高端论坛｜龚健雅院士：智能遥感专用深度学习网络与样本库设计
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文章转载自微信公众号中国测绘学会，版权归原作者及刊载媒体所有。
龚健雅，中国测绘学会，中国科学院院士，武汉大学教授、博士生导师，测绘与地理信息学家，武汉大学遥感信息工程学院院长。国家杰出青年基金获得者、教育部"长江学者"特聘教授、973项目首席科学家、国家自然科学基金创新群体学术带头人、国家测绘局科技领军人才、国务院第六、七届学科评议组测绘学科组召集人，国际摄影测量与遥感学会第六委员会主席，中国测绘学会常务理事，摄影测量与遥感专业委员会主任委员。
报告题目：智能遥感专用深度学习网络与样本库设计
10月28日，中国测绘学会2020学术年会测绘科技沙龙上，龚健雅院士提出深度学习是当代人工智能发展的核心技术，而大数据是深度学习的基础。遥感领域缺乏具有数据驱动能力的大规模样本库，如涵盖不同区域的样本，或是由于行业保守不愿提供样本，导致样本数量较少。同时，还缺乏高光谱、红外等遥感影像的样本数据。
因此，龚健雅院士建议围绕多源遥感影像的智能识别与解译，开展适合于深度学习训练以及测试用的遥感样本数据集分类标准、标注规范、标注工具等，以及样本库组织管理和版权保护研究。他还建议，针对遥感影像特点和应用需求，研究遥感影像深度神经网络开源架构于模型。
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会议通知｜关于召开第十一届粤闽赣桂遥感科技论坛的通知（第四号）
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