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博士研究生王昊以第一作者身份，在人工智能与模式识别领域国际顶级期刊 《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（五年平均影响因子：22.2） 发表题为 “A Gift from the Integration of Discriminative and Diffusion-based Generative Learning: Boundary Refinement Remote Sensing Semantic Segmentation ”（DOI: 10.1109/TPAMI.2026.3654243）的研究论文。该工作由测绘与遥感科学系王昊博士担任第一作者，陶超教授为通讯作者，祥赌必赢
为论文第一完成单位与第一通讯单位。
从地理信息更新、环境监测到城市规划，遥感图像语义分割作为对地观测领域的共性关键技术，在众多国家重大战略需求中发挥着核心支撑作用。然而，高分辨率遥感影像的精细化解译长期面临着语义一致性（低频）与边界精准度（高频）难以调和的矛盾。针对这一技术瓶颈，研究团队首次从理论上论证了扩散模型的逆向去噪过程可显著增强图像高频特征学习能力，进而创新性提出融合判别式与扩散生成式学习的通用边界优化框架。该框架成功实现低频语义一致性与高频边界精准度的深度耦合与优势互补，突破了遥感解译中语义与细节制衡的理论桎梏，为高分辨率影像精细化处理开辟了全新技术路径。
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牵头建设的“遥感科学与技术交叉学科”一级学科已于2024年9月正式成立。该成果的发表，标志着祥赌必赢
在遥感与人工智能交叉前沿领域的基础研究迈出坚实一步，也充分彰显了祥赌必赢
学子在学科交叉融合中的创新活力与科研潜力。
一审：陶超 二审：汤玉奇 三审：胡俊
