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GeoScience café第67期:“第一篇SCI背后的故事”之高光谱影像分类研究

发布日期:2013-06-20 14:35:34 阅读次数:[1970]次 作者:

核心提示:石茜结合自己近两年所发表文章,主要介绍了高光谱影像分类所遇到的问题,基于这些问题所提出的算法,以及具体的实验步骤。

    20130614日晚七点半,第六十七期GeoScience Café在测绘遥感信息工程国家重点实验室二楼报告厅举行。本期café邀请到了实验室12级石茜博士生为我们继续作第一篇SCI背后的故事系列演讲,她的报告题目是高光谱影像分类研究。石茜结合自己近两年所发表文章,主要介绍了高光谱影像分类所遇到的问题,基于这些问题所提出的算法,以及具体的实验步骤。报告中除了科学研究的内容外,还分享了一些做科学研究的心得。本次讲座中的前沿遥感图像处理方法吸引了大批同学前来旁听,报告人清晰的逻辑思路和富有亲和力的笑容也给同学们留下了深刻的印象。

石茜博士生在做报告

    此次讲座主要分为四个部分:首先介绍了高光谱影像分类所遇到的困难,针对这些困难所运用的算法,接着举出了一些实例来说明如何解决这些问题,最后表达了自己科研的感受。

    影像分类即是将象元按其光谱特征划分到不同的自然类别。在报告的开始,石茜指出,影像分类中所面临的问题主要有(1)大量的人工消耗;(2)类内方差大,需要更多的样本去估计;(3)维数高,类内方差估计不准确,生成病态矩阵;(4)机器学习中无法得到具有代表性的样本从而导致分类失误.

本次报告的主体内容是高光谱影像分类的两类热点方法:一类是基于子空间的算法,一类是主动学习的算法。其中,基于子空间的算法能够降低数据的维数,同时增大类间的可分性,用来解决上述第二和第三个难题,而主动学习算法是从选择样本的角度,选取用于分类最紧凑最有效的样本,从而可解决上述第一和第四个问题

会后石茜与听众进行交流

    最后,石茜与大家分享了一些科研心得。每个人在科研过程中经常会有一些新的想法,这时要及时地进行编程与试验,把好的结果转化为科研成果,不好的结果要进行积极思考,藉由不足产生新的想法,此时就能形成一个良性循环。

报告结束后,现场观众积极与报告人进行交流,很多同学自发留下来就报告中感兴趣的问题进行提问,主持人颁发了GeoScience café的纪念品,报告在大家热烈的掌声中结束。

石茜和GeoScience café小组成员合影留念

    报告人简介:石茜,实验室2012级博士生,获2011-2012年度光华奖学金,2012年研究生国家奖学金。博士期间共发表SCI论文1篇,EI论文2篇,参与过上海Wishper国际学术会议并做口头报告。研究兴趣包括高光谱影像降维,分类等。

EmailGeoScienceCafe@gmail.com

QQ群:126844889

(撰稿:付琬洁摄影:程峰)

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