专家简介：张新长，国际欧亚科学院院士，广东省“特支计划”教学名师，广州大学二级教授。主持包括重点基金在内的7项国家自然科学基金项目，1项广东省自然科学基金重点项目在内的科研项目70余项。获国家科技进步二等奖2项、广东省科技进步一等奖在内的省部级和全国学会科技进步奖19项、省部级教学成果奖17项。

2011年度全国“宝钢优秀教师奖” 、2014年第六届“全国优秀科技工作者” 、2015年“夏坚白测绘事业创业创新贡献奖”和“科学中国人（2016）年度人物”奖、2019年第二届“广东十大科学传播达人”和“中国智慧城市领军人物” 、2021年广东省“最美科技工作者”。

截止2021年底，已在国内外公开发表学术论文251篇，其中71篇被SCI或EI收录；公开出版16部书中包括著作4部，教材12部，其中2部获“十一五”国家级规划教材，1部获“十二五”国家级规划教材；“地理信息系统概论”获首批国家级精品在线开放课程、首批国家级一流本科课程；“数字城市”获第三批国家级精品视频公开课程；“智慧城市”获首批上线国家高等教育智慧教育平台课程。

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报告视频

报告题目：遥感大数据深度学习和信息精准提取

报告简介：报告将围绕着人工智能中的深度学习方法，通过遥感数据样本学习、训练，提升模型的鲁棒性和智能化服务能力。报告分为遥感大数据深度学习和信息精准提取的研究背景和意义、主要研究内容、多个实际应用案例和主要结论四个部分，将主要针对目前国土空间规划中“多规合一”这个核心问题，基于深度学习的视角下，通过对地物特征的深度表达，进行地物要素的精准识别、获取和制图。针对深度学习在多源高分辨率遥感数据语义分割中的研究进展和存在的主要问题，提出并构建了基于多尺度特征融合的门控式残差标注优化网络、多尺度滤波器并行神经网络、融合视觉注意力引导标注优化网络和基于对抗迁移学习机制的语义分割迁移等模型，并将这些模型实际应用于我国自然资源要素遥感数据精准识别与获取，其中包括数字化的农业管理、建筑物边界的提取、多种场景下单木提取与种间分类以及乔/灌木林的提取等，为实现遥感数据的智能化精准识别与提取提供有效的技术支撑。

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