9月13日下午，我校信息學院邀請到香港理工大學張效康博士于信息學院學術(shù)報告廳作題為“基于深度學習的辨率遙感影像語義理解”的學術(shù)報告。本次報告由教授伍世虔主持，眾多師生參與了此次的學術(shù)報告。

遙感是目前觀測地表及其動態(tài)變化最重要的技術(shù)，盡管深度學習使得了遙感對數(shù)據(jù)的自動化處理與分析能力大大增強，但是仍然存在對辨率遙感數(shù)據(jù)表征能力不足、泛化能力有限、依賴大量標簽數(shù)據(jù)、可信度未知等問題和挑戰(zhàn)，因此迫切需要對地球觀測信息的理解和應用，張效康研究融洽遙感數(shù)據(jù)特征與深度學習的智能解譯算法，構(gòu)建適用于遙感數(shù)據(jù)的模型、方法，以解決遙感數(shù)據(jù)信息提取與知識挖掘難題。

張效康從模型架構(gòu)、訓練學習模式、不確定性分析三個層面，對辨率遙感影像語義理解方法進行了深入剖析，在遙感語義分割、圖像復原、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、多時相遙感變化檢測等方向取得了一系列創(chuàng)新成果，全面提升了遙感智能解譯方法的精度、效率和自動化程度。

學術(shù)報告中，師生們圍繞 “遙感影像去云”和“多級可變形注意力聚合網(wǎng)絡”，展開了熱烈的討論，現(xiàn)場學術(shù)氛圍濃厚。

本次學術(shù)報告會對我院師生的學習和工作大有助益，不僅營造了良好的對外交流與學習的氛圍，更進一步拓展了研究生的視野，激發(fā)了研究生的創(chuàng)新熱情，增強了研究生的合作意識。

報告人簡介：

張效康，武漢大學博士，香港理工大學、香港中文大學(深圳)博士后研究員，香港理工大學副研究員。他長期致力于遙感數(shù)據(jù)深度學習方法研究，在多尺度視覺機制、深度特征融合、多目標域自適應、不確定性分析等方面取得了創(chuàng)新性成果,包括構(gòu)建了視覺機制引導下的跨尺度上下文信息聚合模型，提出了基于半監(jiān)督深度特征融合的測圖方法，將衛(wèi)星遙感成像物理模型引入深度學習網(wǎng)絡中用于圖像去云，探索了基于多目標域自適應的遙感數(shù)據(jù)遷移學習方法,形成了地表覆蓋遙感監(jiān)測不確定性分析理論方法，全面提升了遙感智能解譯技術(shù)進步。在信息技術(shù)領域高水平期刊上以第一作者/通訊作者發(fā)表SCI論文10余篇,其中中科院二區(qū)以上7篇, Google Scho1ar引用360余次。主持國家自然科學基金項目、中國博士后科學基金面上項目等。曾獲測繪科技進步獎特等獎、王之卓創(chuàng)新人才獎、瑞士日內(nèi)瓦國際發(fā)明展金獎等榮譽，入選“湖北省青年科技晨光計劃”人才計劃。

免責聲明：本站所提供的內(nèi)容均來源于網(wǎng)絡，如涉及侵權(quán)問題，請聯(lián)系本站管理員予以更改或刪除。