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主题高光谱遥感图像处理中的反问题(Inverse problems in hyperspectral image processing)

主讲人中科院空天信息创新研究院 庄丽娜副研究员

主持人易胜博体育appapp下载|注册(欢迎您) 蒋太翔教授

时间10月12日 10:30-11:45

直播平台及会议ID腾讯会议,会议ID:870 799 410

主办单位:易胜博体育appapp下载|注册(欢迎您) 科研处

主讲人简介:

庄丽娜于2018年在葡萄牙的Instituto Superior Tecnico(获欧盟科技部玛丽居里学者Marie Curie Fellowships人才计划支持),里斯本大学获电气与计算机工程博士学位。从2019年3月至2022年2月,她先后在香港浸会大学和香港大学的数学系任研究助理教授。2022年4月获中科院百人计划B类人才计划支持,入职中科院空天信息创新研究院任副研究员。主要研究方向是高光谱遥感图像处理。曾获2017年SPIE Remote Sensing会议最佳学生论文奖,2018年IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing会议学生论文竞赛奖。

内容提要:

Hyperspectral imaging camera measures electromagnetic energy scattered in their instantaneous fieldview in hundreds or thousands of spectral channels with higher spectral resolution than multispectralor RGB cameras. Hyperspectral remote sensing plays a fundamental role in earth observation. Its high spectralresolution enables material identification via spectroscopic analysis, which leads to countless applications,such as precision agriculture and production monitoring, forest inventories and forest health assessments,water quality assessment, geological mapping, and so on. In this talk, I will introduce some inverse problems(namely, denoising, inpainting, superresolution, and image fusion) we addressed in hyperspectral imaging by exploitingthe data structure of hyperspectral images.

高光谱成像相机以比多光谱或RGB相机更高的光谱分辨率测量数百或数千个光谱通道中瞬时场视图中散射的电磁能量。高光谱遥感在地球观测中发挥着基础性作用。其高光谱分辨率可通过光谱分析实现材料识别,从而带来大量应用,例如精准农业、生产监测、森林库存和森林健康评估、水质评估、地质测绘等。在本次报告中,我们将介绍我们通过利用高光谱图像的数据结构在高光谱成像中解决的一些反问题(即去噪、修复、超分辨率和图像融合)。