个人简历
杨小红,中国地质大学(武汉)计算机学院副教授,硕士生导师,英国诺丁汉大学访问学者,2014年获得华中科技大学空间信息科学与技术专业博士学位。现任中国地质大学(武汉)计算机学院大数据系教师,SCI期刊Frontiers in Environmental Science客座编辑,International Journal of Remote Sensing, Remote Sensing Letters,Renote Sensing等SCI期刊审稿人。主要研究方向包括:数字孪生与大模型、BIM+GIS三维空间信息智能提取与分析、深度学习与遥感图像处理、遥感影像尺度转换与信息融合等。先后主持、参与完成国家科技重大专项、国家自然科学基金、湖北省重点研发、博士后基金面上项目等多项国家及省部级科研项目。 发表学术论文三十余篇,申请发明专利、软著十余项。
教育经历
[1]
2010.9-2014.6
华中科技大学
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空间信息科学与技术
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工学博士学位
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研究生(博士)毕业
[2]
2006.9-2008.6
华中科技大学
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空间信息科学与技术
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工学硕士学位
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硕士研究生毕业
[3]
2002.9-2006.6
中国地质大学(武汉)
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计算机科学与技术
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学士学位
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大学本科
工作经历
[1]
2022.12-2023.12
University of Nottingham
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访问学者
[2]
2020.7-至今
中国地质大学(武汉)
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计算机学院大数据系
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硕士生导师
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在岗
[3]
2014.6-2020.7
中国地质大学(武汉)
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国家地理信息系统工程技术研究中心
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硕士生导师
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在岗
研究方向
[1] 数字孪生与大模型
[2] 图像处理、深度学习
[3] 遥感智能解译
[4] 遥感影像尺度转换与信息融合;
[5] BIM+GIS、三维空间信息智能提取与分析
联系方式
[1] 手机号码: 5a4a81b73bb6cc4ed16ea61627c9822e9ea1dde77bbd310296ab158c424311a43806b06dfcf7442ba73fd22b4d9bafefee912a21f417e42c3950d67f52d3eaddf6d23bbc0ffad5856b8e29c2b6cf758c0c2833a8ff55da997ee965fd5561c8ba1c897272dff556cff6046d5a2fc6712354ed2d5299e02c200c7d14a90c8ada4c
[2] QQ号码: 45a0f3754b7e697ba0cd0f094b183d1fc0c63e8b3f2b8d386f7fab5ba6d2cac3ef2169e429c26cb52db6be9d913d72974bb37695b402998969778576ec3048c22dde90b6db0577834ab9f63321119bd6bf26f326eac48f89a6a8a09a0ad3222b5a05df767ecc7061fdd09d1fb401c5f0b68254bba913fcc2e45d81bde8d81516
[3] 邮编:
[4] 传真:
[5] 通讯/办公地址: 01bc4a7ce92b886e2730b896ad04b806d5905a60a6ce2adc438e402a3cd104be323f0b8438396aa8c6d7ace55caa0069eaa3cd55b29d40aef39aabf3951a072ef0722774776f03eb14afefcd946d5d1bc54b93c2e082ec99802f27b91ac94582448edeee9c5c2ea937aa7edf47bc5c95a71517b0f9c4381f44a6d28d6bbc03c5
[6] 办公室电话:
[7] 移动电话: 5a4a81b73bb6cc4ed16ea61627c9822e9ea1dde77bbd310296ab158c424311a43806b06dfcf7442ba73fd22b4d9bafefee912a21f417e42c3950d67f52d3eaddf6d23bbc0ffad5856b8e29c2b6cf758c0c2833a8ff55da997ee965fd5561c8ba1c897272dff556cff6046d5a2fc6712354ed2d5299e02c200c7d14a90c8ada4c
[8] 邮箱: 80f684100e0f9af770d8513cab965b8dd3e6d67b85ca4dbc542b7bf3ffe75b44aecf959aad15b1564fdb1b744044e4265a182ccc80d25a1cdc1cdb723d057d08e9e08479ab5099902704a7ab9d3259d708507d5ab83ea975fad54ccd279b54d4c70ea5d794a46b43fe6a0768e5d0ba2e72610ce9b24359e0707505a92d520311