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我國高分辨率對地觀測系統重大專項已全面啟動,高空間、高光譜、高時間分辨率和寬地面覆蓋于一體的全球天空地一體化立體對地觀測網逐步形成,將成為保障國家安全的基礎性和戰略性資源。未來10年全球每天獲取的觀測數據將超過10PB,遙感大數據時代已然來臨。隨著小衛星星座的普及,我們可以實現每天3次以上的全球覆蓋能力,遙感影像將不斷被更深入的應用于礦產勘探、精準農業、城市規劃、林業測量、軍事目標識別和災害評估中。最近借助深度學習方法,基于深度卷積網絡的遙感影像自動地物識別取得了令人印象深刻的結果。深度卷積網絡采用端對端的特征學習,通過多層處理機制揭示隱藏于數據中的非線性特征,能夠從大量訓練集中自動學習全局特征(這種特征被稱為學習特征),是其在遙感影像自動目標識別取得成功的重要原因,也標志特征模型從手工特征向學習特征轉變。以Tensorflow為主體的深度學習平臺為提供了。但深度卷積網絡涉及到的數學模型和計算機算法都十分復雜、運行及處理難度很大,Tensorflow平臺的掌握也并不容易。為使廣大學者能理解深度卷積網絡背后的數學模型和計算機算法,掌握利用Tensorflow為基礎的遙感影像地物分類與目標識別應用。北京中科資環信息技術研究院特舉辦第三期基于深度卷積網絡的高分辨率遙感影像地物分類與目標識別高級實踐技術應用會議?,F將有關事宜通知如下:

一、主辦單位: 北京中科資環信息技術研究院         會議協辦單位:北京中科碩博研計算技術中心

二、時間地點:        201944 —47      湖南*長沙 (時間安排:4日全天報到、授課三天)

三、目標: (本課程內容全部實踐操作方式教學,學員自備電腦)

Day1:上午:卷積神經網絡基本結構和相關概念,網絡代碼走讀并熟悉細節。

下午:利用典型案例數據掌握遙感圖像分類方法,充分實踐遙感圖像分類過程,

并學習調整參數

Day2:上午:詳細講解圖像檢測方法,并實踐檢測網絡的框架搭建,熟悉概念細節。

下午:遙感圖像檢測實踐,通過遙感圖像數據集檢測飛機船舶等目標,學會制作數據集。在完成識別后,學習如何提升網絡性能以及參數微調等技巧。。

Day3:上午:圖像分割等基本概念,并實踐分割網絡框架的搭建,熟悉概念細節。

下午遙感圖像分割實踐,包括高分,高光譜數據下的識別和語義分割,學會數據預處理等方法,并擴展地物分類等各類應用。

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詳情請查看:第三期基于深度卷積網絡的高分辨率遙感影像地物分類與目標識別高級實踐技術應用會議.pdf

 

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郵編:830047

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