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论坛主席简介
丁赤飚(1969–)，男，研究员，博士生导师，中国科学院院士、《雷达学报》主编。主要从事合成孔径雷达、遥感信息处理和应用系统等领域的研究工作，先后主持国家973、国家863重点、国家自然基金重大和国家级遥感卫星地面系统工程建设等项目，获国家科技进步一等奖、国家技术发明二等奖、中国科学院杰出成就奖等奖励，入选国家万人计划，获授权国家发明专利59项，出版专著3部，发表论文200余篇，主持制定我国牵头的第一个SAR国际标准。
徐丰(1982–)，复旦大学信息科学与工程学院教授、副院长，电磁波信息科学教育部重点实验室副主任。国家高层次人才计划入选者。2003年获东南大学学士学位，2008年获复旦大学博士学位。2008年至2013年先后任美国大气海洋局（NOAA）卫星应用研究中心博士后、美国宇航局（NASA）戈达德太空飞行中心/智能自动化公司研究科学家等。曾获国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖、IEEE地球科学与遥感学会青年成就奖、国际无线电联盟青年科学家奖等。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金委重大项目课题、优秀青年基金等。研究方向为电磁散射建模、雷达图像信息获取、微波视觉与物理智能。
仇晓兰(1982–)，女，中国科学院空天信息创新研究院研究员，博士生导师。主要从事先进体制SAR成像处理技术研究，担任多颗SAR卫星成像系统技术负责人，近年来主持国家自然基金重大、科技部重点研发计划、基金委优秀青年基金等基础前沿课题。曾获国家科技进步一等奖、北京市科技进步一等奖、中科院杰出成就奖等奖励，出版中英文专著各一部，发表论文80余篇，IEEE高级会员，担任IEEE and 期刊副主编、《雷达学报》青年编委。
特邀报告及专家简介
报告1：高光谱遥感融合成像与智能识别
报告人：李树涛 教授
内容简介：高光谱是一种“空谱合一”的颠覆性探测技术，在资源调查、环境保护、灾害监测等国家重大需求领域具有重要应用前景。然而，受成像机理限制，传统光谱成像无法实现空间与光谱维度同时高分成像。高分辨高光谱图像数据维度高、标注样本稀缺、空谱结构复杂，为图像精确识别带来了新的挑战。本报告首先介绍高光谱的基本原理、典型应用以及面临的前沿挑战难题。然后，系统介绍高分辨率高光谱融合成像、智能处理与识别领域的研究成果。最后，本报告简述了成果在星载与机载成像平台以及资源调查、环境保护、灾害监测等领域的应用，并对未来研究工作进行展望。
报告人简介：
李树涛，(1972–)，男，教授，博士生导师，现任湖南大学副校长，教育部长江学者奖励计划特聘教授，国家“万人计划”科技创新领军人才，IEEE ，担任IEEE Trans. . Sen.、 等国际知名期刊编委，IEEE GRSS Chair，科睿唯安( )高被引科学家。围绕遥感监测等国家重大需求，长期开展多源图像信息融合研究，先后承担了国家杰出青年科学基金、国家重点研发计划等国家和省部级课题二十余项，获国家自然科学二等奖一项（排名第一），国家科技进步二等奖二项（排名第三、五），省部级科技奖励4项。在国内外权威学术刊物上发表论文260余篇，其中IEEE 论文100余篇，ESI 1%高被引论文25篇，热点论文4篇，授权国家发明专利20余项。
报告2：基于部件级三维参数化电磁模型的SAR目标物理可解释识别方法
报告人：文贡坚 教授
内容简介：合成孔径雷达目标识别是雷达数据解译中一个长期研究的难点问题。因SAR成像机理的特殊性，目标SAR图像可视性差，很难直接建立SAR图像与目标形状和结构之间的联系。在提高分类识别准确率的同时对识别结果进行物理解释是SAR解译的关键。将目标SAR散射机理和目标知识引入目标识别过程，是提高SAR目标识别可信度的重要途经。本报告通过部件级三维参数化电磁模型描述复杂目标电磁散射现象，提出了一种新的SAR目标识别框架，可建立SAR数据与目标散射体之间的对应关系，提高了复杂环境、扩展条件下识别正确率和SAR数据可读性。
报告人简介：
文贡坚(1972–)，男，1972年生，湖南宁乡人，973首席科学家。国防科技大学教授、博士生导师。教育部新世纪优秀人才支持计划获得者，军队育才银奖获得者，高分辨率对地观测系统国家重大专项专家，中国计算机协会计算机视觉专委委员。长期从事目标识别与遥感图像智能解译、多源信息融合以及摄影测量与遥感等方面的研究工作。主持了973项目等多项省部级重点项目，取得了国内首台全数字狭缝测量系统以及遥感图像目标智能识别系统等多项学术科研成果。获省部级科技进步一等奖1次，省部级科技进步二等奖2次，获得国家发明专利5项，发表学术论文百余篇。
报告3：三维场景分析与理解
报告人：鲁继文 长聘副教授
内容简介：三维视觉分析是计算机视觉的研究热点，在工业制造、城市交通和数字生活等领域有着重要的应用前景。本报告将回顾三维场景分析与理解领域的发展过程，介绍清华大学智能视觉实验室近年来在三维场景分析与理解方面所开展的一些工作，主要包括基于三维点云的和基于视频图像的三维场景分析与理解两类技术，以及它们在三维目标检测、三维物体识别、三维语义分割、三维场景重建等三维视觉任务中的应用。
报告人简介：
鲁继文(1981–)，男，清华大学自动化系长聘副教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，IAPR ，国际期刊 主编。主要研究方向为计算机视觉与模式识别，在PAMI、CVPR、ICCV、ECCV上发表论文130余篇，主持承担国家自然科学基金联合重点项目、优秀青年科学基金、国家重点研发计划课题等科研项目10余项，获授权国家发明专利40余件，以第一完成人获2020年中国电子学会自然科学一等奖。曾/现任国际期刊IEEE T-IP、T-CSVT和T-BIOM编委，国际会议大会主席，、、和程序委员会主席。
报告4：合成孔径雷达微波视觉三维成像新进展
报告人：仇晓兰 研究员
内容简介：合成孔径雷达（SAR）三维成像技术可以消除目标和地形在二维图像上产生的严重混叠，显著提升目标的发现、识别和三维建模能力。当前SAR三维成像技术推广应用面临的主要问题是如何降低系统复杂度或数据获取成本，为此我们提出了SAR微波视觉三维成像的概念和思路，将SAR图像视觉语义和微波散射机制与SAR成像几何物理模型相结合，以期降低所需的相干观测数量或提高三维成像精度。本报告介绍了SAR微波视觉三维成像的阶段性进展，包括SAR微波视觉三维成像处理框架、处理模型方法、小型化实验系统研制和实验验证结果，并给出后续研究展望。
报告人简介：
详见上面论坛主席简介。
报告5：近场阵列SAR系统与稀疏三维成像方法
报告人：张晓玲教授
内容简介：近场合成孔径雷达（SAR）具备成本低廉，部署灵活、成像分辨力高、测量重复性好等，在地质灾害、建筑结构等安全监测、非接触式安检成像、自动驾驶环境感知和地物散射特性测量分析等领域有着重要应用价值。近场阵列SAR通过高度向多基线采样可进一步获得高程向分辨力，实现观测场景三维成像。本报告主要包含课题组在近场阵列SAR系统研制与稀疏三维成像方法方面多年研究成果。报告首先将介绍课题组自主研制的国内首部车载式外场目标散射特性测量系统及实测数据分析结果；然后，针对匹配滤波类方法精度有限、处理速度慢的问题，报告将重点介绍课题组构建的自适应学习、深度学习稀疏成像方法，以实现高精度高效率三维成像，并展示其在散射特性测量/安检成像等应用场景阶段性结果。最后我们将介绍新近公开的近场高分辨三维毫米波雷达数据集，观测目标包含涵盖刀具、枪械等多类金属，并提供匹配滤波类、稀疏重构类、深度学习类多种成像方法评估结果，可用于成像算法验证、三维图像处理与目标检测识别等研究。
报告人简介：
张晓玲，女，教授，博士生导师。主要从事三维合成孔径雷达（3D-SAR）技术、干涉合成孔径雷达（InSAR）技术、SAR动目标检测及跟踪技术及SAR遥感图像智能解译技术的研究工作，先后承担国家863项目、国家自然科学基金项目、国家重大专项、重点研发计划、装发预研重点基金等项目。曾获省部级科技进步二等奖励，培养全国优秀博士论文提名一篇，四川省优秀硕士论文2篇。授权国家发明专利60余项，发表论文100余篇，出版我国首部三维SAR成像专著《三维合成孔径雷达》。
报告6：语义电磁散射建模与雷达智能感知
报告人：徐丰 教授
内容简介：深度学习等人工智能技术依赖于海量的训练数据，存在泛化能力弱、可解释性差、可靠性差的缺点，在雷达智能感知等特殊领域应用仍具有挑战性。我们应充分考虑雷达工作原理的独特性和电磁散射机理的复杂性，从正问题出发，结合数据驱动的智能技术，实现模型和数据融合的雷正智能感知。语义信息是雷达智能感知的关键，我们提出发展面向雷达智能感知的语义电磁散射建模，在几何/物理建模和散射计算中采用以语义为中心的方法，在模型离散化和表征中维持目标语义要素，采用计算方法与语义兼容。报告介绍了多尺度混合散射建模和原子散射体字典等语义电磁散射的初步进展，以及基于语义模型的雷达目标识别方法。
报告人简介：
详见上面论坛主席简介。
报告7：零样本SAR图像目标识别
报告人：董秋雷 研究员
内容简介：传统目标识别方法大多只能处理闭集识别任务，即只能识别出训练样本集中出现过的目标类别。然而，许多真实场景（尤其是SAR影像场景）都是开放式环境，场景中往往会出现一些不同于训练数据类型的未定义目标，传统目标识别方法无法识别这些未定义目标。因此，如何实现“零样本”条件下的SAR影像目标识别是一个亟待解决的问题。本报告首先回顾了零样本识别方法的发展现状，并分析了现有零样本识别技术的特点与难点，进而对报告人课题组在零样本SAR影像目标识别方面的相关研究进展加以介绍。
报告人简介：
董秋雷(1980–)，男，博士，研究员，博士生导师。2008年毕业于中国科学院自动化所，获工学博士学位。从2008年至今，在中科院自动化所模式识别国家重点实验室工作。2014年至2015年间，在美国加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）进行访问研究。目前受聘为中国科学院自动化研究所研究员、中国科学院大学岗位教授、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心青年骨干，并担任国际期刊《 of and 》青年编辑、中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会委员、北京人工智能学会理事、以及多个国内外学术会议的程序委员会委员。先后主持承担国家自然科学基金联合基金重点项目、科技部科技创新2030重大项目课题、中科院战略先导专项课题等多项科研项目。曾获2020年度中国科学院朱李月华优秀教师奖。主要研究方向为模式识别、计算机视觉、基于生物视觉机理的建模。
报告8：稀疏多维合成孔径雷达成像
报告人：毕辉 教授
内容简介：随着城市发展的急剧加快，其安全问题日益突出。因而亟需探索城市安全监测的新模式，以实现大面积、高精度、快速城市健康检查。作为高分对地观测的重要手段，合成孔径雷达（SAR）具有全天时、全天候、平台稳定、成像范围广等众多优势，可高效获取大面积城市区域的高精度2D图像，以支撑SAR系统在城市安全监测领域的进一步应用。本报告介绍了团队所开展的城市稀疏多维SAR成像研究工作，利用稀疏信号处理技术在数据量降低、成像性能提升等方面的优势，基于国产卫星数据，高效获取了城市及其周边区域的高精度2.5D（数字高程）、3D（散射结构）、4D（形变）信息，为SAR系统应用于城市3D地图构建以及大范围、高精度安全监测提供了初步的探索结果。
报告人简介：
毕辉（1991-），男，教授，博士生导师，现任南京航空航天大学青年教授联谊会秘书长。主要研究方向为稀疏微波成像、三维/四维雷达成像、雷达数据处理与应用、雷达系统设计等。入选国防科技领域青年托举人才工程、江苏省青年托举人才工程、南京市优秀留学创新人才、南京航空航天大学长空学者等人才计划。先后获得中国测绘科学技术一等奖、中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖、中国科学院院长奖。现为深圳市科创委重大项目专家、南京多媒体信息技术学会理事、南航学报青年编委、中国电子学会高级会员、中国图象图形学学会高级会员等。发表文章60余篇，授权/受理国家发明专利26项，主持国家级/省部级项目10余项。
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