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孙开敏

Personal profile
个人简介
孙开敏，男，博士，江苏沛县人，武汉大学教授，博士生导师。主要研究方向为多源遥感影像变化检测、智能解译、时序分析以及无人机应用等。主持自然科学基金面上/青年基金各一项，主持高分专项课题三项，作为课题、子课题负责人参与863...
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Personal information
个人信息
教师英文名称：SUN Kaimin
电子邮箱：kaiminsun@163.com
所在单位：测绘遥感信息工程国家重点实验室
办公地点：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室105室
性别：男
联系方式：QQ **
职称：研究员
曾获荣誉：
2020:国家科技进步一等奖
2019:首届新一代风云气象卫星科学算法创新大赛二等奖
2019:测绘科技进步奖二等奖
2019:高等学校科学研究优秀成果技术发明一等奖
2015:湖北省技术发明奖二等奖
2010:教育部科学技术进步一等奖

Educational experience
教育经历
2002.9-2008.12 武汉大学遥感信息工程学院|摄影测量与遥感|工学博士学位|博士研究生毕业
硕博连读


1995.9-1999.6 武汉大学遥感信息工程学院|信息工程（计算机图形图像）|学士学位|本科(学士)






Educational experience
团队成员

团队成果介绍：http://jszy.whu.edu.cn/sunkaimin/zh_CN/article/259364/content/1211.htm#article
http://jszy.whu.edu.cn/sunkaimin/zh_CN/article/259364/content/1211.htm#article


Work experience
工作经历
2016.11-2017.11 地理科学系|马里兰大学


2008.10-至今 测绘遥感信息工程国家重点实验室|武汉大学


1999.7-2002.7 武汉适普软件股份有限公司|软件研发



Research direction
研究方向
[1]多源遥感影像变化检测：研究遥感大数据背景下，利用多源遥感影像实现变化检测，既包括航空航天遥感影像的二维变化检测，也包括机载星载三维变化检测方法研究。
[2]遥感影像智能解译：研究遥感图像前沿处理方法，基于传统方法、机器学习及最新的人工智能技术解决遥感影像的增强预处理、信息提取、场景分类、目标检测识别，实现对遥感影像内容的理解和应用。
[3]遥感影像时序分析：研究遥感大数据信息挖掘技术，以遥感大数据被背景的多源时序遥感影像间的时空谱一致性处理、时序分析方法，从中挖掘有价值信息及提升数据质量，当前主要和国家卫星气象中心合作，充分挖掘国产风云气象卫星高时效价值。
[4]无人机智能应用：以传统航空摄影测量技术为基础，并配合当前计算机视觉、人工智能及并行处理技术，研究基于航空视频/影像的在线目标检测识别、目标精确定位、三维重建、变化检测等智能在线应急处理。


Contact information
其他联系方式
邮编： 通讯/办公地址： 办公室电话： 邮箱：





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孙开敏

Personal profile
个人简介
孙开敏，男，博士，江苏沛县人，武汉大学教授，博士生导师。主要研究方向为多源遥感影像变化检测、智能解译、时序分析以及无人机应用等。主持自然科学基金面上/青年基金各一项，主持高分专项课题三项，作为课题、子课题负责人参与863...
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科研团队
[1]. [1]孙开敏教授团队介绍


研究领域
主要研究方向为多源遥感影像变化检测、遥感影像智能解译、遥感大数据时序分析以及无人机智能应用等



科研项目
[1]. 大倾角**测量技术.
[2]. 基于大数据的城区地面建筑物变化实时监察分析比对系统.
[3]. 激光测距辅助目标定位技术研究.
[4]. 空天地三维自动建模技术平台.
[5]. 国家“973”计划. 航空平台光电成像**技术研究.
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论文成果
[1]. Prototyping of LAI and FPAR Retrievals from GOES-16 Advanced Baseline Imager Data Using Global Optimizing Algorithm. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2021.
[2]. Vicarious Calibration of FengYun-3D MERSI-II at Railroad Valley Playa Site: A Case for Sensors with Large View Angles. Remote Sensing. 2021.
[3]. A Novel Deep Forest-Based Active Transfer Learning Method for PolSAR Images. Remote Sensing. 2020.
[4]. Multi-scale hierarchical sampling change detection using Random Forest for high-resolution satellite imagery. International Journal of Remote Sensing. 2018.
[5]. Radiometric Cross-Calibration of GF-4 PMS Sensor Based on Assimilation of Landsat-8 OLI Images. Remote Sensing. 2017.
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专利软著
[1]. 一种基于阴影的高分辨率遥感影像建筑物高度估测方法.
[2]. 一种遥感影像的相对辐射校正方法. ZL 6.4.
[3]. 基于随机森林的多尺度分层采样的高分卫星影像变化检测方法. ZL .2.
[4]. 用于大观测角传感器的交叉辐射定标方法及系统. ZL 2.6.
[5]. 一种基于面向对象的特定区域全自动变化监测方法. ZL 8.2.
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著作成果
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孙开敏，男，博士，江苏沛县人，武汉大学教授，博士生导师。主要研究方向为多源遥感影像变化检测、智能解译、时序分析以及无人机应用等。主持自然科学基金面上/青年基金各一项，主持高分专项课题三项，作为课题、子课题负责人参与863...
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科研团队
[1]. 孙开敏教授团队介绍
2020-06-20 点击：
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个人简介
孙开敏，男，博士，江苏沛县人，武汉大学教授，博士生导师。主要研究方向为多源遥感影像变化检测、智能解译、时序分析以及无人机应用等。主持自然科学基金面上/青年基金各一项，主持高分专项课题三项，作为课题、子课题负责人参与863...
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研究领域
主要研究方向为多源遥感影像变化检测、遥感影像智能解译、遥感大数据时序分析以及无人机智能应用等








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孙开敏



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个人简介
孙开敏，男，博士，江苏沛县人，武汉大学教授，博士生导师。主要研究方向为多源遥感影像变化检测、智能解译、时序分析以及无人机应用等。主持自然科学基金面上/青年基金各一项，主持高分专项课题三项，作为课题、子课题负责人参与863...
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科研项目
[1]. 大倾角**测量技术.

[2]. 基于大数据的城区地面建筑物变化实时监察分析比对系统.

[3]. 激光测距辅助目标定位技术研究.

[4]. 空天地三维自动建模技术平台.

[5]. 国家“973”计划. 航空平台光电成像**技术研究.

[6]. 基于深度学习的XX识别技术.

[7]. 高分重大专项. 机载倾斜/垂直几何构型下的光学图像快速几何校正与拼接技术.

[8]. 国家高技术产业化项目. 综合减灾空间信息服务应用系统.

[9]. 湖北省重大科技项目. 天空海一体化遥感目标智能认知理论及方法.

[10]. 国家重点研发计划. 区域协同遥感监测与应急服务技术体系.

[11]. 高分重大专项. 敏感区域环境构建与XX自动跟踪识别技术.

[12]. 国家自然科学基金项目. 多特征融合与集成学习的城市高分辨率遥感影像变化检测. **.

[13]. 高分专项. 灾害实物量评估技术研究及应用示范. 03-Y30B06-9001-13/15.

[14]. 高分专项. 机动接收XXX.

[15]. 无人机定位关键技术研究.

[16]. 国家自然科学基金项目. 基于全尺度树及多约束条件的对象级变化检测方法.

[17]. 高分专项. 卫星数据分类、变化检测及水体提取技术研发.

[18]. 多源图像匹配定位技术.

[19]. 中央财政自主研究课题. 无人机在线实时处理.

[20]. 中央财政自主研究课题. 无人机XX相机时序影像目标定位及变化发现方法研究.

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孙开敏，男，博士，江苏沛县人，武汉大学教授，博士生导师。主要研究方向为多源遥感影像变化检测、智能解译、时序分析以及无人机应用等。主持自然科学基金面上/青年基金各一项，主持高分专项课题三项，作为课题、子课题负责人参与863...
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论文成果
[1]. Prototyping of LAI and FPAR Retrievals from GOES-16 Advanced Baseline Imager Data Using Global Optimizing Algorithm. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2021.
[2]. Vicarious Calibration of FengYun-3D MERSI-II at Railroad Valley Playa Site: A Case for Sensors with Large View Angles. Remote Sensing. 2021.
[3]. A Novel Deep Forest-Based Active Transfer Learning Method for PolSAR Images. Remote Sensing. 2020.
[4]. Multi-scale hierarchical sampling change detection using Random Forest for high-resolution satellite imagery. International Journal of Remote Sensing. 2018.
[5]. Radiometric Cross-Calibration of GF-4 PMS Sensor Based on Assimilation of Landsat-8 OLI Images. Remote Sensing. 2017.
[6]. An Emergency Georeferencing Framework for GF-4 Imagery Based on GCP Prediction and Dynamic RPC Refinement. Remote Sensing. 2017.
[7]. Generation and Evaluation of LAI and FPAR Products from Himawari-8 Advanced Himawari Imager (AHI) Data. Remote Sensing. 2019.
[8]. 无人机影像应急并行处理负载均衡方法. 武汉大学学报. 2018.
[9]. Detecting building fa?ade damage from oblique aerial images using local symmetry feature and the Gini Index. Remote Sensing. 2018.
[10]. Algorithm for automatic image dodging of unmanned aerial vehicle images using two-dimensional radiometric spatial attributes. Journal of Applied Remote Sensing. 2016.
[11]. A New Approach to Perform Bundle Adjustment for Time Series UAV Images 3D Building Change Detection. Remote Sensing. 2017.
[12]. Algorithm for relative radiometric consistency process of remote sensing images based on object-oriented smoothing and contourlet transforms. . Appl. Remote Sens. 2014.
[13]. Cloud Detection for High-Resolution Satellite Imagery using Machine Learning and Multi-Feature Fusion. Remote Sensing. 2016.
[14]. 高分二号影像融合方法质量评价. 测绘科学. 2017.
[15]. Object-oriented Shadow Detection and Removal from Urban High-resolution Remote-sensing Images. IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing. 2014.
[16]. Comparison of four Machine Learning methods for Object-Oriented Change Detection in High-Resolution Satellite Imagery. Proceedings of SPIE 2017.
[17]. The Application Of Objects Change Vector Analysis In Object-level Change Detection. 2011 INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT COMPUTATION AND INDUSTRIAL APPLICATION (ICIA2011), VOL IV. 2011.
[18]. 地形图数字化栅格影像的变形几何纠正关键算法研究. 测绘信息与工程. (1007-3817). 2005.
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孙开敏，男，博士，江苏沛县人，武汉大学教授，博士生导师。主要研究方向为多源遥感影像变化检测、智能解译、时序分析以及无人机应用等。主持自然科学基金面上/青年基金各一项，主持高分专项课题三项，作为课题、子课题负责人参与863...
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专利软著
[1]. 一种基于阴影的高分辨率遥感影像建筑物高度估测方法.

[2]. 一种遥感影像的相对辐射校正方法. ZL 6.4.

[3]. 基于随机森林的多尺度分层采样的高分卫星影像变化检测方法. ZL .2.

[4]. 用于大观测角传感器的交叉辐射定标方法及系统. ZL 2.6.

[5]. 一种基于面向对象的特定区域全自动变化监测方法. ZL 8.2.

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教学成果
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