2022年（15）
发布时间：2022-08-02 11:59:33
随着对地立体观测体系的建立，遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式，时空基准不够统一，集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来，数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能，可构建一个基于数据立方的对地观测大数据分析基础设施。因此，本文提出了一个面向大规模分析的多源对地观测时空立方体，相较于现有的数据立方体方法，强调多源数据的统一组织、基于云计算的立方体处理模式以及基于人工智能优化的立方体计算。研究有助于构建时空大数据分析的新框架，同时建立与商业智能领域的数据立方体关联，为时空大数据建立统一的时空组织模型，支持大范围、长时序的快速大规模对地观测数据分析。本文在性能上与开源数据立方做了对比，结果证明提出的多源对地观测时空立方体在处理性能上具有明显优势。......【阅读全文】
发布时间：2022-08-01 20:44:50
1.深入了解神经网络的组成、训练和实现，掌握深度空间特征分布等关键概念；
2.掌握迁移学习的思想与基本形式，了解传统迁移学习的基本方法，对比各种方法的优缺点；
3.握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法；
4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法，了解迁移学习在PDA、Source-Free DA上的应用；
5.掌握深度迁移学习在语义分割、目标检测、行人重识别等任务中的应用，学习图像/视频风格迁移方法，了解风格迁移在实际生活中的应用；
6.掌握小样本学习、Transformer等前沿方法和基本思想，了解小样本学习、Transformer等在实际场景下的应用；
7.通过实操掌握图片视频风格迁移，自动驾驶中的跨域语义分割，目标检测。
三、培训专家
来自中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京理工大学等科研机构和大学的高级专家，拥有丰富的科研及工程技术经验，长期从事深度学习、迁移学习、计算机视觉等领域的教学与研究工作。
四、参会对象：
各省市、自治区从事人工智能、机器学习、深度学习、迁移学习、计......【阅读全文】
发布时间：2022-07-29 12:42:26
遥感数字图像处理的应用
遥感技术作为地球资源探测 、环境监测的主要手段已广泛地应用于测绘 、土地 资源 、矿产资源 、水利资源 、林牧资源和植物病虫害的调查 ；用于洪水 、火灾 、地震等 自然灾害和环境污染监测 ；用于海洋温度 、鱼群 、气象等的预报 ；用于导航 、交通管 理 、铁路选线和城市规划等方面 ，并显示了巨大的优越性 。 遥感数字图像处理 ，是遥感技术的主要组成部分 ，它在遥感技术应用中扮演主 要角色 ，具体表现在如下几个方面 。
１ ．利用遥感数字图像处理技术获得满足一定精度要求的各种图件
遥感图像在测绘中主要用来测绘地形图 ，制作正射影像图和各种专题地图 。 利用传感器获得的各种遥感图像其投影性质为中心投影（如摄影图像）或多中心投 影（如扫描图像）或者是电磁波传播时间的纪录（如雷达图像） 。 这些图像都存在着 不同程度的倾斜误差 、投影误差 、大气折光和地球曲率引起的误差 ，并且还存在着 因遥感平台飞行姿态变化引起的图形畸变 。 这些误差的存在 ，往往满足不了制图 的精度要求 ，这就需要采用遥感数字图像处理方法 ——— 投影转换和几何校正的方 法消除或限......【阅读全文】
