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论坛时间：2022年7月26日9:30-10:30

论坛方式：腾讯会议（250-935-663）

报告题目：

基于Markov随机场理论的遥感图像语义分割研究

报告学者：

姚鸿泰  博士（武汉大学）

摘要：

遥感图像中包含了丰富的纹理特征、复杂的空间关系和不同的语义属性，充分利用这些信息实现对遥感图像的语义分割，能够为国防监测、经济统计、环境保护等提供重要数据基础。目前，各国不断发射高分遥感卫星，回传的遥感数据已经达到数百TB的日新增水平。但是，国内测绘、国土、林业等行业在遥感图像的调查与更新工作仍主要采用人工目视解译的方式。遥感图像解译工作耗时、费力而且成本高、周期长，与此同时，遥感图像的数据量与日俱增，各相关专业对遥感数据的解译结果的需求极为迫切。

Markov随机场算法是一种基于概率图模型的无监督学习算法，它对遥感图像中各类地物之间空间邻接关系的刻画能力极强，可使用的图像特征也不仅局限于光谱值特征，且可以与其他算法相结合，因此不断有人对Markov随机场提出改进算法。本报告围绕遥感图像的语义分割问题，研究了利用Markov随机场进行遥感图像语义分割的关键模型，分别从特征场建模、标记场建模、多尺度层信息传递建模等方面对Markov模型进行改进，以获取更高精度的语义分割结果。

个人简介：姚鸿泰，男，工学博士，2022年6月毕业于武汉大学，通信与信息系统专业。主要研究方向为遥感图像分析及语义智能解译。近四年来，在国内外学术期刊上以第一作者或通讯作者发表SCI论文3篇，EI论文1篇，授权国家发明专利1项。