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多源遥感信息融合:从模型驱动到数据驱动
来源:计算机学院    日期:2020/12/16  浏览:

12月16日下午,国家优青、博士生导师、武汉大学测绘学院袁强强教授应邀来我院做了“多源遥感信息融合:从模型驱动到数据驱动”的学术报告。结合团队多年科研工作,袁教授从导致遥感数据降质的影响因素出发,介绍了遥感数据质量提升的原理和方法,以多源遥感数据去噪、数据融合、缺失信息重建、地表参数及PM2.5反演等的应用为例,详细讲解了该领域近年来从模型驱动的处理方法逐渐过渡到基于深度学习的数据驱动方法的进化路径,并对未来结合模型驱动和数据驱动的新方法的应用前景做了展望。

学术报告之后,应现场师生邀请,袁教授继续作了“如何写好第一篇论文”的报告,介绍了研究方向选择、论文选题、心态调整、实验整理、论文写作、论文投递等方面的经验,并给出了中肯的建议。袁教授指出,研究和创新并不总是一帆风顺的,常常会遭遇各种各样的挫折,要尊重事实、勇于探索、勇于坚持、善于总结、积极采纳正确意见,才能有所建树。

袁教授的报告立足前沿、内容详实,获得了在场师生的一致好评。本次报告是学院“科研活力倍增”系列学术活动之一。2020年,学院围绕着“国家自然科学基金、青年教师科研提升、科研发展”等模块开展了10余次学术交流,旨在提升教师科研水平,营造科研氛围,受到师生欢迎和关注。

报告人简介:

袁强强,1985年12月生,甘肃庆阳人,武汉大学测绘学院教授,博士生导师,国家优秀青年科学基金获得者。主要从事遥感影像质量改善、信息融合与定量遥感等方面的教学和研究工作。主持国家自然科学基金3项(优青、面上、青年),国家重点研发计划课题2项,湖北省杰出青年科学基金1项,及其他国家级和省部级项目10余项;在RSE、ISPRS PE&RS、IEEE TGRS、GRL、JGR、IEEE TIP、JOH等国内外学术期刊上发表论文80余篇,论文总被引用3500余次(Google Scholar),其中单篇最高引用400余次, 2篇论文入选ESI热点论文,8篇论文入选ESI高被引论文。担任European Journal of Remote Sensing、Computational Intelligence and Neuroscience、IEEE Access、Sensors、《遥感学报》、《遥感技术与应用》等六种国内外学术期刊的副主编、编委或客座编辑,以及40余种国际期刊的审稿人。荣获测绘科技进步一等奖(2次)、湖北省自然科学二等奖、IEEE GRSL最佳审稿人、“湖北省优秀博士论文”等。

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