近期，意大利帕维亚大学AndreaMarinoni博士后做客第142期对地观测与数字地球学术论坛，作题为“对地观测数据中的非线性高光谱解混与模式识别介绍”的学术报告。论坛由数字地球重点实验室高连如研究员主持。

　　报告主要从新的角度阐述了对地观测数据高效、高精度的理解和解译方法，并以大规模高光谱数据混合像元和分类为例介绍了典型模型与算法。

　　报告首先从遥感大数据的角度阐述了对地观测数︽据中广泛存在稀疏性与非线性，并介绍了一种高效的对地观测与数据处理的框架，然后详细介绍了其团队在非线性解混与分类方面的最新研究成果「。

　　他在非线性解混方面，介绍了一种更完备的适用于复杂几何结构的非线性光谱混合模型以及相应的丰度反演算法;在非线性遥感影像分类方面，介绍了一种以互信息为度量的分类方法。

　　最后，报告强调非线性遥感数▅据处理与超几何分析方法的重要性，并激励大家投入更多的精力到该领域中。

　　据悉，目前，Andrea博士正在意大利帕维亚大学进行博士后研究，致力于非线性信号处╲理方法在高光谱混合像元分解上的应用，以及将大数据挖掘技术应用于人类活动与自然环境的研究。Andrea博士于2009年赴加州大学洛杉矶分校访问学者，并于2011年获得〒为期两年的“DoteRicercaApplicata”奖项资助，于2015、2016年分别在Ben-Gurion大学、中山大学、上海交通大学做访问学者，并多次受邀→在国际大会上做口头报告，现为IEEE高级会员。