地理信息科学系杨梦诗副教授科研论文荣获isprs“智能感知及遥感应用”研讨会
最佳论文奖
2024年5月13-17日，在中国长沙召开的国际摄影测量与遥感学会“智能感知及遥感应用”研讨会上（isprs tc i symposium on intelligent sensing and remote sensing application），我院地理信息科学系教师杨梦诗、2022级资源与环境专业硕士生李赛伟等共同署名完成的论文《revealing urban deformation patterns through insar time series analysis with tcn and transfer learning》获得大会最佳论文奖（best paper award）。
论文针对当前合成孔径雷达干涉测量（insar）时间序列分析基于线性形变假设，忽略了潜在时序形变观测中所蕴含的运动学模式。论文结合数学和物理含义总结归纳时序insar中形变模式的范式，提出一种基于时域卷积网络（tcn）和迁移学习的的insar形变模式识别方法，该方法能够有效挖掘大面积insar地表形变特征并揭示地表形变模式，对于地质灾害防治具有重要意义。该方法已经在昆明市地表形变分析中验证了其可有效性。
