12月15日上午10点，深圳大学的贾森教授前来我组进行学术访问与交流。在会上，贾森老师对其近年来研究的基于高光谱遥感影像的超像素分割算法及其相关应用做了详细的介绍，随后我组同学就超像素分类和高光谱稀疏解混等内容与贾老师进行了讨论。钟燕飞教授及RSIDEA小组老师同学出席了本次会议。
     贾森老师是深圳大学教授，青年长江学者，主要从事人工智能、机器学习和遥感信息处理等相关工作。在本次报告中，贾森老师针对高光谱遥感图像像元分布的空间分布特点，利用超像素方法对地物空间分布的结构信息进行提取。其中，在预处理分类方法中，提出了基于超像素的多任务分类框架，结合超像素和薛定谔特征映射，对二维Gabor特征进行降维，实现了超像素和特征降维的有效融合；在后处理分类方法中，提出了基于超像素的自适应多尺度分类结果融合框架，利用不同尺度超像素包含不同空间信息对分类结果进行融合。

贾森教授讲解基于超像素的加权标签半监督分类算法

     随后，在Panel环节，我组同学积极提问，胡鑫同学就高光谱影像分类在同一景影像上进行模型训练和测试进行了提问，贾森老师在关注学术前沿的基础上给出了协同学习的观点。崔春旸同学提问了解混与分类的相关性，贾森老师建议开始非线性解混的相关工作。此次会议，我组同学收获良多。高分多源组的同学，学习了超像素与高光谱的相关知识，开阔了科研思路。另外，贾森老师为高光谱组的同学进行了诸多问题解答，提出了具有可行性的建议，例如使用解混和分类相结合的算法，在混合分解时采用异质性和梯度分析方式等。会后，贾森教授与我组师生进行了合影留念。本次会议取得了圆满成功。

贾森教授与我组师生合影