【寧夏大學新聞中心訊 數學統計學院】近日，我校數學統計學院胡衡教授團隊和信息工程學院呂鵬遠副教授團隊在國際地球科學和遙感領域頂級期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（中科院１區 TOP IF：8.6）聯合發表題為《QSCDNet: A Hybrid Quantum Spectral Change Detection Network for Hyperspectral Image Change Detection》的論文，呂鵬遠副教授為第一作者，胡衡教授為通訊作者。該論文探索了量子計算在高光譜遙感影像解譯中的應用，為高效精準解譯遙感數據提供了新思路，被審稿人認為“The quantum computing provides a new way for hyperspectral image processing”。

高光譜遙感影像具有“圖譜合一”的優勢，可精準捕捉精細地物類型變化。然而，隨著多源高光譜數影像據量的劇增，經典計算即將面臨計算效率與熱耗效應的雙重挑戰。由于量子的疊加與糾纏特性，量子計算有望實現指數級降低計算復雜度的目標。

QSCDNet網絡原理圖

本論文提出了一種面向高光譜影像變化檢測的雙分支混合量子神經網絡 (QSCDNet)，其核心是基于高維希爾伯特空間建模光譜變化的不確定性問題。該網絡包含以下核心模塊：1)量子分支，由多個二維量子光譜變化卷積塊構成，通過參數化量子電路建模獨立于偽變化影響的光譜變化多樣化表達形式，從而更有效地提取光譜特征變化信息; 2)CNN分支，基于通道注意力網絡架構設計，提供傳統網絡的特征變化表征; 3)跨域特征融合模塊，融合量子分支與CNN分支的輸出特征，實現變化信息的互補增強。該方法在三個公開高光譜變化檢測數據集上進行了測試，并與前沿相關方法進行對比，證明了量子計算處理高光譜遙感數據的應用潛力。

文章鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11122532

（編輯：王文娣）