报告人：李娇娇（西安电子科技大学 教授）

时间：2024年11月2日（周六）16:00-17:00

地点：测绘馆301会议室

报告简介：

高光谱探测具有图谱合一、光谱分辨率高等优势，但硬件设备昂贵、采集成本高、数传压力大，导致大范围大量高光谱数据难以高效获取。光谱重建旨在从高空间分辨率的RGB图像/多光谱图像重建双高分辨率的高光谱图像，但大多方法仍依赖大量成对的训练数据，且单一CNN或Transformer难以实现不同关注区域的高精度重建，重建的高光谱保真度低，导致后续解译精度差。本报告面向实际工程应用需求，基于熵最小化不确定性度量理论自适应分离任意场景的前背景区域，进一步探讨CNN和Transformer的高效结合策略；利用隐式Markov建模谱段优化过程，生成大量高质量高光谱数据，相关工作在公开数据集上表现SOTA，并应用于深空探测应用中，进一步拓展高光谱传感器在实际工程中的应用范围。

报告人简介：

李娇娇，西安电子科技大学，教授，博导，国家级青年人才。第一和通信作者在TIP/TNNLS/TGRS/CVPR等期刊和会议上发表论文70余篇（中科院I区40余篇）。曾获IEEE CVPR光谱重建大赛冠军、天智杯冠军、ICCV6D位姿估计挑战赛冠军等多项竞赛奖励。主持并参与国自然面上、青基、科技创新2030“新一代人工智能”重大项目子课题、装发快速应用、JKW慧眼、探月四期、探火等多项课题。