1月6日，由武汉大学承担的国家自然科学基金委重大研究计划集成项目“大规模遥感影像样本库构建及开源遥感深度网络框架模型研究”发布了全球首个遥感影像智能解译机器学习专用框架LuoJiaNET和遥感影像样本库LuoJiaSET的相关成果。该成果为遥感智能解译新理论和新技术的验证奠定了基础，也为自然资源监测和社会经济发展等遥感信息智能处理的科研和应用提供平台及技术支撑。
发布会上，中国科学院院士龚健雅教授首先介绍了项目背景及其重要意义。胡翔云教授详细介绍了LuoJiaSET与LuoJiaNET的技术成果，姜良存副研究员与张觅副研究员对两个系统进行了演示，并与参会师生进行了互动答疑。中国科学院、中国工程院院士李德仁教授出席发布会，对LuoJiaNET与LuoJiaSET的进一步发展提出了优化顶层设计等指导意见。武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室主任陈锐志教授、遥感信息工程学院副院长乐鹏教授、华为湖北产业发展与生态部柳俊逸部长、智能遥感开源生态联盟成员，以及产业生态上下游合作伙伴、武汉大学师生等近600人以线下或线上形式出席了发布会。
据悉，基于技术路线和研究需求，项目组成了跨学科研究团队，由胡翔云教授负责，汇集了遥感信息工程学院、测绘遥感信息工程国家重点实验室、计算机学院的中青年学术骨干。在龚健雅院士的指导下，经过一年的攻关，项目形成了以下主要成果：（1）提出了遥感影像数据集分类标准和标注规范，研发了互联网协同样本标注系统，构建了多种类、百万规模的标注数据和标准数据集及其发布平台 - LuojiaSET；（2）针对遥感影像特点和应用需求，研发了遥感影像处理的深度神经网络开源架构、模型与网络优化方法，形成尺度通道灵活创建、数据通道自适应优选、多层级联合优化的遥感深度学习框架- LuojiaNET。团队还与华为公司签署了遥感领域人工智能项目的合作协议，吸引了头部遥感机构与龙头企业，在中国遥感应用协会指导下成立了智能遥感开源生态联盟，对于推进我国遥感技术进步，提升产业集群的核心竞争力与企业的自主创新能力具有建设性的意义。
