高光谱遥感影像的智能解译方法研究
时间：4月10日（今天）下午2点 1109会议室
内容：高光谱遥感技术作为非接触式的“星-空-地高光谱观测平台”，使得高光谱遥感技术在军事、智慧城市、智慧农业、矿山矿藏、工业、医药，环境与水质监测等领域的应用不断得到拓展。随着国家高分专项任务以及民用高光谱遥感卫星的快速发展与发射、各行业日新月异的应用需求为高光谱遥感数据的智能化解译任务带来了诸多挑战与应用需求。本报告围绕高光谱遥感影像的特点、任务与挑战，基于机器学习与深度学习方法，系统介绍本团队在地物识别、异常检测、目标检测任务中开展的研究工作，重点围绕模型压缩方法、小样本学习与持续学习方法在高光谱遥感解译任务中的研究与应用探索展开介绍，实现了在低样本标注需求与模型参数量条件下的高效跨场景解译方法的探索。同时介绍了团队基于深度学习的Lidar语义分割方法的研究，并对高光谱遥感数据的智能化解译任务的未来发展与未来应用进行了讨论与展望。
个人简介：王佳宁，西安电子科技大学计算机科学与技术学院副教授，硕士生导师，IEEE会员、CCF会员、CSIG会员，现为西安电子科技大学"智能感知与图像理解教育部重点实验室"成员，陕西省重点科技创新团队"深度学习与类脑智能创新团队"成员，西安市先进数据库技术重点实验室成员。校级优秀毕业设计指导教师，美国大学生数学建模竞赛M奖（一等奖）指导教师，全国高光谱卫星遥感影像智能处理与行业应用大赛三等奖指导教师。主要从事本科及研究生《人工智能》,《模式识别》等课程的教学以及人工智能与图像处理领域的教学与科研工作，曾主持与参与各类纵向及横向研究课题十余项。IEEE Transactions on NNLS、IEEE Transactions on GRS、IEEE Transactions on IM、IEEE J-STARS、IEEE GRSL、Electronic Letters、Remote Sensing Letters等多个国际期刊审稿人，在国内外学术TOP期刊、会议和核心期刊上发表论文二十余篇。现主要研究方向为图像处理算法及其系统设计、遥感大数据及高光谱遥感解译系统设计、视频内容理解与分析、AI嵌入式算法以及人工智能与模式识别算法应用研究。
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