为庆祝电子信息学院建院（系）65周年，“E路启航”学术论坛特设科技讲座系列科技前沿与融合创新专题，把握前沿科技脉动，为科研融合创新拓宽路径。
2023年9月22日下午，“E路启航”学术论坛第十九期，科技前沿与融合创新专题第二期在学院楼119会议室举行。特邀嘉宾——IEEE Fellow遥感领域全球顶级期刊IEEE TGRS主编、澳大利亚新南威尔士大学贾秀萍教授。我院何明一教授、院长助理戴玉超教授、张易凡副教授，软件学院教师和博士生等三十余人参会。戴玉超教授主持论坛。
论坛伊始，戴玉超详细介绍了贾秀萍教授的个人履历及主要成果。贾秀萍教授就职于澳大利亚新南威尔士大学堪培拉分校，主要研究方向包括遥感图像处理和分类、高光谱数据分析及特征提取，是《Remote Sensing Digital Image Analysis》一书共同作者，担任多个国际期刊的编辑或者副主编，其中包括遥感信息处理著名期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing主编和IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing的副主编。
随后，贾秀萍教授作了题为《Multiscale Hyperspectral Information Extraction - From Micro to Macro》的专题报告。报告从图像在信息传播中的重要作用出发，通过介绍遥感成像设备的发展，指出遥感高光谱图像的特点和广泛应用场景，介绍了像素级特征提取与分析方法的发展历程，以及团队的相关研究成果。接着，贾秀萍教授讨论了由于高光谱图像有限空间分辨率导致的混合像元问题，并由此引出亚像素级特征提取与分析的相关研究方法及成果，包括空间超分辨、亚像元制图等。同时，宏观级信息对于大场景图像的理解至关重要，介绍了团队在场景分类、目标识别等方面的研究成果。
报告结束后，张易凡做了总结发言，感谢贾秀萍教授带来的精彩报告。随后，参会师生积极与贾秀萍教授进行了沟通交流。就提升论文投稿成功率方面，贾秀萍教授从审稿专家角度出发，详细给出了针对性的建议：1.积极对接相关领域专家参与审稿是提升论文水平的有效途径之一，换位思考将更有助于全方位审视自身文章，精益求精；2.论文写作一定要突出重点，避免多要素重叠，客观、扎实、亮点集中的研究内容将会让审稿人眼前一亮。同时，就ChatGPT等软件的驾驭与应用场景，参会教师展开了热烈的讨论。戴玉超就驾驭类似生产力工具分享了感悟与体会。贾秀萍教授也就其实际应用给出了相应建议：不拒绝任何有助于拓宽科研思维的科技工具，但必须严格甄别，筛选出有益的、正确的、进步的内容进行适度利用，因此要做好积淀，提升辨析能力。本次报告内容翔实、观点创新、前瞻性强，参会师生均表示获益匪浅。论坛结束后，参会师生又自发组成小型研讨会，自由交流。
本期论坛得到了APSIPA Education Program, 中国电子学会信号处理分会、陕西省电子学会SIP分会，IAP 重点实验室及国际联合中心的支持。
【报告人简介】Xiuping Jia(贾秀萍）is an IEEE Fellow and the Editor-in-Chief of the IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. She received the B.Eng. degree from the Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China, in January 1982. Later she received a PhD degree in Electrical Engineering, and a Graduate Certificate in Higher Education, from The University of New South Wales, Australia, in 1996 and 2005, respectively, via part-time study. She has a lifelong academic career in higher education and is currently an Associate Professor with the School of Engineering and Technology at the University of New South Wales in Canberra, Australia. Her research interests include remote sensing, hyperspectral image processing, and spatial data analysis. Dr. Jia has published widely addressing various topics, including data correction, feature reduction, and image classification using machine learning techniques.
文：雷蕾 张易凡
图：雷蕾
审核：张洵颖
