据Essential Science Indicators（简称ESI）最近更新的数据显示，地球科学与环境工程学院测绘遥感信息系叶沅鑫副教授为第一作者发表论文：

“Robust registration of multimodal remote sensing images based on structural similarity”

被引次数进入环境学科全球前1%，被ESI高被引论文（Highly Cited Papers）收录。该论文发表在“IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing(IF=5.630)” 2017年55卷2941-2958页。

         “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影像间非线性灰度差异所造成的匹配困难问题，创新地提出了一种基于空间结构特征的匹配方法，突破了传统方法利用灰度信息进行影像匹配的瓶颈问题，并成功地实现了光学、雷达和地图等多模态遥感数据间的自动匹配。而且该方法已经被国内著名的一家上市卫星遥感应用企业使用，成功地应用于卫星影像配准、国土资源调查和地形制图等领域。