遥感图像智能解译：从统计学习到深度认知

课程编码：081002D07001H 英文名称：Remote Sensing Image Interpretation: From Statistical Learning to Comprehensive Understanding 课时：20 学分：1.00 课程属性：高级强化课 主讲教师：孙显等

本课程为电子电气与通信工程学科研究生的专业选修课。遥感图像智能解译作为一个交叉前沿学科方向，涉及计算机、通信、遥感、人工智能等多个领域，也是近年来信息处理和应用领域的研究热点。

地理空间大数据分析、机器学习

第一章 遥感图像智能解译发展概述 4学时
第1节 遥感图像解译的概念内涵
第2节 遥感图像解译技术的发展历程
第3节 遥感智能解译的新技术
第4节 遥感智能解译的典型应用
第5节 典型产品介绍
第二章 基于统计学习的遥感图像分析 4学时
第1节 统计学习方法
第2节 计算机视觉与统计学习
第3节 遥感领域中的统计学习
第4节 遥感统计学习方法与应用
第三章 基于深度学习的遥感图像解译 4学时
第1节 人工智能、机器学习与深度学习
第2节 深度学习在自然场景中的发展
第3节 深度学习在遥感图像解译中的发展
第4节 未来发展趋势
第四章 小样本学习与遥感边缘智能 4学时
第1节 边缘计算的相关概念
第2节 小样本相关的边缘计算技术
第3节 轻量化相关的边缘计算技术
第4节 计算加速相关的边缘计算技术
第五章 遥感图像语义理解与深度认知 4学时
第1节 人脑认知与类脑智能
第2节 多模态与多任务研究
第3节 多模态多任务学科进展
第4节 图网络与超图神经网络

孙显，博士，现任中国科学院空天信息创新研究院地理与赛博空间信息技术研究部副主任、研究员、博士生导师，中国科学院青年创新促进会会员。2004年在北京航空航天大学获学士学位，2009年在中国科学院电子学研究所获博士学位。毕业后留所工作至今，一直从事计算机视觉与遥感图像智能解译技术研究。2013年公派赴德国卡尔斯鲁厄理工学院访问交流。先后主持承担国家重大科技专项、国家重大型号任务、自然科学基金委等科研项目10余项。获国家奖1项，省部级奖4项。以第一/第二作者发表SCI论文48篇，被32位院士/会士/主编正面评价，Web of Science库总引2087次，他引1859次。出版专著2部，授权专利25项，编制行业标准7份。是IEEE高级会员、IEEE GRSS IADF技术委员会委员、IGARSS 2020和IEEE&ISPRS国际遥感图像解译Workshop分会主席/执行主席，以及中国指挥与控制学会青工委/中国图象图形学学会青工委委员，是IEEE JSTAR、Remote Sensing等国际期刊的编委/客座编委，以及遥感学报/雷达学报/中国图象图形学报编委。