6月1日上午，土地工程學(xué)院學(xué)術(shù)講座“四方講堂”第二十一講在學(xué)院三樓301會(huì)議室舉行。此次講座邀請(qǐng)加拿大皇家科學(xué)院院士、加拿大工程院院士、加拿大工程研究院院士李軍（Jonathan Li）教授作題為“AI-empowered Ground Filtering of Large-Scale Topographic Point Clouds”的報(bào)告，報(bào)告由土地工程學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)王劉華主持，土地學(xué)院50余名師生參加講座。

講座現(xiàn)場(chǎng)

講座中，李軍教授介紹了深度學(xué)習(xí)的前景和必要性。深度學(xué)習(xí)作為一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)大規(guī)模的數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)更復(fù)雜的問(wèn)題的解決，提升了模型的準(zhǔn)確性和真實(shí)性。他指出，深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域中的應(yīng)用將生成式AI帶入了一個(gè)新的高度。隨后李軍教授主要介紹了團(tuán)隊(duì)在地面濾波和洪水測(cè)圖方面的標(biāo)志性研究。李軍教授為大家詳細(xì)講述了當(dāng)前地面濾研究所面臨的挑戰(zhàn)、基于A(yíng)I進(jìn)行地面濾波研究的優(yōu)勢(shì)和研究現(xiàn)狀，以及團(tuán)隊(duì)基于A(yíng)LS點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建的超大規(guī)模的地面濾波數(shù)據(jù)集的相關(guān)信息。此外，李軍教授基于高精度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和AI技術(shù)重建了高精度的地面數(shù)字高程模型，并成功將其運(yùn)用至洪水災(zāi)害的預(yù)警研究方面。他提出的具有簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的洪水映射框架與傳統(tǒng)的洪水制圖方法相比，對(duì)洪水范圍和深度具有更加精確的評(píng)估結(jié)果，并建議同學(xué)們未來(lái)探索更高級(jí)的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，以提高所提出的框架的性能。

最后，李軍教授總結(jié)了人工智能與地球科學(xué)的學(xué)科交叉的方法，提出要將人工智能和地理機(jī)理相結(jié)合，并耐心解答了同學(xué)們提出的問(wèn)題，使同學(xué)們對(duì)相關(guān)知識(shí)有了更為深入的了解。

（審稿：王曉峰  網(wǎng)絡(luò)編輯：和燕）