|
基本信息Personal Information
教授 博士生导师 硕士生导师
主要任职 : 国家地理信息系统工程技术研究中心学术副主任、灾害遥感实验室负责人、遥感智能信息处理研究所所长
其他任职 : 中国地理学会、中国气象学会、国际数字地球学会等专委会委员、JAMC副编辑、联合国国际电信联盟焦点组专家等
曾获荣誉 : 全球前2%顶尖科学家、中国知网高被引学者、湖北省自然科学二等奖、中国发明协会二等奖、中国气象服务协会气象科技创新奖二等奖、长江技术经济学会科技进步二等奖、中国水运建设行业协会科技进步二等奖、美国硅谷国际发明展银奖、Remote Sensing of Environment突出审稿贡献、《干旱气象》优秀论文、优秀研究生导师、研究生的良师益友等16项
性别 : 男
出生年月 : 1989年07月08日
毕业院校 : 武汉大学
学历 : 博士研究生
学位 : 理学博士学位
在职信息 : 在职
所在单位 : 国家地理信息系统工程技术研究中心；地理与信息工程学院
学科 : 地理信息科学 遥感科学与技术
办公地点 : 未来城校区地理与信息工程学院423
联系方式 : zhangxiang76@cug.edu.cn
Email :
点面数据融合研究论文发表
发布时间 ： 2022-07-12 点击量 ：
研究动机：如何采用点面数据融合方法，生成3H（High Accuracy, High Spatial Resolution, and High Spatio-Temporal Continuity）数据集？
研究成果：点面数据融合（地面监测站网与卫星遥感数据融合）一直是对地观测传感网理论和灾害环境监测应用中的核心问题。研究团队于2016年提出了星地数据融合SICR（Satellite and In-situ sensor Collaboration Reconstruction）方法，初步论证了这一思路能够解决光学卫星观测受云遮挡导致观测盲区的问题，显著提高了土壤水分数据时空覆盖度，发表于IEEE TGRS期刊。2022年4月19日，水文领域顶级期刊Water Reseources Research继续发表团队关于点面融合方法的最新研究成果，进一步明确提出3H数据的概念，并基于深度学习模型发展形成GRASPS（Generate high Resolution, Accurate, Seamless data using Point-Surface fusion）方法，生成了区域每日30米、空间无缝且最高精度的土壤水分数据成果。该项成果系统性论证了点面数据融合方法的显著优势和学科贡献，可为干旱灾害，特别是骤旱监测分析提供最高质量的数据集。项目合作者还包括美国UIUC Peng Fu博士、MIT Jianzhi Dong博士、地大顾西辉教授、韩京国立大学Won-Ho Nam教授和UT-Austin Dev Niyogi教授等人。
论文链接：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/2021WR030827