报告题目：基于深度学习的遥感图像语义分割算法研究

报告人：郭世晨 中国科学院大学博士

报告时间：2024年10月18日18:30-20:00

讲座地点：成栋楼101（阶梯3）

腾讯会议号：401-161-659

报告内容：

在众多遥感观测方式中，可见光遥感图像发展最快、最成熟、且应用最广泛。高分辨率可见光遥感图像数据正以海量方式进行累积，如何从中高效地解译出所需信息并加以利用已经成为当前所面临的主要技术问题。其中，语义分割是遥感图像处理领域最基本的研究内容，然而现有特征融合方法主要采用简单的局部线性叠加方式来实现，却忽略了不同层级特征之间的非线性交互、全局空间关注和特征筛选，导致在不同层级特征融合时出现语义鸿沟。为此，本文从跨层级非线性特征融合、跨层级跨局部空间特征查询融合、跨分辨率选择性特征融合这一新的技术内涵来研究多尺度特征融合方法，结合高分辨率遥感图像处理所面临的挑战，深入开展遥感图像语义分割模型的构建、优化和验证等方面的研究工作。

报告人简介：

郭世晨，2017年本科毕业于东北农业大学统计学专业，同年保送至中国科学院大学。2024年硕博连读毕业于中国科学院大学计算机应用技术专业，研究方向为基于深度学习的遥感图像语义分割算法研究。目前为中国科学院动物研究所在站博士后，研究方向AI for Science、计算生物学。

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