传统图像数据以二维数据为主。从传统的光学到多光谱，高光谱，到近年的激光LiDAR数据。以相对灵活获取方式为目标对象提供大量可靠的观测数据。传统的经验类指数和模型无法及时有效的处理大规模数据，尤其是对于三维参数特征的提取。AI的爆发性发展，让一些基于需要大量算力的方法得到的可能。本报告将分享研究团队近年来基于深度学习对于二维数据城市树种的分类和三维建模，以及对于其相关衍生应用。

张孔文，加拿大菲沙河谷大学计算机系副教授，数字林业实验室主任。加拿大遥感协会理事及分区主席，加拿大测量协会理事，加拿大不列颠哥伦比亚省课程与学分转换委员会计算机教育委员会主席，西加拿大计算机教育协会理事。长期从事多平台遥感和人工智能方向的研究，在国际权威期刊和会议上发表论文100 余篇，担任多个国际学术期刊编委。