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姚春静


个人信息： 电子邮箱：yaocj@whu.edu.cn
入职时间：2012-09-01
所在单位：遥感信息工程学院
职务：教师
性别：女
职称：讲师

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个人简介 更多>>
姚春静，女，1981.04月生，武汉大学遥感学院讲师，2010年从武汉大学遥感信息工程学院获摄影测量与遥感工学博士学位，2010～2012在武汉大学资源与环境科学学院做博士后。 主要从事摄影测量与遥感领域中的理论研究、软件研发和应用研究，在机载LiDAR数据处理与应用、遥感图像模式识别、多源遥感图像配准等方面有比较丰富的理论研究和软件开发经验。作为核心人员，参加十一五国家863项目“通用遥感数据处理平台”的开发工作。主持自然基金“基于多分类器的激光雷达分类研究”，参与完成了十一五863目标导向类项目：机...

教育经历
2017.6-2018.5 荷兰特温特大学 |摄影测量与遥感 |访问****
2007.9-2010.5 武汉大学 |摄影测量与遥感 |工学博士学位

工作经历
2012.10-至今  武汉大学遥感信息工程学院  | 讲师 
2010.7-2012.9  武汉大学资源与环境科学学院  | 博士后 

社会兼职
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研究方向
摄影测量与遥感领域中的理论研究、软件研发和应用研究，机载LiDAR数据处理与应用、遥感图像模式识别、多源遥感图像配准等方面有比较丰富的理论研究和软件开发经验。

团队成员
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个人信息： 电子邮箱：yaocj@whu.edu.cn
入职时间：2012-09-01
所在单位：遥感信息工程学院
职务：教师
性别：女
职称：讲师

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当前位置: 中文主页 >> 科学研究
研究领域
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论文成果 更多>>
[1]. Hydroelectric power stations detection of Hubei Province using remote sensing imagery with convolutional neural networks. Sensors. 2019.
[2]. INDIVIDUAL TREE SPECIES CLASSIFICATION USING PROFILE METRICS SVM METHOD WITH AIRBORNE LIDAR DATA. Remote Sensing. 35 (2). 2019.
[3]. A Model Design for Risk Assessment of Line 3 Tripping Caused by Wildfires. Sensor. 2018.
[4]. The Moving-Profile based automatic extraction for building effective usage area using the LiDAR data. GeoInformatics & Geostastistics: An Overview.
[5]. Section-based PALM Tree Identification with LiDAR Point. International Workshop on Image and Data Fusion, 2017,ISPRS,. XLII (W7).

专利
[1]. 邬建伟 ,姚春静 ,马洪超 ,邬建伟 ,姚春静 和马洪超. RPC模型参数提取方法和几何纠正方法.

著作成果
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科研项目
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科研团队
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研究领域
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论文成果
[1]. Hydroelectric power stations detection of Hubei Province using remote sensing imagery with convolutional neural networks. Sensors. 2019.
[2]. INDIVIDUAL TREE SPECIES CLASSIFICATION USING PROFILE METRICS SVM METHOD WITH AIRBORNE LIDAR DATA. Remote Sensing. 35 (2). 2019.
[3]. A Model Design for Risk Assessment of Line 3 Tripping Caused by Wildfires. Sensor. 2018.
[4]. The Moving-Profile based automatic extraction for building effective usage area using the LiDAR data. GeoInformatics & Geostastistics: An Overview.
[5]. Section-based PALM Tree Identification with LiDAR Point. International Workshop on Image and Data Fusion, 2017,ISPRS,. XLII (W7).
[6]. A Method of Extracting Shoreline Based on Semantic Features Using Dual-Wavelength LiDAR Data. ISPRS. XLII (W7).
[7]. Application of Convolutional Neural Network in Classification of High Resolution Agricultural Remote Sensing Images. ISPRS. XLII (W7).
[8]. Embankment slope extraction based on semantic features using LiDAR data. Journal of Remote Sensing. 19 (02). 209-218. 2015.
[9]. Automatic Generation of Contours Based on Feature Constraints from LiDAR Point Clouds. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute. 31 (12). 113-116,123. 2014.
[10]. The direct registration of LiDAR point clouds and high resolution image based on linear features by introducing an unknown parameters. ISPRS –international Archives of the Photogrammetry and Remote Sensing. XXXIX (B4).

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