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Paolo Gamba教授论高分辨率城市遥感成图方法

发布日期:2015-10-09 08:42:18 阅读次数:[5787]次 作者:

核心提示:Paolo Gamba教授论高分辨率城市遥感成图方法

本网讯(通讯员熊绍龙、张乐飞)9月21日,意大利帕维亚大学 (Pavia of university) 电子信息系教授、国际知名遥感专家Paolo Gamba应邀来访,并作题为《Very High Resolution Multi/hyperspectral Mapping Using Hierarchical Binary Decision Trees》的学术报告。

实验室黄昕教授主持,张良培教授出席,来自实验室、遥感信息工程学院、资源与环境学院等师生聆听报告。

Gamba主要介绍了分层二元决策树(Hierarchical Binary Decision Trees,HBDT)方法的流程框架、精度验证以及应用。报告围绕高分辨率城市遥感光谱变异大、地物结构复杂等问题展开,揭示了HBDT方法的必要性及其优点。他指出,融合多尺度(建筑物、块、城市)和多特征(光谱、空间)的HBDT方法,相比单一尺度或特征的方法,精度上有明显的提升。帕维亚和徐州市的实验结果证明了这一点。

Gamba还指出,HBDT框架是一种多分类器的融合决策方法,本身并不是一个分类器,它的精度受决策树中使用的分类器影响,并且对训练样本高度敏感。

报告结束后,听众讨论热烈,Gamba认真解答了听众的提问。

据了解,Paolo Gamba为意大利帕维亚大学 (Pavia of University)电信系副教授,国际知名遥感专家,IEEE Fellow, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters副主编 (2009-2013任主编),IEEE地球科学和遥感协会管理委员会 (IEEE GRSS AdCom)成员、数据融合竞赛委员会主席。主要从事城市遥感、信号图像处理、无线调制解调器设计等领域的研究工作,在一流国际期刊发表论文逾百篇。先后担任十余次国际会议主席或领域主席。


HBDT代码地址为:github.com/SENSUM-project/sensum_rs

Gamba教授主页为: http://tlc.unipv.it/~gamba/




(摄影:张乐飞  编辑:肖珊)


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