近日，东华理工大学测绘与空间信息工程学院龚循强副教授团队联合武汉大学钟燕飞教授团队在遥感领域国际权威期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（中科院一区TOP）发表的论文“Multispectral and SAR Image Fusion for Multiscale Decomposition Based on Least Squares Optimization Rolling Guidance Filtering”被遴选为ESI数据库高被引论文，其被引频次已进入地球科学（Geosciences）学术领域前1%。
多光谱与SAR影像融合是提升遥感影像质量的核心技术路径。传统多尺度分解方法常受限于梯度反转、光晕伪影等成像失真问题，且空间域重叠特征难以有效实现尺度分离，加之融合规则设计缺陷直接制约了最终影像的信息保真度。针对上述挑战，该论文提出了一种基于最小二乘优化滚动引导滤波的多尺度分解框架，通过构建梯度约束正则项抑制分解过程中的伪影生成，结合高斯滤波实现噪声抑制与边缘细节保持的平衡，并将分解维度拓展至多尺度空间以突破传统尺度分离局限。研究进一步将分解结果划分为小尺度细节层、大尺度结构层与基础光谱层三级架构，设计耦合神经P系统驱动的跨尺度融合策略，实现空间-光谱特征的多层级协同表达。（文/图 黄端 龚循强）
编辑：刘宇翔 责任编辑：陈婷 审核：刘京
