近日，我院赵东副教授团队，联合印度信息技术学院PattathalV. Arun博士与西安电子科技大学物理学院周慧鑫教授团队在高光谱异常检测领域取得重要进展，相关研究成果《Local Sub-Block Contrast and Spatial–Spectral Gradient Feature Fusion for Hyperspectral Anomaly Detection》于2025年2月18日发表于国际知名学术期刊Remote Sensing（2025, 17, 695）（中科院SCI二区）。我院赵东副教授为第一作者，我院为第一通讯单位。原文链接：https://doi.org/10.3390/rs17040695（图1）。

该研究提出了一种基于空间光谱梯度的特征提取方法，该方法在复杂背景下能够有效地将异常目标与背景边缘区分。此外，局部子块对比度(LSRDC)方法考虑了异常目标与背景的光谱反射率差异，增强了异常目标的可见性，抑制了背景干扰。在4个真实数据集上验证了HLSC-SSGF的性能，检测准确率超过0.996。实验结果表明，与其他7种最先进的对比方法相比，HLSC-SSGF具有更好的定性和定量性能。（图、文：赵东；审核：李松斌）

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