跨场景直接可用
首个联合分布匹配与未知类别不确定性抑制的开放集域适应算法，面向传感器、成像条件变化的高光谱图像分类，具有理论误差上界保证。
Kai, Deng · Xie, Mengying · 陈森涛 · Xie, Jiayuan · Li, Jiaxin · 陈超 · 杨晓伟
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2026
用 χ² 散度直接度量源域和目标域的联合分布差异，不再要求训练和测试数据满足严格的联合分布相同假设，因此对传感器、成像条件变化更鲁棒。
所提出的最小二乘 χ² 散度估计器不需要显式建模两个联合分布，将问题化为有解析解的二次规划，训练稳定、计算高效。
论文证明了目标误差上界由源误差、χ² 散度和开放集风险差决定，因此算法优化有据可依，不是纯经验设计。
在多个跨场景高光谱数据集上超过现有最优方法，验证了联合分布匹配与不确定性抑制机制的有效性。