报告人：张汉奎(助理教授)

时间：2022.11.21 9:00-10:30

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报告人简介

张汉奎，美国南卡他州州立大学助理教授。香港中文大学博士。主持NASA和USGS科研课题4项，共发表SCI论文51篇，其中《Remote Sensing of Environment》15篇。SCI总引用3500余次，单篇SCI最高引用600余次，SCI-H-index为30。开发的Landsat BRDF校正方法已经应用于NASA生产Harmonized Landsat and Sentinel-2产品。为 NASA/USGS Landsat 10的卫星轨道设计对地表反射率的影响提供咨询。

报告简介

Landsat和Sentinel-2即得即用数据的发展简便了大区域时间序列应用。然而深度学习技术在时间序列的挖掘落后于空间信息挖掘的应用。本次报告重点对深度学习在时间序列信息挖掘方法进行探讨。重点讲述针对不规则遥感时间序列下应用深度卷积神经网络进行大区域地表覆盖分类制图。