嵩山腳下，黃河之畔，名師大家濟濟一堂，縱論遙感共話未來。9月20日至22日，信息工程大學與武漢大學、中國資源衛(wèi)星應用中心聯(lián)合舉辦的第三屆嵩山遙感論壇在登封成功召開。論壇以“全域感知，空間智能”為主題，王家耀院士、龔健雅院士，以及來自47家有關單位的200余名專家學者共赴盛會，交流學術前沿熱點，探討遙感未來發(fā)展。

公司獲評論壇優(yōu)秀論文

經專家組評審，論壇從高校、科研院所等軍地單位的論文來稿中共評選出優(yōu)秀論文10篇。王家耀院士、龔健雅院士為優(yōu)秀論文獲得者頒獎。

圖1 兩位院士為優(yōu)秀論文作者頒獎

我司戰(zhàn)略與創(chuàng)新中心副主任林聰博士撰寫的“跨尺度遙感影像樣本遷移模型與地表覆蓋精細制圖”一文被評選為優(yōu)秀論文。論文提出了一種基于噪聲標簽學習的跨尺度遙感影像樣本遷移模型（NLL-CST），針對高分影像高質量樣本獲取代價高，已有低分辨率地表覆蓋成果難以直接應用等技術難題，構建了耦合語義特征與標簽一致性的自適應噪聲評估算法，在Vision Transformer網絡架構下為高質量訓練樣本賦予更高的損失權重，有效減少低質量訓練樣本對網絡學習的干擾，實現(xiàn)了基于低分辨率樣本標簽的高分影像地表覆蓋分類為低成本完成高分影像精準分類提供了一種新的解決方案。

圖2 NLL-CST總體技術思路

“青年與未來”專題論壇

根據(jù)論壇組織方安排，優(yōu)秀論文成果在“青年與未來”專題分會場做學術分享。我司結合業(yè)務需求與前期研發(fā)工作，進一步闡述了跨尺度樣本遷移研究工作的必要性：過去數(shù)十年遙感領域的影像解譯研究大多聚焦在中低分辨率數(shù)據(jù)，積累了大量的中低分辨率地表覆蓋研究成果與大尺度數(shù)據(jù)產品，為高分影像地表覆蓋制圖提供了一種高度相關但是難以直接利用的參考數(shù)據(jù)；基于高分影像提取地表覆蓋及其變化情況是多個業(yè)務主管部門的共性需求，受限于樣本庫構建的時間與人力代價，AI算法難以在業(yè)務中得到充分的應用，制約了作業(yè)過程中的智能化與自動化水平。

圖3 林聰博士在“青年與未來”專題論壇上匯報

針對以上問題，提出了一種噪聲標簽學習引導的高分遙感影像樣本跨尺度遷移（NLL-CST）方法。該方法可以有效利用已有低分辨率樣本標簽，獲得高分辨率影像精細分類結果，有效降低了高分影像解譯分析所需要的時間與人力成本，為推動AI算法的業(yè)務化應用提供了一種有效的解決思路。

公司將根據(jù)數(shù)智化戰(zhàn)略的發(fā)展規(guī)劃，進一步推動業(yè)務場景下的人工智能技術研究，面向多源時空大數(shù)據(jù)，構建智能化、自動化、實時化的處理分析能力，支撐公司級新產線的構建以及傳統(tǒng)業(yè)務的提質增效，為未來轉型升級貢獻數(shù)智力量。