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报告专家：张凯  博士 山东师范大学

报告题目：多模态图像融合与智能解译

报告时间：2024.12.18（周三）14:00-15:00

报告地点：实验楼报告厅

组织单位：齐鲁理工学院

主讲人简介：张凯，男，山东师范大学信息科学与工程学院副教授，主要从事多源多时相遥感图像融合与智能解译方面的研究；主持各类项目8项，包括国家自然科学基金、山东省自然科学基金、中国博士后科学基金站前特别资助、中国博士后科学基金面上资助等，入选山东省青年科技人才托举工程；以第一/通讯作者在Information Fusion、IEEE TNNLS、IEEE TGRS等国际权威期刊上发表论文50余篇，其中：中科院一区论文20余篇，研究成果获山东省人工智能自然科学二等奖；指导学生获山东省研究生创新成果奖1项、山东省人工智能学会优秀硕士学位论文1篇、校级优秀硕士学位论文3篇、研究生国家奖学金3人、研究生校长奖学金1人；担任《数据采集与处理》青年编委。

报告简介：多模态图像能够从不同的角度或以不同的形式反映观测场景的不同属性。因此，将多模态图像中的互补信息进行整合得到融合图像，并将其用于下游任务，是实现观测场景高效解译的关键。然而，现有方法大多无法准确建模不同模态图像中的互补信息和冗余信息，限制了融合图像质量的提升，进而严重制约了下游任务精度的提升。鉴于此，本系列工作分别对可见光与红外、多光谱与全色、多光谱与高光谱图像融合任务进行了深入研究，构建了数据-模型双驱动的深度神经网络，有效提升了融合图像质量。在此基础上，结合高分辨率融合图像，研究了遥感图像的多时相变化检测，并提出了跨时相差异Transformer和内容引导的空谱融合网络等模型，实现了观测场景中变化区域的精准检测。