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GeoAI 2021系列在线讲座，将于2021年5月9日至5月30日举行。本系列讲座由国际华人地理信息科学协会（CPGIS）、ACM中国SIGSPATIAL分会和中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院联合主办，由高性能空间计算智能实验室（HPSCIL@CUG）承办。 GeoAI 2021系列在线讲座： 基于深度主题模型的高分辨率城市遥感理解：像素-目标-场景 时间：北京时间 2021.05.30 7:00PM-8:00PM（周日） 报告人：朱祺琪 中国地质大学（武汉），副教授、硕士生导师 主持人：关庆锋 中国地质大学（武汉） 教授 随着高分辨遥感时代的来临，高分辨率遥感数据获取与信息服务能力均得到了前所未有的发展。针对城市高分辨率遥感影像丰富的光谱、空间细节信息和同物异谱、异物同谱的解译挑战，朱祺琪博士根据人脑对影像的认知理解过程，融合图像工程、计算机视觉和认知心理等诸多学科领域的新热点，模仿人眼观察城市的过程，系统构建了由整体到局部再到细节的城市“场景-目标-像素”逐层解译架构，能够广泛应用于城市减灾应急、测绘制图、农业林业、军事解译、生态保护、交通建设等各个领域，成为国家可持续发展、公共安全和大众信息服务等方面不可或缺的重要手段。  报告人简介 朱祺琪，博士，中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院副教授，硕士生导师。2018年6月毕业于武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，获摄影测量与遥感专业工学博士学位，2018年7月以“地大学者”青年优秀人才引进至中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院地理系。主要从事遥感大数据智能提取分析及应用方向的研究，已主持或参与国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、国家发改委项目等科研项目十余项。目前已在IEEE TCYB、RSE、ISPRS PE&RS、IEEE TGRS等国内外学术期刊上发表论文三十余篇，其中遥感/人工智能领域一区TOP期刊7篇，两篇一作/通讯论文持续入选2017年至2021年ESI全球1%高被引论文。担任ISPRS、IEEE TCYB、TGRS、IEEE JBHI、IEEE TKDE等20余个遥感、计算机、人工智能、和医学领域的权威期刊审稿人，担任2018年遥感前沿国际会议分会场主席。 相关文章 · Q. Zhu, W. Deng, Z. Zheng, Y. Zhong, Q. Guan, W. Lin, L. Zhang, and D. Li, “A Spectral-Spatial Dependent Global Learning Framework for Insufficient and Imbalanced Hyperspectral Image Classification,” IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 175, pp. 353–365, 2021. · Q. Zhu, Y. Zhang, L. Zeng, Y. Zhong, Q. Guan, L. Zhang, and D. Li, “A Global Context-aware and Batch-independent Network for Road Extraction from VHR Satellite Imagery,” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 175, pp. 353–365, 2021. · Q. Zhu, Y. Zhong, L. Zhang, and D. Li, “Adaptive deep sparse semantic modeling framework for high spatial resolution image scene classification,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 56, no. 10, pp. 6180 – 6195, 2018. · Q. Zhu, Z. Li, Y. Zhang and Q. Guan, “Building Extraction from High Spatial Resolution Remote Sensing Images via Multiscale-Aware and Segmentation-Prior Conditional Random Fields,” Remote Sensing, vol. 12, no. 23, pp. 3983, 2020. · Q. Zhu, L. Wang, W. Zen, Q. Guan, Z. Hu, “A Sparse Topic Relaxion and Group Clustering Model for Hyperspectral Unmixing,” IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021. 精彩内容 Q. Zhu, Y. Zhong, L. Zhang, and D. Li, “Adaptive deep sparse semantic modeling framework for high spatial resolution image scene classification,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 56, no. 10, pp. 6180 – 6195, 2018. GeoAI 2021系列在线讲座： GeoAI与地理信息资源在线检索——以网络地图服务为例 时间：北京时间 2021.05.30 8:00PM-9:00PM（周日） 报告人：桂志鹏 武汉大学，副教授、博士生导师 主持人：关庆锋 中国地质大学（武汉） 教授 在线地理信息资源的精准检索是促进地理信息的大众化、网络化应用的关键技术保障，对支撑地球大数据科学工程、可持续发展目标、响应全球性事件具有重要意义。随着对地观测、物联网与云计算技术的飞速发展，多模、异构、流式、主被动获取的海量地理信息呈爆炸式增长，大量时空数据、分析模型以网络服务形式对外提供价值。这些网络化资源为地球系统与人类社会的全方位感知、分析与决策带来机遇。然而，现有地理元数据标准限定宽泛，缺乏显式、面向专题的内容描述机制，无法准确描述资源的内容概要，同时地理信息展现形式复杂多变，常规图像特征难以刻画高层内容语义，催生了内容表达的“语义鸿沟”；用户复杂检索需求与受限查询输入之间的“意图鸿沟”进一步加大了检索难度。本报告以网络地图服务(WMS)为例，介绍报告人在地图资源多模检索、用户检索意图识别方面的研究思考，探讨如何使得空间数据基础设施与门户更加智能的潜在技术方案。 报告人简介 
桂志鹏，武汉大学遥感信息工程学院地理信息工程系副教授，博导，珞珈青年学者。2005与2011年分获武汉大学理学学士与工学博士学位、湖北省优秀博士学位论文奖；2011-2013年曾任美国乔治梅森大学水与能源科学智能空间信息计算中心(CISC)研究助理教授。 主要从事网络地理信息系统的计算方法、系统架构、领域应用及社会地理计算相关研究。曾以骨干身份参与NASA、NSF、USGS、GEOSS、微软及微软亚洲研究院的多项科研项目。主持国家自然科学基金青年基金1项、面上项目1项；参与国家自然科学基金重大项目1项、国家重点研发计划项目2项。已发表学术论文70余篇；参与编写专著6部；2016年获国际摄影测量学会(ISPRS) 第七届计算机辅助教学软件比赛CATCON三等奖(排名2)；2017年获中国测绘科技进步特等奖1项(排名11)。 现任国际摄影测量与遥感学会(ISPRS) 第五技术委员会第四工作组WG V/4联合主席；中国地理信息产业协会理论与方法工作委员会秘书长；国际计算机学会中国理事会地理信息专委会(ACM China Council SIGSPATIAL Chapter)执委会委员；国际期刊Big Earth Data主题编委。 相关文章 · Wei, Z., Gui, Z., Zhang, M., Yang, Z., Mei, Y., Wu, H., Liu, H., Yu, J., 2021. Text GCN-SW-KNN: A Novel Collaborative Training Multi-Label Classification Method for WMS Application Themes by Considering Geographic Semantics. Big Earth Data, 5(1), 66-89. DOI: 10.1080/20964471.2021.1877434 · Yang, Z., Gui, Z., Wu, H., Li, W., 2020. A Latent Feature-based Multimodality Fusion Method for Theme Classification on Web Map Service. IEEE Access, 2020, 8, 25299-25309. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2954851 · 张敏, 桂志鹏*, 成晓强, 曹军, 吴华意. 一种WMS领域主题文本提取及元数据扩展方法.武汉大学学报信息科学版, 2019, 44(11), 1730-1738.DOI: 10.13203/j.whugis20180083 · 李牧闲, 桂志鹏*, 成晓强, 吴华意, 秦 昆. 多核学习和用户反馈结合的WMS图层检索方法. 测绘学报, 2019, 48(10), 1320-1330. DOI: 10.11947/j.AGCS.2019.20180410 · Hu, K., Gui, Z., Cheng, X., Qi, K., Zheng, J., You, L., Wu, H., 2016. Content-based Discovery for Web Map Service using Support Vector Machine and User Relevance Feedback. PLoS ONE, 2016, 11(11): e0166098. DOI: 10.1371/journal.pone.0166098 · Gui, Z., Cao. J., Liu, X., Cheng, X., Wu, H.*, 2016. Global-Scale Resource Survey and Performance Monitoring of Public OGC Web Map Services. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2016, 5(6), 88. DOI: 10.3390/ijgi5060088 · Gui, Z., Yang, C., Xia, J., Liu, K., Xu, C., Li, J., Lostritto, P., 2013. A performance, semantic and service quality enhanced distributed search engine for improving geospatial resource discovery. International Journal of Geographic Information Science, 2013, 27(6), 1109-1132. DOI: 10.1080/13658816.2012.739692 精彩内容
Wei, Z., Gui, Z., Zhang, M., Yang, Z., Mei, Y., Wu, H., Liu, H., Yu, J., 2021. Text GCN-SW-KNN: A Novel Collaborative Training Multi-Label Classification Method for WMS Application Themes by Considering Geographic Semantics. Big Earth Data, 5(1), 66-89. DOI: 10.1080/20964471.2021.1877434 观看方式 知网直播： Live：https://k.cnki.net/CInfo/Index/14221 B站直播： Live：https://live.bilibili.com/9598070
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