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石坚论坛第61讲顺利举行

文章来源:  |  发布时间:2020-11-06  |  【打印】 【关闭

  

  2020年10月30日上午,资源与环境信息系统国家重点实验室“石坚论坛”第61讲在地理资源所A0214会议室顺利举行。来自武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室的张良培教授为大家做了一场题为“定量遥感:模型驱动?还是数据驱动”的主题报告。唐伯惠研究员主持了该论坛。 

  张良培教授是武汉大学长江学者,973首席科学家,IEEE Fellow,IET Fellow,出版专著7部,发表SCI论文400余篇,被引用33000余次,是Clarivate Analytics(科睿唯安)地球科学领域的全球高被引科学家,获得IEEE GRSS David Landgrebe Award,IEEE TGRS Award等十余项国内外奖励,培养了中国青年科学家奖获得者、长江学者、优青等十余名,研发的高光谱遥感信息处理软件、高分辨率遥感影像信息处理系统、无人机热感软硬件系统以及移动机器人测量系统等得到了广泛应用。 

  本次论坛上,张良培教授首先对定量遥感中基于物理过程的地表参量反演基础进行了讲解,接着分析了传统定量遥感的模式分析方式以及以深度学习为代表的数据驱动方式的优缺点,提出了二者相结合的新模式。近年来,张教授团队在大气PM2.5浓度反演、大气温度反演、土壤湿度反演、植被含水量反演和积雪厚度反演等重要地学参数遥感方面取得了突破进展。相比于基于物理模型的定量遥感反演结果,基于机器学习的方法在精度上更具优势,在空间尺度、时间尺度等精度上可以媲美于传统的物理模型,同时兼具效率高、无需物理先验知识的特点。最后,张教授重点介绍了物理先验约束的深度学习反演模型、时空加权深度网络模型、三维时空深度网络模型等遥感信息模型在地学参数反演中的应用,其高精度、可解释性、效率高、稳健性强的特点,具有广阔的应用前景。此外,张教授分享了期刊投稿过程中的经验,鼓励科研工作者要具有坚持不懈的精神。 

  张良培教授的精彩报告引起了研究人员的广泛兴趣,参会科研人员就机器学习如何与定量遥感传统模型更好地结合等问题进行了深入的讨论和交流。来自中科院地理所、中国科学院大学、首都师范大学的师生等前来参与了此次讲座。最后报告在热烈的掌声中结束。 

张良培教授作报告

 

会议现场


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