年3月17日，SCANLab顺利举办了“面向人类社会的可持续发展”逸仙交叉科学系列讲座第二期，中山大学地理科学与规划学院李军教授线上分享了“遥感与社交媒体数据的融合研究”。李军教授博士年于北京大学遥感所获得硕士学位，年于葡萄牙里斯本技术大学获得博士学位，现任IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing主编。李军教授的主要研究方向为多源数据融合与解译等。在本次讲座中，李军教授主要介绍一种地理最优传输理论，实现非结构化遥感数据与结构化社交媒体数据的融合观测。
首先，李军教授介绍了遥感数据与社交媒体数据的特点以及融合两种数据的意义。遥感数据具有客观性与宏观性的特点，观测物理属性，而社交媒体数据观测到的是对事件的社会感知信息，二者具有较好的互补性，两种异构数据的融合可以应用于多个领域中。
遥感数据通过观测不透水面来监测城市地区的发展状况，如水文、路标温度、水循环等信息。在地表不透水面信息遥感中，由于大部分不透水面材料具有和砂土石同源的特点，经常存在不透水面与裸土和阴影信息的混淆问题。而社交媒体数据在城市中十分丰富，借助社交媒体中的地理与人类活动信息，可以帮助我们对遥感数据中混淆的信息进行辨别，因此在城市应用中具有重要作用，如城市制图、应急事件监测等。
接着，李军教授介绍了几项以异构数据融合为手段的研究应用示例。
其一为城市不透水面制图。
该研究结合遥感、微博、POI数据，对广州不透水面进行了提取，结果表明，异构数据的融合有效提升了制图的精确度。
其二为城市灾害应急响应。
社交媒体的信息常常存在位置偏差，既包含主动差异，如个体发布事件信息的位置与事件发生的实际位置有偏差，也包括被动差异，如定位本身存在的差异。这种位置偏差对灾害事件的救援具有误导性，但以往较少有研究
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