课程大纲

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遥感图像分析与系统

课程编码:081104M06004H 英文名称:Techniques and System on Remote Sensing Image Analysis 课时:20 学分:1.00 课程属性:专业研讨课 主讲教师:霍春雷

教学目的要求
本课程为模式识别与智能系统、遥感信息处理专业等学科研究生的专业研讨课。通过本课程的学习,希望学生能了解遥感图像处理和深度学习的最新研究成果和前沿研究动态,培养学生在相关方向上的研究兴趣和解决实际问题的能力。

预修课程
图像处理

大纲内容
第一章 绪论 1学时 霍春雷
第1节 1.1 遥感应用及系统概述
第2节 1.2 遥感图像处理研究现状
第3节 1.3 深度学习发展历程
第4节 1.4 本课程内容体系
第二章 深度学习基础 2学时 霍春雷
第1节 2.1 神经网络
第2节 2.2 深度学习
第3节 2.3 生成式对抗网络
第4节 2.4 深度学习系统开发平台
第三章 多源遥感图像特征匹配 3学时 霍春雷
第1节 3.1 特征匹配基本原理
第2节 3.2 多源遥感图像特征匹配的深度学习方法
第3节 3.3 配准系统及典型应用
第四章 特征融合 3.0学时 霍春雷
第1节 4.1 特征融合基本原理
第2节 4.2 特征融合的深度学习方法
第3节 4.3 融合系统及典型应用
第五章 遥感图像分类 3.0学时 霍春雷
第1节 5.1 遥感图像分类基本原理
第2节 5.2 遥感图像分类的深度学习方法
第3节 5.3 高光谱图像解混与分类
第4节 5.4 遥感图像分类的生成式对抗网络方法
第5节 5.5 遥感图像分类典型应用
第六章 目标检测与识别 3.0学时 霍春雷
第1节 6.1 目标检测与识别基本原理
第2节 6.2 目标检测与识别的深度学习方法
第3节 6.3 目标检测与识别的生成式对抗网络方法
第4节 6.4 目标检测与识别典型应用
第七章 变化检测 3.0学时 霍春雷
第1节 7.1 变化检测基本原理
第2节 7.2 变化检测的深度学习方法
第3节 7.3 变化检测的生成式对抗网络方法
第4节 7.4 变化检测典型应用
第八章 遥感图像解译 2.0学时 霍春雷
第1节 8.1 遥感图像解译基本原理
第2节 8.2 遥感图像解译与生成式对抗网络
第3节 8.3遥感图像解译典型应用

参考书

课程教师信息
首席教师霍春雷研究员简介:
霍春雷,研究员,硕士生导师,研究方向为遥感图像处理与模式识别、机器学习。2009年1月获中科院自动化研究所博士学位。2009年7月至今先后任模式识别国家重点实验室助理研究员、副研究员、研究员。
迄今已在高水平国际期刊或主流会议上发表论文40余篇,包含ICCV、IEEE T-NNLS、IEEE GRSL等。作为项目负责人,主持多项863、国家自然科学项目(含一项基金重大研究计划培育项目),作为核心骨干参与多项国家重大工程项目,获发明专利授权13项。现任中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会委员、IEEE Member。