报告题目：遥感影像信息提取的智能方法及应用

报告人：胡翔云，武汉大学遥感信息工程学院教授，摄影测量系主任，武汉大学数字摄影测量与计算机视觉研究中心主任

报告时间：2018年7月3日（星期二）上午10：00—11：00

地点：厦门大学海韵园行政楼C-505

报告人简历：胡翔云，男，武汉大学遥感信息工程学院教授，摄影测量系主任，武汉大学数字摄影测量与计算机视觉研究中心主任。主要从事遥感数据处理方法的教学和科研。主持研制了easyfeature系统，用于遥感影像地理信息快速获取等。

他1995年获武汉测绘科技大学电子工程学士学位;1995年9月至2001年12月，在武汉测绘科技大学(2000年8月起为武汉大学)摄影测量与遥感专业攻读硕士和博士学位，2001年获工学博士学位。2002年2月至2005年6月，在加拿大约克大学地球空间科学与工程系任博士后研究员， 2005年11至2010年4月，任美国ERDAS Inc. 公司高级软件工程师。2010年5月被聘为武汉大学遥感信息工程学院珞珈学者特聘教授。主要研究遥感影像分析、 解译和特征提取的理论与算法。在有关国际学术期刊上发表了一系列论文，被包括Photogrammetric Engineering and Remote Sensing，IEEE Trans. on Geosciences and Remote Sensing，International Journal of Remote Sensing, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Photogrammetric Record, Pattern Recognition Letters, IEEE Trans. on Image Processing等刊物引用。研制了世界上第一个应用于主流产品的人机协同特征提取系统。他主要研究遥感影像分析、 解译和特征提取的理论与算法。系统地研究了线状目标的人机交互式提取的系统策略和算法实现，研制的系统被国际著名企业（如微软、PCI、ERDAS等公司）所应用。提出了基于影像断面分析和模型验证方法的带状道路自动检测方法、提出了一套基于自适应最小二乘模版匹配，可变尺度边缘模型和融合空间几何约束， 从单影像或者多影像进行二维和三维线特征提取和高精度定位的方法；提出了自适应对彩色, 灰度强度和纹理特征加权的方案, 显著改进了无监督的基于区域的图象自动分割；深入研究了知觉组织(perceptual grouping)在道路自动提取中的应用, 提出了应用序列分层方法(Hierarchical)的知觉组织方法从高分辨率遥感图像自动提取主要道路的中心线。研究了集成激光雷达测距与可见光图像的特征自动提取的算法, 提出了提取密集城市地区道路网格的系统方法。