報 告 人：李連如 教授 中國科學院空天信息研究院
報告摘要：高光譜遙感既能成像又能測譜，每個像元對應一條近乎連續的光譜曲線，可以反映物質的診斷性光譜吸收差異，通過圖像分類、目標探測等技術的處理能夠實現對地表地物類型的精確識別和區分，這對于民用和專用等諸多領域都具有十分重要的意義。高光譜遙感圖像包含了地物豐富的空間、光譜和輻射三重信息，具有圖譜合一的特點和優勢，在展現其巨大應用價值的同時，其獨特的立方體式數據結構也給信息提取帶來了挑戰。過去十余年間，以傳統機器學習為基礎，在高光譜遙感圖像處理與信息提取方面提出了許多新的方法，并且隨著人工智能技術的飛速發展，面向高光譜遙感信息智能提取的深度網絡模型近年來發展迅速。本報告在講述傳統機器學習方法的同時，也將介紹以深度學習為主的智能化的高光譜遙感圖像信息提取新技術，具體包括圖像重建、精細分類、像元解混和目標探測等方面。
報告人簡介：
高連如，中國科學院空天信息創新研究院研究員、博導，研究方向為高光譜遙感圖像處理與信息提取，是IET Fellow。主持國家自然科學基金委的杰青、優青項目以及國家重點研發計劃課題、國家高分專項項目等，已發表學術論文230余篇，其中SCI收錄140余篇，ESI高被引論文22篇；授權國家發明專利30項；出版《高光譜圖像信息提取》等學術著作3部。獲得國家科技進步二等獎、中國科學院杰出科技成就獎、軍隊科技進步一等獎各1項；獲得國際高光譜遙感頂級會議WHISPERS的杰出論文獎1項。現擔任IEEE TGRS、IET Image Processing期刊的副主編以及Chinese Geographical Science、《遙感學報》的編委，擔任IGARSS國際會議評獎委員會委員和WHISPERS國際會議技術委員會委員。
主持人：秦軍 研究員
時 間：2024年2月2日（星期五）上午10:00
地 點：A1101會議室
