在多项国家自然科学基金，省基金以及深圳市基础研究项目的资助下，团队研发了基于三维Gabor小波的空间-光谱域特征提取方法，并针对该方法特征虽然准确率高、但维度大、计算量复杂等特点，进一步研发了基于序列选择、特征与类别互信息以及进化算法的特征选择方法，在不降低准确率的前提下大大减少特征维度，从而提高特征提取和识别效率。

    上述方法在高光谱图像分类上取得了比业界算法高的多的准确率，论文在遥感图像顶级期刊 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、IEEE Journal of Selected Topics inApplied Earth Observations and Remote Sensing上发表，其中一篇论文为ESI高被引论文。论文被中国科学院院士、IEEE Fellow、国家千人公开发表的论文引用及评价，成果具有较大的国际影响力。

研究成果获深圳市、中国电子学会科技奖励，可在遥感、环境监测、无人机以及高光谱食品、医学成像等领域应用，增加相关应用中的物体识别准确率。