测绘遥感影像变化检测、分割、目标探测
伴随数字化与智能化加速落地，遥感正从“影像获取”走向“理解与决策”：城市规划、国土监测、灾害评估、农业与林业、海事与能源等场景对变化检测、精细分割与目标检测的需求迅速增长。与此同时，遥感工作流正在与扩散模型（合成稀缺/极端样本、云雾去除与数据增强）、混合专家模型（按传感器/地域/季节路由专家，提高跨域泛化）与多模态大模型（融合SAR/可见光/多光谱/高光谱/LiDAR/文本的共同表征）深度结合，应用空间持续放大。
本课程围绕“通用遥感框架+多场景实战+科研规范”展开：我们将跑通变化检测、语义/实例分割与目标检测三大任务，覆盖城市扩张、地表覆被变化、灾害监测、海事船舶（SAR/可见光）、交通与港口、农业地块与工业园区等代表性场景；聚焦小目标与高分辨率、跨传感器/跨季节域移、云雾阴影与配准误差、类别长尾与标注稀缺等痛点，建立统一评测协议与强基线（如 OA/F1、mIoU、mAP 等），做可复现的场景化实验。
同步引入前沿能力：Diffusion扩散（难例/变化合成、数据补全）、MoE 路由（地域/传感器/季节专家协同）、AI Agent（代理模型）（自动化检索/实验/评测协同）、多模态对齐与视觉-语言融合、时空建模与弱/半监督策略，并配套蒸馏/量化/剪枝等部署技巧与可解释性/一致性评测。课程将从方法与实验两端结合可解释性与一致性视角，着力提升模型在真实环境中的鲁棒性，帮助同学明确兴趣方向、形成研究选题，并产出具有可复现性的研究与应用成果。