一种基于语义匹配的阴影检测方法。该方法通过人工“阴影”多边形与真实阴影多边形之间的匹配来识别阴影区域。该方法定义并采用了一组多边形语义特征，包括位置相似性、面积相似性、方向相似性和形状相似性作为匹配参数，并通过两个层次的匹配过程在人工“阴影”多边形与真实阴影多边形之间进行匹配，以检测真实阴影区域。该方法在美国科罗拉多州丹佛市的实验区域进行了验证，实验结果表明，与双阈值法、最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法和UNet阴影检测方法相比，该方法阴影检测率分别提高了38.98%、17.33%和13.14%，误检率分别降低了19.43%、10.01%和4.57%。结果表明，基于语义匹配的阴影检测方法能够显著提高高分辨率正射影像的阴影识别精度。

　　Top papers指高影响论文，包括高被引论文和热点论文。其中，高被引论文(HighlyCited Papers)指按领域和出版年统计的引文数排名前1%的论文(含研究论文与综述)，热点论文(Hot Papers)指入选ESI热门论文(按领域和时间段统计的引文数排名前0.1%)的论文。

　　论文引用次数已达到ESI高被引收录论文

　　论文引用次数已达到ESI热点收录论文

　　论文相关图集

（一审：高二涛；二审：付波霖；三审：李永伟）