讲座题目:数学方法在遥感图像处理中的应用(Mathematics in remote sensing image processing)
讲座人及简介: Hasi Bagan
上海师范大学城市发展研究院研究员；日本国立环境研究所客座研究员。研究领域：数据处理算法开发及应用。具体有：
遥感图像分类及变化检测算法(遥感数据包括航空图像，卫星遥感光学图像，卫星遥感雷达图像，UVA无人机图像)；遥感图像融合算法；基于格网的城市扩展分析方法；融合光学和雷达数据识别和提取地表面的信息；基于LiDAR点数据和高分辨率航拍影像的城市三维结构的提取。利用航空拍摄的航空图片和航空拍摄所取得的LiDAR点数据，提取高精度的城市三维立体结构；日本东京都的城市扩展分析以及基于LiDAR点数据，高分辨率航拍影像和航拍的地表面的热辐射信息的城市内部结构的分析; 预测未来的不同的城市发展模式对东京都的能量消耗，城市热岛效应及CO2排放的影响;世界50大城市的时间序列城市扩展分析; 内蒙古地区的土地劣化分析。另外，从事基于遥感数据的城市景观设计，分析城市热岛效应和大气污染分布状况的研究。
在国际专业杂志已发表论文近100篇，完成多项国际合作项目。
讲座摘要：介绍小波图像融合 (Wavelet fusion)、模糊聚类分析 (Fuzzy c-means)、人工神经网络分类 (SOM, BP)、粗糙集优化 (Rough sets) 和子空间 (Subspace) 等数学方法在遥感图像融合，聚类分析，边缘提取和土地覆被分类方面的应用研究。融合多光谱图像和合成孔径雷达图像进行土地覆被分类的研究；结合遥感、GIS和社会统计数据研究东京大都市圈的城市扩张问题；定量分析不同的城市扩张方式对湿地、水资源、草地、耕地和森林的影响；利用航空拍摄的航空图片和航空拍摄所取得的LiDAR点数据，提取高精度的城市三维立体结构的研究。
讲座对象:理工科本科和研究生
讲座时间：2017年6月16日，下午13：30-15：30
讲座地点：2B204
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