李坚
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个人信息Personal Information

教师拼音名称:Li Jian

所在单位:遥感与测绘工程学院

学历:博士研究生毕业

办公地点:北辰楼202

性别:男

联系方式:jian.li@nuist.edu.cn

学位:工学博士学位

在职信息:在岗

其他联系方式Other Contact Information

邮编 : 210044

通讯/办公地址 : 江苏省南京市宁六路219号北辰楼202

邮箱 : jian.li@nuist.edu.cn

个人简介Personal Profile

个人简介

李坚,博士,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室博士学位,美国南达科他州立大学地球空间科学卓越中心(Geospatial Sciences Center of Excellence, South Dakota State University)博士后,国家气象局卫星气象中心挂职访问。共发表论文11篇,其中SCI检索8篇,EI检索2篇,中文核心1篇。主持省部级项目1项,开放课题1项。从事图像处理地表分类农作物识别应用遥感数据融合等方向研究。

教育经历

2010 / 09 – 2015 / 01  武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室   摄影测量与遥感   博士    

2008 / 09 – 2010 / 06  武汉大学资源与环境科学学院   地图学与地理信息系统专业   硕士   

2004 / 09 – 2008 / 06  武汉大学资源与环境科学学院   地理信息系统专业   学士

个人职位

2024 / 03 – 2025 / 02 国家气象局卫星气象中心,挂职交流

2018 / 06 至今 遥感与测绘工程学院,南京信息工程大学

2015 / 08 – 2017 / 12 博士后研究员, 南达科他州州立大学, 地球空间科学卓越中心 Geospatial Sciences Center of Excellence, South Dakota State University

研究方向

图像处理;地表分类;农作物识别;应用遥感;数据融合

科研项目

1. 教育部, 教育部产学合作协同育人项目, 230902313194836, 高校特色专业新工科实践基地建设模式改革与实践, 2024-04 至今, 5万元, 在研, 主持

2. 自然资源部数字制图与国土信息应用重点实验室, 开放基金, ZRZYBWD202209, 基于核驱动模型的高分辨率遥感影像BRDF校正方法研究, 2022-09 至 今, 2万元, 在研, 主持

授课课程

1. 本科生课程:《地理信息系统》;《地球科学概论》;《Python语言程序设计》;《计算机视觉与模式识别》;《地球大数据与人工智能》等

2. 研究生课程:《当代地理信息》

发表论文

1.  Li, J., Chen, B., 2021, Optimal Solar Zenith Angle Definition for Combined Landsat-8 and Sentinel-2A/2B Data Angular Normalization Using Machine Learning Methods. Remote Sensing, 2021, 13(13), 2598. (https://doi.org/10.3390/rs13132598)

2.   Li, J., & Chen, B., 2020, Global Revisit Interval Analysis of Landsat-8-9 and Sentinel-2A-2B Data for Terrestrial Monitoring. Sensors, 20(22), 6631.

3.   Li, J., Roy, D.P., 2017, A Global Analysis of Sentinel-2A, Sentinel-2B and Landsat-8 Data Revisit Intervals and Implications for Terrestrial Monitoring, Remote Sensing, 9(9), 902.

4.   Roy, D.P., Li, J., Zhang, H.K., Yan, L., Huang, H., 2017, Examination of Sentinel-2A multi-spectral instrument (MSI) reflectance anisotropy and the suitability of a general method to normalize MSI reflectance to nadir BRDF adjusted reflectance, Remote Sensing of Environment, 199, 25-38. (https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.019)

5.        Roy, D.P., Li, J., Zhang, H.K., Yan, L., 2016, Best practices for the reprojection and resampling of Sentinel-2 Multi Spectral Instrument Level 1C data, Remote Sensing Letters, 7(11), 1023-1032. (doi:10.1080/2150704X.2016.1212419)

6.      Li, Z., Zhang, H.K., Roy, D.P., Yan, L., Huang, H., Li, J., 2017, Landsat 15 m panchromatic assisted downscaling (LPAD) of 30 m reflective wavelength data to Sentinel-2 20 m resolution, Remote Sensing, 9(7), 755.

7.      Li, J., Guo, B., Peng, Z., 2015, Image matching of junction-type feature points based on the third-order moment. Optik - International Journal for Light and Electron Optics, 126(4), 411-416. (doi:10.1016/j.ijleo.2014.05.053)

8.      Yan, L., Roy, D.P., Zhang, H.K., Li, J., Huang, H., 2016, An automated approach for sub-pixel registration of Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) and Sentinel-2 Multi Spectral Instrument (MSI) imagery. Remote Sensing, 8(6), 520.

9.      Roy, D.P., Zhang, H. K., Ju, J., Gomez-Dans, J. L., Lewis, P.E., Schaaf C.B., Sun, Q., Li, J., Huang, H., Kovalskyy, V., 2016, A general method to normalize Landsat reflectance data to nadir BRDF adjusted reflectance, Remote Sensing of Environment, 176, 255-271.

10.      Huang, H., Roy, D.P., Boschetti, B., Zhang, H.K., Yan, L., Kumar, S.S., Gomez-Dans, J., Li, J., 2016, Separability analysis of Sentinel-2A multi-spectral instrument (MSI) data for burned area discrimination, Remote Sensing, 8(10), 873.

11.    Li, J., Guo B., Xiao X., 2014, The Use of OpenMP parallel standards in massive data Delaunay triangulation. Applied Mechanics and Materials, 548, 1143-1147.

12.       李坚, 李德仁, 邵振峰. 一种并行计算的流数据Delaunay构网算法[J]. 武汉大学学报(信息科学版). 2013(7): 794-797. Geomatics and Information Science of Wuhan University. 2013(7): 794-797.  EI检索)

13.      李坚. 一种基于并行计算的海量点云Delaunay构网算法[J]. 测绘科学. 2015(11): 2143-2147. (中文核心)

 


  • 教育经历Education Background
  • 工作经历Work Experience
  • 研究方向Research Focus
  • 社会兼职Social Affiliations
  • 应用遥感;机器学习;地表分类;农作物识别;数据融合