报告嘉宾:张洪艳 (中国地质大学) 报告题目:SinoLC-1:中国首幅1米分辨率土地覆盖图 报告嘉宾:贾森 (深圳大学) 报告题目:高光谱遥感图像信息解译 报告嘉宾:张洪艳 (中国地质大学) 报告时间:2023年12月20日 (星期三)晚上20:00 (北京时间) 报告题目:SinoLC-1:中国首幅1米分辨率土地覆盖图 报告人简介: 张洪艳,男,工学博士,教授、博导,国家级青年人才,现任中国地质大学 (武汉)计算机学院院长。主要从事智能信息处理、农业遥感监测等方向的研究工作。发表SCI期刊论文110余篇,其中ESI热点论文3篇、高被引论文17篇,出版学术专著1部,授权国家发明专利7项。先后主持国家重点研发计划课题1项、国家自然科学基金5项和省部级项目3项。曾获测绘科学技术一等奖3项、湖北省自然科学二等奖1项、霍英东教育基金会青年教师奖二等奖1项和IEEE地球科学与遥感学会数据融合大赛冠军2项。IET Fellow,IEEE Senior Member,应邀担任3个SCI期刊副编辑、4个国内外期刊编委和6个国际会议分会主席。 个人主页: https://grzy.cug.edu.cn/zhanghongyan1/zh_CN/index.htm 报告摘要: 随着城市化进程加快,我国地表覆盖变化频繁,大范围高分辨率土地覆盖制图需求迫切。但是,由于地物类型多样、手动标注费时、算力需求巨大等原因,全国尺度的高分辨率土地覆盖制图产品一直欠缺。本报告介绍了一种基于弱监督学习的跨分辨率土地覆盖遥感制图框架,采用现有10米分辨率土地覆盖制图产品、开源OSM数据作为训练标签,使用1米分辨率Google遥感影像进行全国尺度的高分辨率土地覆盖制图。用时10个月处理约73TB高分辨率遥感数据,研制了我国首幅1米分辨率土地覆盖图SinoLC-1,填补了我国缺少国家尺度极高分辨率土地覆盖产品的空白。使用数十万随机验证样本点与国家第三次土地调查对SinoLC-1产品精度进行了定量验证,总体准确度为73.61%。 参考文献: [1] Z. Li, H. Zhang, F. Lu, R. Xue, G. Yang and L. Zhang, "Breaking the Resolution Barrier: A Low-to-High Network for Large-Scale High-Resolution Land Cover Mapping using Low-Resolution Labels", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 192, pp. 244 - 267, 2022. [2] Z. Li, W. He, M. Cheng, J. Hu, G. Yang, and H. Zhang, "SinoLC-1: the first 1-meter resolution national-scale land-cover map of China created with the deep learning framework and open-access data", Earth System Science Data, vol. 15, no. 11, pp.4749–4780, 2023. 报告嘉宾:贾森 (深圳大学) 报告时间:2023年12月20日 (星期三)晚上20:30 (北京时间) 报告题目:高光谱遥感图像信息解译 报告人简介: 贾森,深圳大学特聘教授、博士生导师。现任深圳大学计算机与软件学院副院长。主要从事人工智能、机器学习和遥感信息处理等领域的研究与开发工作。主持五项国家自然科学基金项目,发表科研论文一百余篇,谷歌学术引用超过5300次;教育部青年长江学者,深圳市杰青;获海洋工程科学技术特等奖和广东省自然科学二等奖,担任了遥感领域国际权威期刊IEEE TGRS的编委。 个人主页: http://jiasen.tech/ 报告摘要: 高光谱图像能获取目标从可见光到红外的连续波谱,实现了“图谱合一”。本报告针对高光谱图像应用面临的挑战,将介绍高光谱图像质量改善、特征挖掘和地物分类的智能处理方法,在此基础上,以深圳大学为研究区域,介绍树种单株识别的研究进展。 参考文献: [1] Sen Jia, Zhichao Min, Xiyou Fu. Multiscale spatial-spectral transformer network for hyperspectral and multispectral image fusion, Information Fusion, 96: 117-129, 2023. [2] Sen Jia, Xi Zhou, Shuguo Jiang, Ruyan He. Collaborative contrastive learning for hyperspectral and LiDAR classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023. [3] Sen Jia, Shuguo Jiang, Shuyu Zhang, Meng Xu, Xiuping Jia. Graph-in-graph convolutional network for hyperspectral image classification, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022. [4] Sen Jia, Zhihao Wang, Qingquan Li, Xiuping Jia, Meng Xu. Multi-attention generative adversarial network for remote sensing image super-resolution, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60: 5624715, 2022. [5] Sen Jia, Shuguo Jiang, Zhijie Lin, Nanying Li, Meng Xu, and Shiqi Yu. A survey: Deep learning for hyperspectral image classification with few labeled samples, Neurocomputing, 448: 179-204, Aug. 2021. [6] Sen Jia, Zhijie Lin, Meng Xu, Qiang Huang, Jun Zhou, Xiuping Jia and Qingquan Li. A Lightweight Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 59(5):4150-4163, 2021. 主持人:冯婕 (西安电子科技大学) 主持人简介: 冯婕,西安电子科技大学教授,博士生导师。目前主要从事遥感数据处理与解译的研究。研究成果发表学术论文70余篇,其中中科院I区40篇,出版专著2部。主持国家自然科学基金面上项目、国防科技173领域基金、装备预研教育部联合基金等。荣获“陕西省青年科技新星”、入选“中国科协青年托举人才计划”。担任Frontiers in Imaging副主编、Remote Sensing编委。获得中国自动化学会自然科学二等奖。目前为IEEE高级会员、中国电子学会青年科学家俱乐部理事、VALSE执行领域主席委员会委员、PRCV领域主席、CSIG遥感图像专委会委员、CSIG视觉大数据专委会委员。带领团队获遥感稀疏表征与智能分析和“计图”人工智能挑战赛全国二等奖。 个人主页: https://web.xidian.edu.cn/fengjie/ 特别鸣谢本次Webinar主要组织者: 主办AC:冯婕 (西安电子科技大学) 协办AC:李冠彬 (中山大学) 活动参与方式 1、VALSE每周举行的Webinar活动依托B站直播平台进行,欢迎在B站搜索VALSE_Webinar关注我们! 直播地址: https://live.bilibili.com/22300737; 历史视频观看地址: https://space.bilibili.com/562085182/ 2、VALSE Webinar活动通常每周三晚上20:00进行,但偶尔会因为讲者时区问题略有调整,为方便您参加活动,请关注VALSE微信公众号:valse_wechat 或加入VALSE QQ S群,群号:317920537); *注:申请加入VALSE QQ群时需验证姓名、单位和身份,缺一不可。入群后,请实名,姓名身份单位。身份:学校及科研单位人员T;企业研发I;博士D;硕士M。 3、VALSE微信公众号一般会在每周四发布下一周Webinar报告的通知。 4、您也可以通过访问VALSE主页:http://valser.org/ 直接查看Webinar活动信息。Webinar报告的PPT(经讲者允许后),会在VALSE官网每期报告通知的最下方更新。 张洪艳【slide】 贾森【slide】 |
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