【活动预告】第五期CSIG图像图形学科前沿讲习班

发布时间:2018-05-16 15:03

       近年来,我国大数据产业快速发展,随着数据技术的快速发展,大数据观念和应用已不再只限于政府、金融、通信等领域。目前航空航天科技、传感器和信息技术等高速发展,对地观测遥感呈现出典型的时空大数据特征,“遥感大数据”是顺应大数据时代发展的一个必然,是在大数据的理论指导及技术支撑下的遥感科学的实践,是大数据在遥感相关领域的价值实现。遥感大数据领域与遥感机理、图像处理、信号分析、计算机等多类学科存在紧密联系与学科交叉,是应用性极强的一类科学技术。目前遥感大数据的应用刚刚起步,未来人工智将为遥感卫星行业带来无限新机遇,让遥感大数据更深入地结合并应用到各行各业,为人类创造更多价值。

       中国图像图形学学会将围绕“人工智能+遥感大数据”这一主题,在清华大学举办第五期“CSIG 图像图形学科前沿讲习班” (Advanced Lectures on Image and Graphics,简称IGAL)。本期讲习班由中国科学院遥感与数字地球研究所赵忠明研究员担任学术主任,邀请遥感图像处理与应用、计算机视觉领域的知名专家作报告,使学员在了解学科热点、提高学术水平的同时,增加与遥感大数据分析领域顶尖学者之间的学术交流。


 

时间:2018年6月2日—3日


 

地点:清华大学. 北京


 

学术主任

       赵忠明,中国科学院遥感与数字地球研究所研究员、博士生导师,中国图象图形学学会副理事长、中国体视学学会副理事长、中国地理学会环境遥感分会常务理事、中国图象图形学学会遥感图像专委会主任,任《遥感学报》编委、《中国体视学与图像分析》副主编,主要研究方向是遥感图像处理,发表国际期刊和会议论文30余篇,出版专著6本,获得科技部国家遥感中心颁发的“2012年度国产空间信息系统软件测评表彰软件遥感图像处理软件IRSA”、中国地理信息系统协会和国家测绘局颁发的“地理信息科技进步奖-区域性遥感空间信息服务平台”。


 

特邀嘉宾

李国庆

中科院遥感地球所研究员

报告题目:《面向遥感大数据的数据管理与服务技术前沿》

摘要:信息设施和信息技术的进步是解决科学大数据复杂性的重要渠道,目前遥感大数据应用中面临的很多问题都来自于数据管理和使用技术的滞后,在全球性、连续性和快速性问题的遥感应用中急需解决海量遥感大数据的高效管理问题。本报告分析了遥感领域的大数据现状和瓶颈问题,详细分析了适合于大数据管理的时空数据模型、多学科数据的关联使用、扁平化数据服务模式、全生命周期数据管理、基于数据生态的共享模式、新一代空间数据库等遥感大数据技术的前沿方向,勾勒出遥感大数据管理的完整技术框架。


唐娉

中科院遥感地球所遥感图像处理技术研究室主任

报告题目:《遥感数据的自动化处理与智能信息提取技术》

摘要: 遥感大数据正在改变着遥感数据处理技术和信息提取与应用的生态。本报告分析了遥感大数据应用对遥感图像处理技术及系统建设的新要求,论述了基于“不变特征点集”为控制数据集的遥感图像自动处理的框架和取得的进展,探讨了智能化信息提取面临的挑战。


高连如

中科院遥感地球所研究员,国家优青

报告题目:《高光谱遥感智能观测与信息提取》

摘要:本报告首先分析了高光谱图像处理所面临的三个关键问题,包括:光谱细分引发的高噪声、普遍存在混合像元现象以及高时效性信息获取的迫切需求,在此基础上引出和阐述高光谱遥感智能观测的概念和架构,并面向典型地物信息提取介绍观测模式优化的方法,并根据高性能低功耗硬件平台的特殊要求,介绍智能观测系统中高光谱图像在轨实时目标检测的技术。然后,面向高光谱图像信息提取,分别从特征提取、分类、混合像元分解和目标探测三方面展开,核心包括空谱信息融合、子空间投影、稀疏表示、群智能优化和深度学习等前沿方法。


刘良云

中科院遥感地球所研究员,国家优青

报告题目:《30米地表覆盖的定量自动遥感监测研究》

摘要:科学准确地测定全球地表覆盖的空间分布、覆盖状况与时间变化,对于研究地球系统的能量平衡、碳循环及其他生物地球化学循环、气候变化等有着十分重要的意义。以Landsat系列为代表的30米遥感影像提供了丰富的纹理细节和空间结构信息,能更好地反映地表覆盖变化格局、满足全球变化研究与地球模式模拟的需求。国内外虽已存在30米分辨率下的地表覆盖产品,但在满足应用需求方面尚有不足,存在着较高的人工参与度,动态更新难度大,分类精度无法保证,无法有效进行地表覆盖变化监测。此外,目前已有30米分辨率地表覆盖产品只具备地物类型的定性指标,缺乏定量指标的地表要素信息。

为此,我们提出了一种全要素、30米分辨率地表覆盖定量遥感监测研究新框架,基于时间序列定量遥感数据,在获得地表覆盖类型同时,集成地表要素定量遥感反演模型,提供定量指标的地表覆盖功能要素,如反照率、植被覆盖度、LAI、水色等季节动态信息。研究成果将首次提供与MODIS定量遥感产品类似的全球30米分辨率产品,在提供30米地表覆盖类型定性指标同时,提供地表覆盖功能要素的定量监测信息,对全球土地覆盖变化提供变革性的创新产品,提高地表覆盖全要素遥感监测的分辨率和准确性。

在中国区域开展了算法示范试验,获得了2013年全国地表覆盖分类图。在中国区域选择了11366个样本验证,并与国际同类产品进行了对比分析,总体精度=77.34%,与GlobeLand30相当。这是国际上首次实现了大区域地表覆盖的全自动分类,单台小服务器36小时全国地表覆盖分类,与国际同类产品相比,分类系统更精细,将森林类型细分为六类。



夏勇

西北工业大学教授,青年千人奖

报告题目:《深度学习在小样本图像分析中的应用》

摘要:近年来,深度学习技术得到了迅速发展和广泛关注,并且在图像分类、人脸识别、语音识别、机器翻译和自然语言理解等领域取得了巨大突破和成功应用。深度学习模型的成功,不仅在于它使用统一的模型实现对数据的表示学习和分类识别,从而避免了对经验的过度依赖,更在于它可以使用庞大的训练数据集进行学习。但是,对于某些图像分析问题而言,由于数据采集和标注的困难,可以用于训练的数据集往往都比较有限。本报告将探讨在图像“小数据”上进行深度学习所面临的挑战,也将介绍报告人在应用深度学习技术进行小样本图像分析中的经验和体会,并将对这一领域的发展进行展望。


夏桂松

武汉大学教授,湖北省自然科学基金杰青

报告题目:《遥感图像结构化表征和信息挖掘》

摘要:近年来,世界各遥感强国竞相发展高分对地观测计划,卫星、无人机等多种浮空器逐步形成空-天-地一体化的遥感对地观测网络。遥感对地观测图像数据量成指数级增长,图像的光谱和空间分辨率进一步提升,为实现大范围的精细、精准的对地观测奠定了数据基础。然而,受到传统遥感图像分析和解译方法的限制,当前遥感图像数据的利用率低、难以在具体的地学应用中发挥其应有的作用,尚未体现其蕴含的巨大价值。在此背景下,亟需发展新型遥感图像智能解译和信息挖掘方法,从多源、海量、精细的遥感图像中有效挖掘地学信息,实现从遥感数据到地学知识的转化。

本报告从遥感图像的结构化表征出发,结合当前计算机视觉和机器学习的新进展,重点介绍基于人工智能的遥感图像大数据信息挖掘新方法,详细探讨这些方法在遥感图像检索、地物分类,建筑物提取,地面目标检测与识别等问题上的应用。


唐宏

北京师范大学教授,北京市重点实验室副主任

报告题目:《基于概率主题模型的高分遥感图像非监督语义分割》

摘要:概率主题模型作为一种新的非监督分析方法已在文本分析和自然图片理解等领域获得了成功的应用。概率主题模型可同时对遥感图像中地物光谱等特征的统计分布和地物共生关系进行建模,具备对“空-谱”信息同时建模的能力,为高分图像“分割识别一体化”提供了一种新的分析框架。本报告在介绍概率主题模型的基础上,分析基于概率主题模型进行高分遥感图像非监督语义分割中存在的主要问题,进而以一种典型的概率主题模型—层次Dirichlet过程(Hierarchical Dirichlet process, HDP)模型为基础,介绍上述问题解决的最新进展。


刘顺喜

中国土地勘测规划院研究员,国务院特殊津贴专家

报告题目:《土地遥感与大数据》

摘要:系统介绍遥感技术在土地资源管理中的应用,以及以土地遥感业务为主构建的大数据资源体系、大数据管理、大数据分析和大数据共享应用等基本情况。


 

报名及注册费

1.本期讲习班限报 300,根据缴费先后顺序录取,报满为止;

2. 2018年6月1日(含)前注册并缴费:CSIG会员1600元/人,往届讲习班学员1600元/人,非会员报名同时加入CSIG 2000元/人(含1年会员费);现场缴费:会员、非会员均为3000元/人;CSIG团体会员参加,按CSIG会员标准缴费;同一单位组团(5人及以上)报名,均按CSIG会员标准缴费;

3. 注册费包括讲课资料和会议期间午餐,其它食宿、交通自理;

4. 即日起至2018年6月1日,点击文章尾部的阅读原文,进入活动H5进行报名,学会秘书处将及时与您联系确认缴费事宜。


 

交费方式

学会秘书处跟您联系确认后,将讲习班费用转账至学会的以下账户(三种支付方式任选其一):

1.支付宝支付

2.微信支付

3.银行汇款

收款单位:中国图象图形学学会

开  户  行:工行海淀支行

账        号:0200049609200073436

   

温馨提示:缴费时,请确定显示“中国图象图形学学会”后再支付,并在备注中注明:姓名+手机号+IGAL05


主办单位

中国图象图形学学会

承办单位

中国图象图形学学会遥感图像专业委员会

清华大学

马上科普

联系方式

王老师:18510866934

骆老师:010-82544676



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