地球物理参数遥感智能反演

课程编码：1802151404X1P4001H 英文名称：AI-Based Inversion Paradigm of Geophysical Parameters from Remote Sensing Data 课时：20 学分：1.00 课程属性：研讨课 主讲教师：高彩霞

本课程是遥感科学与技术专业的研讨课，可以作为该专业及其他相关专业的学位课或选修课。课程旨在聚焦定量遥感科学前沿，培养学生在人工智能与定量遥感交叉领域的综合应用与创新能力，重点学习、研讨如何利用人工智能技术反演典型地球物理参数（如地表温度、发射率、反射率等），并在此基础上，深入探讨定量遥感产品的不确定度评估方法及其在相关领域的应用案例。通过本课程学习，使学生对人工智能技术赋能定量遥感的前沿领域建立系统认知，深入理解人工智能在解决病态反演问题中的优势与局限性，熟练掌握利用深度学习框架构建反演模型及进行不确定度分析的基本技能，为今后开展定量遥感领域的科学研究和继续深造奠定坚实的基础。

遥感原理与方法

第一章 AI时代的定量遥感 高彩霞
第1节 定量遥感反演的基本问题 1.0学时
第2节 人工智能技术发展简史及其在地学中的应用 1.0学时
第二章 AI赋能的地球物理参数遥感反演 高彩霞
第1节 主流深度学习模型 1.0学时
第2节 基于深度学习的地球物理参数反演范式 1.0学时
第3节 典型地球物理参数反演案例 1.0学时
第三章 定量遥感产品不确定度分析 高彩霞
第1节 传统不确定度评估方法 1.0学时
第2节 AI场景下定量遥感不确定度评估方法 1.0学时
第四章 应用实例研讨与实践 高彩霞
第1节 深度学习在地表与土壤参数反演中的应用 2.0学时
第2节 深度学习在植被与生态参数反演中的应用 3.0学时
第3节 深度学习在大气参数反演中的应用 3.0学时
第4节 深度学习在多源数据融合与目标识别中的应用 2.0学时
第五章 专题辩论 高彩霞
第1节 辩题一辩论 1.0学时
第2节 辩题二辩论 1.0学时
第3节 辩题三辩论 1.0学时

高彩霞，中国科学院空天信息创新研究院研究员，硕士生导师，IEEE TGRS副主编，中国遥感应用协会热红外遥感专业委员会委员，国际卫星对地观测委员会红外和可见光传感器成员，全球自主辐射定标场网成员，中国遥感应用协会定标专委会常务委员，中国遥感应用协会真实性检验分会理事。长期从事热红外遥感物理参数反演、定标与真实性检验等研究工作，作为负责人承担了国家重点研发课题、国家自然科学基金项目、中科院GF创新等多项国家重大任务。发表学术论文70余篇，合著专著4部，授权专利20余项，发布国家标准4项，获得中国科学院科技促进发展奖1项，中国遥感应用协会科学技术奖励1项，地理信息科学技术奖励1项。