📢 武汉的同学们注意了！
5.25我们会到武汉大学进行这个活动的线下讲解，感兴趣的可以直接过来面基，详情及报名请看这里5.25 武汉大学——聚焦前沿对话未来：地理空间智能（GeoAI）最新研究进展及落地应用
如果感兴趣但是无法参加 5.25 线下讲解会，可以走线上渠道完成学习。讲解会录屏后续会更新到线上学习材料中。
核心挑战
如何加载、读取与清洗遥感影像数据和 POI 数据？ 为了识别区域地块功能，如何挖掘遥感影像的深度语义特征？ 遥感影像和 POI 数据一个有外部物理属性，一个有社会经济属性，如何融合？
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· 课程大纲 ·
数据介绍及其预处理：对数据集中的遥感影像数据和POI数据进行读取、加载、简易分析及可视化。 数据集介绍 数据的加载、读取与可视化 数据分析及预处理 特征提取模块：分别使用word2vec和ResNet对POI和遥感影像进行特征提取，挖掘深度语义特征。 特征提取模型介绍 遥感影像特征提取 兴趣点数据（POI）特征提取 融合模型的训练及评估：采用多种方法融合POI和遥感影像数据以进行土地利用分类。 多源数据融合模型的训练 模型评估 数据融合有效性分析 作业
给定 POI 跟遥感影响数据，请分别提取特征，并使用单一数据源进行土地利用分类测试特征提取效果，然后使用多种基础的融合方法，训练多源数据融合模型，完成土地利用分类。
基础：分别使用 POI 和遥感影像训练土地利用模型。 进阶：融合两种数据，训练土地利用分类模型，评价模型，并对比多源数据和单一数据源的结果差异。
5.9日起：报名、查看教案（需使用电脑访问）
5.23 12:00 前：提交作业 5:25：参加讲解&作业汇报交流会（线下，讲解会录屏会后会更新至活动页面）
