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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
1991-1995，北京科技大学，工业电气自动化专业，本科
1998-2001，北京工业大学，控制理论与控制工程专业，硕士
2002-2006，北京大学，摄影测量与遥感专业，博士
2、工作经历
1995-1998，太原钢铁集团
2006- ，北京建筑大学，副教授
1、在研项目
[1]2020 ISPRS Educational and Capacity Building Initiatives（国际摄影测量与遥感学会2020年教育和能力培训计划项目），（2020.1-2020.12）
[2]国家重点研发计划子课题：民族民间文化资源版权保护和解析，（2017YFB1402105），（2017-2020）
[3]横向项目：闻喜酒务头墓地M1高光谱数据获取与分析，（2018-2019）
2、结题项目
[1]国家自然科学基金项目（子项目）：遥感云图-电磁波-热红外对地震等重大地质灾害的预测机理（41371492）（2014-2017）；
[2]教师队伍建设—青年拔尖人才培育计划：多空间遥感传感器集成技术研究（2013-2015）
[3]北京市教委面上项目：面向文化遗产数字化保护的多传感器集成关键系统研究（2010-2011）
[4]北京市自然科学基金：基于高分辨率遥感影像的城市空间信息自动提取方法研究（2011-2012）
[5]市委组织部优秀人才项目：高分辨率遥感影像典型地物多特征自动分类机理研究（2009-2011）
[6]国家重点实验室开放项目：面向文物保护的多传感器集成及其空间数据获取方法研究（2009-2010）
[7]横向项目：航空遥感灾害监测应急演示系统设计与开发（2012-2014）
[8]国家自然科学基金（子项目）：无人机航空遥感视频图像电子稳像机理研究（60602042）（2007-2009）
[1]Lyu, S., Liu, Y., Hou, M. et al. Quantitative analysis of mixed pigments for Chinese paintings using the improved method of ratio spectra derivative spectrophotometry based on mode. Herit Sci 8, 31 (2020). https://doi.org/10.1186/s40494-020-00372-5(SCI)
[2]Miaole Hou, Ning Cao, Li Tan, Shuqiang Lyu*, et al. Extraction of Hidden Information under Sootiness on Murals Based on Hyperspectral Image Enhancement. Appl. Sci. 2019, 9, 3591; doi:10.3390/app9173591(SCI)
[3]Pingping Zhou, Miaole Hou, Shuqiang Lv, et al. Virtual Restoration of Stained Chinese Paintings Using Patch-Based Color Constrained Poisson Editing with Selected Hyperspectral Feature Bands[J]. Remote Sens. 2019, 11, 1384; doi:10.3390/rs11111384(SCI)
[4]Miaole Hou, Pingping Zhou, Shuqiang Lv, et al. Virtual restoration of stains on ancient paintings with maximum noise fraction transformation based on the hyperspectral imaging [J]. Journal of Cultural Heritage, 2018(34):136-144.(SCI)
[5]Mingyan Gu, Shuqiang Lyu*, Miaole Hou, et al. Classification and recognition of tomb information in hyperspectral image [C] International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences,2018,42(03):411-416.(EI)
[6]Yiyi Liu, Shuqiang Lyu*, Miaole Hou, et al. The comparison between NMF and ICA in pigment mixture identification of ancient Chinese paintings [C]. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2018, 42(03):1169-1172.(EI)
[7]Xueyun Yang, Miaole Hou, Shuqiang Lyu, et al. Information extraction in tomb pit using hyperspectral data [C].International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences,2018,42(03):2107-2111.（EI）
[8]吕书强, 赵帅阳, 谷明岩,等. 2016年12月8日新疆呼图壁县M_s6.2地震前热红外亮温异常分析[J]. 北京建筑大学学报,2018,34(03):27-31+45.
[9]Ning Pan, Miaole Hou, Shuqiang Lyu,etc., Extracting faded mural patterns based on the combination ofspatial-spectral feature of hyperspectral image, Journal of Cultural Heritage,2017,27:80-87（SCI）
[10]Bin LI, Shuqiang LYU, Dafeng ZHANG,etc， Pigments Identification of Paintings Using Subspace Distance Unmixing Algorithm，2017年第9届图形图像处理国际会议，2017年10月14-17日，青岛（EI）
[11]侯妙乐，潘宁，马清林，何海平，吕书强，胡云岗，高光谱成像技术在彩绘文物分析中的研究综述，光谱学与光谱分析，2017，3（6）：1852-1860（SCI）
[12]吕书强，尹琴丽，基于众数的比值导数法在混合颜料解混中的研究，光散射学报，2017，29（3）：261-265
[13]武望婷，谭丽，侯妙乐，吕书强，彭淼淼，高光谱技术在书画检测中的应用研究——以王震《三秋图》为例，地理信息世界，2017，24（3）：101-106
[14]Qinli Yin, Shuqiang Lv, Spectral unmixing of mineral pigment mixture by using derivative of ratio spectroscopy, 2016 Fourth International Workshop on Earth Observation and Remote Sensing Applications, 174-178, GuangZhou,China 7.4-7.6
[15]邢晓达，吕书强，尹琴丽，地面高光谱成像仪数据质量研究－以THEMIS-T-FPS2500为例，城市勘测，2016，（2）：74-78
[16]邢晓达，申茜，李俊生，张方方，庞治国，吕书强，基于HJ-CCD的漫湾坝区河流悬浮物浓度遥感反演，遥感技术应用，2016，31（4）：682-690
[17]吕书强，张思博，基于阈值分割和形态学的高分辨率遥感影像道路提取，北京建筑工程学院学报，2012
[18]LU Shuqiang, Semi-Automatic Building Extraction from High Resolution Remote Sensing Imagery Based on Mathematical Morphology，Proc. of the 2nd International Conf. On Multimedia Technology，2011
[19]LU Shuqiang, Application of LBS in Mobile Industrial and Commercial Administration Geographic Information System，Proc. of 2010 Second WRI World Congress on Software Engineering
[20]LU Shuqiang, Sub-Classification of Farmland in High Resolution RS Images Based on Textural and Spectral Features，2009 IEEE IGARSS
[21]LU Shuqiang, Extraction of diseases of wall paintings based on multi-spectral image analysis method，Journal of Information and Computational Science，2010
[22]吕书强，田巨慧，杜 磊，贾 娇，加权纹理特征在高分辨率遥感影像耕地再分类中的应用，测绘科学, 2009，34，Suppl：67-69
[23]吕书强，基于平行-透视投影的无人机遥感系统视频图像的立体镶嵌，北京建筑工程学院学报，2009
首都博物馆书画科学鉴定研究（参编，第三作者），北京联合出版社，2017年
1、授权发明专利
晏磊、赵红颖、王顺义、吕书强、张罡,CMOS数字成像系统,实用新型专利,实用新型专利登记号: 200420009008.6, 2004
2、公开发明专利
[1]“一种升降导轨式大幅面壁画高光谱图像采集装置”，吕书强，侯妙乐，曹鹏辉，高振华，北京建筑大学，202010186239.8
[2]“一种地面高光谱影像的几何配准与裁剪方法”，吕书强，侯妙乐，曹宁，肖美晨，北京建筑大学，202010244127.3
[3]“一种顾及吸收特征的光谱分段矿物颜料识别方法”，吕书强， 刘依依， 侯妙乐， 曹宁，黄纯豪，曹鹏辉，吴雨彤，北京建筑大学，CN201910684740.4
[4]“一种彩绘类文物混合颜料的分析方法”，吕书强，侯妙乐，尹琴丽，张陈峰，刘依依，北京建筑大学，201810259228.0；
[5]“一种彩绘类文物隐含信息的提取方法”，侯妙乐，吕书强，周平平，谭丽，谷明岩，杨雪韵，北京建筑大学，201810171760.7；
[6]“一种古字画辅助断代方法”，吕书强，侯妙乐，潘宁，刘依依，董庆豪，北京建筑大学，201810128702.6。
3、软件著作权
[1]遥感影像多特征纹理分割系统v1.0，（2013SR029427），2012
[2]古代壁画高光谱图像线状特征增强软件V1.0，2019
[3]壁画表面颜料脱落病害的数字化修复系统V1.0，2019
[4]彩绘文物表面矿物颜料识别系统V1.0，2019
[5]壁画表面颜料脱落与褪色病害高光谱提取系统V1.0，2019
1、教学科研奖励
[1]“彩绘类文物高光谱数字化保护关键技术研究”，测绘科技进步奖，一等奖，2018年（排名第2）；
[2] 北京市教学成果奖，二等奖，2017年（排名第3）；
[3] 北京建筑大学教学成果奖，一等奖，2016；
[4] 第五届全国测绘学科青年教师讲课竞赛一等奖，中国测绘学会，2008；
[5] 第五届北京市测绘学会青年教师讲课比赛一等奖，北京测绘学会，2008。
2、荣誉称号
[1]2019年指导学生团队参加第十六届“挑战杯” 全国大学生课外学术科技作品竞赛，获二等奖（学校历史最好成绩）。
[2]2019年指导学生团队参加第十届“挑战杯”首都大学生课外学术科技作品竞赛，获特等奖。
[3]2019年指导学生团队参加第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛北京赛区比赛，获二等奖。
[4]2019年指导学生团队参加北京建筑大学“鲁班杯”大学生课外学术科技作品竞赛，获特等奖。
[5]2019年指导学生团队参加北京建筑大学互联网+创新创业大赛，获特等奖。
[6]2018年指导本科生，“基于BP神经网络的彩绘文物表面病害高光谱识别方法”，，全国大学生科技论文竞赛，一等奖。
[7]2018年Esri杯中国大学生GIS软件开发竞赛遥感应用组优胜奖，优秀指导教师
[8]2017年Esri杯中国大学生GIS软件开发竞赛遥感应用组三等奖，优秀指导教师
[9]2017年参加“引智帮扶-延庆分队”实践活动，获首都大中专暑期社会实践优秀团队；
[10]2013年，北京市青年拔尖人才，北京市教委；
[1]文化遗产高光谱数字化保护，硕士
[2]城市遥感，硕士
[3]高光谱遥感，本科
[4]遥感技术应用，本科
[5]遥感基础，本科
[6]GIS工程与应用，本科
[7]计算机图形学，本科
[8]数据结构，本科
[9]专业英语，本科
累计指导毕业研究生8人，在读研究生6人。
[1]2016年指导研究生获北京市优秀毕业研究生称号。
[2]2017年指导研究生获校级优秀硕士论文。
[3]2018年指导研究生获得国家奖学金。
[4]2019年指导研究生获得国家奖学金。
2016-2019连续四年所指导研究生获得荣誉，连续两个硕导聘期满足研究生院导师免考核条件。
