报告题目：近 20 年全球高分辨率时空无缝AOD与PM2.5浓度数据重建及应用
报 告 人：白开旭 副教授
报告时间：2023年10月27日（周五）下午2:30
报告地点：气象楼1114会议室
主 持 人：刘 超 教授
报告人简介：
白开旭，华东师范大学地理科学学院副教授、博士生导师，明园晨晖学者。主要从事遥感数据集成分析与智能建模研究。2017 年入选上海市青年科技英才扬帆人才计划，担任中国环境科学学会环境信息系统与遥感专业委员会委员，SCI 期刊Journal of Applied Remote Sensing 与 Journal of Hydroinformatics副主编。近五年先后主持国家自然科学基金面上项目和青年项目、上海市自然科学基金面上项目、上海航天小卫星专项等10 余项科研项目。围绕地理大数据集成分析、卫星遥感影像缺失信息重建、多源数据融合、环境参数智能反演获等方向，先后在RSE，ISPRS P&RS，IEEE-TGRS，ESSD，GRL等遥感和地球科学领域知名期刊发表SCI 论文50 余篇，出版英文学术专著1 部，申请发明专利6 项。
报告简介：
依托空-天-地多源遥感数据观测资料，以行业应用为抓手，构建多源地理大数据的时空融合与集成分析框架，通过开展多模态地理大数据融合与集成分析，生产时空无缝高分辨率数据集，服务地球生态环境与全球可持续发展目标监测。以星-地-模多源地理大数据为依托，结合深度学习技术，发展了系列耦合地理基础知识的深度学习网络模型以实现全球多源遥感数据的高质量缺失重建、融合分析与环境建模。内容I：构建了集成地理大数据分析框架的遥感影像缺失重构与多源数据融合深度学习网络模型，以时空张量主模态分解重构为核心，设计了耦合注意力机制与背景场迭代的遥感影像缺失重建算法，相较原始张量补全算法，切实提升了大范围数据缺失区域的重构数据质量与填补效率，并据此生产了2000年来全球逐日1km时空无缝气溶胶光学厚度格点数据集。内容II：构建了顾及场景代表性的图注意力深度神经网络，以多情景下的随机森林模型簇为引导，突破了观测站点稀疏区域环境参数估算时训练样本缺乏的限制，并据此生产了2000年以来全球逐日1km时空无缝PM2.5/PM10浓度格点数据集。报告以大气环境参数为研究对象，介绍了地理时空大数据智能分析与建模在遥感数据产品质量提升与地理信息高效挖掘方面的重要作用。
欢迎广大师生踊跃参加！
大气物理学院
2023年10月24日