据Essential Science Indicators（简称ESI）最近更新的数据显示，太阳成集团tyc9728测绘遥感信息系叶沅鑫教授课题组2020级博士生朱柏为第一作者，叶沅鑫教授为通讯作者的论文：

“R2FD2: Fast and Robust Matching of Multimodal Remote Sensing Images via Repeatable Feature Detector and Rotation-invariant Feature Descriptor”

被引次数进入地球科学学科（GEOSCIENCES）全球前1%，被ESI高被引论文（Highly Cited Papers）收录。该论文于2023年4月发表在遥感顶级期刊“IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing”（中科院一区TOP,IF=8.2）上。

“ESI高被引论文”是指相比同年、同学科发表的其他SCI或SSCI论文，被引用次数进入全球前1％的论文，此类论文通常在相应研究领域具有较高的影响力，是研究成果得到学术界大量关注的集中体现；同时也是学科建设评估指标体系中的关键指标之一。

该论文针对多模态遥感图像间由于辐射差异和几何畸变所造成的匹配困难问题，创新地提出了一种对辐射和旋转差异具有鲁棒性的特征匹配方法(R2FD2)，通过构建高重复率的特征点检测方法和具有高区分度的特征描述符，提高了描述符对辐射和旋转差异的鲁棒性，并成功地实现了光学、雷达和红外等多模态遥感图像快速精确的匹配。

论文详细信息：

Bai, Zhu, Chao Yang, Jinkun Dai, Jianwei Fan, Yao Qin, and Yuanxin Ye^*. "R2FD2: Fast and Robust Matching of Multimodal Remote Sensing Images via Repeatable Feature Detector and Rotation-invariant Feature Descriptor." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.61, pp.1–15, 2023.

DOI: https://doi.org/10.1109/TGRS.2023.3264610