报  告  人：沈焕锋  教授  武汉大学

　　报告摘要：空天遥感、地基观测、动力学模拟、社会感知等数据各有优势与不足，数据融合是挖掘地学大数据潜能的重要途径。本报告从狭义的多源遥感时-空-谱一体化融合展开介绍，通过建立统一的变分贝叶斯融合框架，实现对多时相、多谱段、多尺度数据的联合建模与处理，获得更高的空间、时间与光谱分辨率数据。在此基础上，通过借鉴地学信息图谱理论，将“谱”扩展定义为地理对象在特定时空位置上各种属性特征的集合，基于机器学习建立广义的时空谱一体化融合框架，实现异构异类数据的联合建模与协同处理。

报告人简介：

　　沈焕锋，武汉大学资源与环境科学学院教授、院长，教育部长江学者特聘教授，国务院政府特殊津贴专家。主要从事资源环境遥感、多源数据融合、地学智能等方面的研究工作。国家重点研发计划重点专项首席科学家，主持国家级科研项目10余项。出版遥感数据“复原ž校正ž重建”三部曲学术专著，研究论文入选“中国百篇最具影响国际学术论文”(2021)，研究成果被他人引用20000余次。担任J.App.Remote Sens. 区域主编，ISPRS J.、Geospatial Info. Sci.等期刊编委会成员,遥感学报/武汉大学学报（信息科学版）/遥感信息副主编。担任中国地理学会遥感地理专业委员会副主任、中国测绘学会大数据与人工智能工作委员会、卫星应用工作委员会副主任等。