近日，我院教师娄正方以第一作者身份在国际权威期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（IEEE TGRS）发表学术论文，黄河水利职业技术大学为论文第一署名单位。IEEE TGRS是IEEE地球科学与遥感学会旗舰期刊之一，是遥感领域具有重要影响力的国际学术期刊，同时被中国科学院期刊分区列为一区TOP期刊（IF=9.4）。此次论文发表是测绘工程学院教师在国际高水平学术期刊取得的又一项成果，展现了学院教师积极开展科研创新、持续提升学术研究水平的良好成效。
图1 论文首页
该研究面向复杂场景下遥感语义变化检测中变化区域边界不清晰、不同任务协同不足等问题，提出边界—任务协同精炼网络（CoRe-SCD）。研究创新性地将边界精炼与跨任务交互相结合，在统一框架下协同优化地物语义识别、变化判断和边界刻画，为提升复杂遥感场景中的变化检测能力提供了新思路。
图2 CoRe-SCD网络总体架构
研究团队在SECOND和Landsat-SCD两个公开数据集上开展了验证。实验结果表明，该方法能够更准确地识别地物变化，改善变化区域边界缺失和误判等问题，并在不同尺度的遥感场景中表现出较好的适应性，可为自然资源调查监测、国土空间规划和生态环境变化评估等应用提供技术参考。
图3 SECOND数据集可视化对比结果
图4 Landsat-SCD数据集可视化对比结果
娄正方，博士，测绘工程学院青年教师，主要从事遥感图像处理、农业遥感、语义变化检测与深度学习等方面研究。主持或参与省部级科研项目及自然资源部重点实验室开放基金课题多项，获省部级科研奖励3项，以第一作者或通讯作者发表SCI论文多篇，并受邀担任多个国际学术期刊审稿人。
引用格式：Zhengfang Lou, Xiaoping Lu, Yao Lu, et al.CoRe-SCD: A Boundary-Task Co-Refinement Network for Semantic Change Detection in Remote Sensing Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2026, 64: 4415916.
论文链接：https://doi.org/10.1109/TGRS.2026.3722071
