龚健雅院士：遥感智能解译及遥感大模型的研究进展与应用

报告题目：遥感智能解译及遥感大模型的研究进展与应用

主讲人：龚健雅 院士

邀请人：王桥 院士，潘耀忠 教授

时 间：2024年12月18日（周三）15:30

地 点：北京师范大学 教九204

 

专家简介：

       龚健雅，中国科学院院士，武汉大学教授，博士生导师，国家杰出青年基金获得者，教育部“长江学者”特聘教授，973项目首席科学家，国家自然科学基金创新群体学术带头人，国家测绘局科技领军人才，国务院第六届、第七届学科评议组测绘学科组召集人，曾任武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室主任和遥感信息工程学院院长、国际摄影测量与遥感学会第六委员会主席、中国海外地理信息科学协会会长，现任武汉大学宇航研究院院长、亚洲地理信息系统协会秘书长、《测绘学报》副主编、《Journal of Geodesy and GeoInformation Science》主编。主要从事遥感和地理信息系统方面的研究，先后承担了国家和省部级科研项目40多项，取得了多项重要成果，出版专著和教材13部，发表论文500多篇。获国家科技创新团队奖1次、国家科技进步奖一等奖1次、二等奖4次，省部级特等奖3次、一等奖7次，国际摄影测量与遥感学会Dolezal成就奖1项。

主要内容：

       人工智能已经在许多领域得到快速发展和广泛应用，在遥感影像智能解译方面也取得重要研究进展，并有部分场景得到应用。但是，遥感影像智能解译的规模化业务化应用还不够成熟。报告分析了目前遥感智能解译存在的问题，包括样本数量偏少、种类不全、缺乏标准规范，现有的深度学习网络框架难以适应多源遥感影像智能解译的需要。报告人介绍了所在团队最新的遥感智能解译研究成果，包括多样性和规范化的样本库LuojiaSET和遥感智能解译的专用深度学习网络框架LuojiaNET的设计和研究进展及深度学习大模型在遥感自动解译中的典型应用，系统地解决了遥感智能解译大模型全栈自主可控的卡脖子问题。目前构建了具有28亿参数的遥感多模态-多任务大模型及面向数智教育的LuoJiaNet遥感AI实习实训平台。