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北京建筑大学测绘与城市空间信息学院导师教师信息介绍简介-陈 强

本站小编 Free考研考试/2020-05-16

陈强,讲师,汉族,1986年10月生,河南焦作人,2017年毕业于北京师范大学,地图学与地理信息系统专业,获理学博士学位。北京市未来城市设计高精尖创新中心骨干成员,北京建筑大学智慧城市研究所成员,加拿大西安大略大学地理系访问学者。
主要从事城市空间高分遥感应用领域研究,主要研究方向为高分遥感影像分析、城市精细化信息管理、城市热空间遥感分析,城市生态环境遥感应用,城市自然灾害应急,GIS与智慧城市管理等。针对高分辨率遥感影像对象变化检测过程中有关影像分割、影像多特征选择以及影像对象的变化检测等环节均有较为深入的研究,提出了一套具有高度普适性的高分辨率遥感影像对象变化检测理论框架和技术规范,在面向对象遥感影像分析领域做出突出贡献。
主持或参与“十三五”国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家863计划、教育部高校自助科研基金、环保部公益项目、北京市自然科学基金、北京市教委一般性科研项目等各类国家级和省部级的科研项目,在《Remote Sensing》、《Sensors》、《Journal of Applied Remote Sensing》、《地理学报》、《生态学报》、《应用生态学报》等国内外杂志发表论文20余篇,其中SCI检索论文6篇,EI检索论文2篇,出版专著1部。入选北京市科协2020-2022年度青年人才托举项目工程。
  




任职经历

科学研究

学术论文

教材专著

专利著作权

奖励荣誉

讲授课程

研究生培养



1、教育经历
2012.09-2017.01 北京师范大学 地图学与地理信息系统 博士
2009.09-2012.06 北京师范大学 地图学与地理信息系统 硕士
2005.09-2009.06 中国矿业大学 测绘工程 学士
2、工作经历
2017.09-今 北京建筑大学 讲师
2019.09-2020.09 加拿大西安大略大学 访问学者



主持的在研项目
[1] “十三五”国家重点研发计划子课题:建筑垃圾时空分布变化检测技术研究(2018YFC0706003-4)(2018.7-2021.7)
[2] 国家自然科学基金青年项目:影像对象主导特征驱动的高分辨率遥感多类型变化检测研究(41801235)(2019.1-2021.12)
[3] 北京市教委科技计划一般项目:基于遗传粒子群的高分遥感影像特征自适应优化选择研究(KM201910016006)(2019.1-2020.12)
[4] 北京市自然科学基金面上项目(合作单位):“建筑-建筑群-城市”热环境多尺度温度测度及尺度转换(8192025)(2019.1-2021.12)

参与完成项目
[1] 教育部高校自主科研基金《面向对象的多特征分析与影像对象的变化检测》(227-105576) (2014-2017)
[2] 国家自然科学基金《基于遗传粒子群优化算法的遥感图像分类及融合研究》(41171318)(2012-2014)
[3] 国家环保部《全国生态环境十年变化(2000-2010年)遥感调查与评估》 (2012-2014)
[4] 国家"863"计划《农作物洪涝灾情遥感监测与评估关键技术研究》(2008AA12Z5475114)(2009-2010)
[5] 国家环保部公益项目《湿地生态环境甲烷监测技术规程研究》(200909113) (2010-2013)



[1] Yunhao Chen, Qiang Chen & Changfeng Jing. Multi-resolution segmentation parameters optimization and evaluation for VHR remote sensing image based on meanNSQI and discrepancy measure, Journal of Spatial Science.2019.6
[2] Chen Qiang, Jiang Jie, Du Mingyi, et al. A hybridization of an improved particle swarm optimization and fuzzy k-means algorithm for hyperspectral image classification. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLII-2/W13, 2019 ISPRS Geospatial Week 2019, 10–14 June 2019, Enschede, The Netherlands.
[3] Qiang Chen, Yunhao Chen. Multi-feature object-based change detection using self-adaptive weight change vector analysis. Remote Sensing. 2016, 8(7): 549.
[4] Qiang Chen, Yunhao Chen,Weiguo Jiang. Genetic particle swarm optimization–based feature selection for very-high-resolution remotely sensed imagery object change detection. Sensors. 2016, 16(8): 1204.
[5] Qiang Chen, Yunhao Chen, Weiguo Jiang. The change detection of high spatial resolution remotely sensed imagery based on OB-HMAD algorithm and spectral features. Spectroscopy and Spectral Analysis. 2015.35(6): 1709-1714 .
[6] Qiang Chen, Yunhao Chen. Object-based change detection of WorldView-2 data for urban dynamic monitoring. Proceedings of 5th Geographic Object-based Image Analysis. 2014.5. Thessaloniki, Greece.
[7] 陈强,陈云浩,蒋卫国. 基于支持向量回归模型的水稻田甲烷排放通量预测研究. 环境科学. 2013.34(8)
[8] 陈强,陈云浩,蒋卫国. 2001-2010年黄河流域生态系统植被净第一性生产力变化及气候因素驱动分析. 应用生态学报. 2014.25(10)
[9] 陈强,陈云浩,王萌杰. 2001-2010年洞庭湖生态系统质量遥感综合评价与分析. 生态学报. 2015.35(13)
[10] 陈强,潘英姿,蒋卫国. 湿地甲烷排放估算模型研究进展. 环境工程技术学报. 2012.2(1)


陈云浩,陈强. 面向对象的多特征分析与影像对象的变化检测, 科学出版社, 2019 (待出版).






住建部华夏建设科学技术奖,二等奖



《微波遥感》,本科
《遥感软件》,本科






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