姓名： 范剑超 导师类别： 硕导

所在专业： 计算机科学与技术 研究方向： 海洋遥感图像智能信息提取
学院/单位： 国家海洋环境监测中心
专业所属学院： 信息学院
专业技术职务： 副教授 行政职务：
性别： 男 E-Mail： jcfan@nmemc.org.cn
最高学位： 博士
通讯地址： 辽宁省大连市沙河口区凌河街42号
备注：
简历

范剑超，男，1985年出生，工学博士，副研究员，主要研究方向为多源卫星遥感数据的海洋要素信息智能提取，涉及卫星遥感、海洋科学和人工智能等多学科交叉。
个人专长：主要从事基于多源卫星遥感的海洋资源环境信息智能提取等方面的研究，依靠国家最新发射高分辨率卫星遥感影像，对海洋溢油、海洋油气开发利用、海水养殖、海岸带及海岛开发利用，生态红线修复和蓝色海湾整治等典型要素进行人工智能动态精确监测，属于新一代信息技术人工智能领域在海洋遥感领域的科学研究和典型应用。开展国产GF-3全极化SAR卫星在轨测试和海域使用信息提取关键技术研究，制定卫星遥感海域使用动态监测规范标准，推进遥感影像人工智能分析等新技术在环境监测领域应用研究。在全国海域形成海水养殖、围填海和海洋溢油等要素的高时空分辨率遥感动态监测专题产品，为国家海洋生态环境保护提供技术支撑。
主要科研成果：本人已开展多年基于多源卫星遥感的海洋资源环境信息智能提取的相关研究，并随香港中文大学IEEE Fellow, 诺伯特•维纳奖获得者王钧教授开展博士后相关研究工作。在国内外重要期刊和学术会议上发表论文67篇，其中SCI检索17篇、EI检索61篇、5篇SCI-I区论文，10篇SCI-II区论文，国内一级及核心期刊13篇，单篇最高影响因子为11.683，主持制定标准1项，专著1部，申请发明专利5项，软件著作权1项。荣获海洋工程科学技术奖，地理信息科技进步奖和吴文俊人工智能自然科学奖等多个省部级奖项，研究成果获得国内外专家的认可。主持高分重大科研专项子课题，实现GF-3号全极化合成孔径雷达卫星的预研、在轨测试调整和首批数据质量验证，推动海域使用卫星国产化率达到90%以上；主持和参加国家自然科学基金、国家重点研发计划相关子课题等多项科研项目，实现辽宁省、黄渤海和全球重点海水养殖区域、石油勘探开发工程等逐级动态监测，依托中国东盟海上合作基金，将我国先进海洋遥感智能信息提取技术推广至合作国家。搭建逆合成孔径雷达模拟成像平台，实现随机海况下多海洋目标模拟成像，建设高分海洋遥感信息智能提取系统，对国家海洋生态环境保护和重大海洋应急保障提供技术支撑，从而有效推动构建卫星遥感观测网络体系，推进人工智能等新技术在环境监测领域应用研究，形成高时空分辨率的海洋生态环境遥感动态精确监测能力。

教育经历

2003.9-2007.7 大连理工大学 学士
2007.9-2012.7 大连理工大学 博士
2013.9-2016.6香港中文大学和大连理工大学联合培养 博士后

工作经历

2012.7-2014.10 国家海洋环境监测中心 助理研究员
2014.10-至今 国家海洋环境监测中心 副研究员
2018.7-2019.7 圣路易斯华盛顿大学访问****

研究成果

主持科研项目：
（1）国防科工委，高分辨率对地观测系统重大科研专项，高分专项海域使用动态监测一期建设，在研，主持。
（2）科技部，国家重点研发计划“海洋环境安全保障”重点专项，海上目标识别与监视系统集成与应用示范，在研，单位负责人。
（3）科技部，国家重点研发计划"海洋环境安全保障"重点专项，微波遥感海洋信息提取技术研究，子课题7：静止轨道SAR海洋信息提取技术研究，在研，任务负责人。
（4）外交部，中国东盟海上合作基金项目，全球变化背景下南中国海近海生态系统监测与保护管理，子课题：复杂红树林生态环境调查，在研，子课题负责人。
（5）国家自然科学基金委员会，青年基金，GF-3极化SAR浮筏养殖散射机制分析及多特征集成识别方法研究，在研，主持。
（6）国家自然科学基金委员会，面上项目，高光谱与极化SAR图像协同深度学习分类方法研究，在研，参加。
（7）国家自然科学基金委员会，面上项目，随机海况下的长序列全极化SAR围填海特征分析与精确识别研究， 在研，参加。
（8）国家自然科学基金委员会，面上项目，基于神经动力学优化和有监督学习的非线性鲁棒预测控制方法及其应用，已结题，参加。
（9）国家海洋局，蓬莱19-3油田溢油事故对海洋生态修复技术研究项目，子任务五：辽东湾海上溢油风险监测与评估，主持。
（10）中国博士后科学基金会，面上项目，全极化SAR的非负特征提取和半监督多核模糊聚类研究，已结题，主持。
（11）国家发改委专项，中船航海运行服务平台建设，中国海区海洋专题数据服务（一期），主持。
（12）国家海洋局海洋溢油鉴别与损害评估技术重点实验室，开放研究基金，基于进化神经网络的SAR海洋溢油疑似区域分类研究，主持。
（13）国家海洋局海域管理技术重点实验室，重点项目基金，GF-3全极化SAR卫星围填海信息提取技术研究，主持。
（14）辽宁省海洋与渔业厅，辽宁海域溢油SAR卫星遥感业务化监测，已结题，主持。
（15）盘锦市海洋与渔业局，盘锦市蓝色海湾整治行动-整治修复跟踪监测，已结题，子课题负责人。

获奖情况

（1）2015年， 辽宁省优秀博士学位论文，辽宁省人民政府学位委员会，排名第1。
（2）2014年，大连理工大学优秀博士学位论文，大连理工大学，排名第1。
（3）2018年， 中国人工智能最高奖——第八届吴文俊人工智能自然科学奖二等奖，“高维复杂系统的神经网络特征分析、建模预测及模型优化理论”，排名第3。
（4）2018年，辽宁省自然科学学术成果奖，辽宁省自然科学学术成果奖评审委员会，一等奖，排名第1。
（5）2015年，辽宁省自然科学学术成果奖，辽宁省自然科学学术成果奖评审委员会，二等奖，排名第1。
（6）2016年，大连市自然科学学术成果奖，大连市科学技术学会，三等奖，排名第1。
（7）2014年，大连市自然科学学术成果奖，大连市科学技术学会，三等奖，排名第1。
（8）2017年，辽宁省“百千****才工程”万层次人才。
（9）2017年，地理信息科技进步奖，“基于移动端的海域使用调查监测系统研发与应用”，二等奖，排名第11。
（10）2018年，海洋工程科学技术奖，“全国海域动态遥感监测本地库建设与应用”，二等奖，排名第7。

专利著作

专利申请情况：
（1）《一种深度协同稀疏编码网络的合成孔径雷达遥感图像海洋浮筏识别方法》，专利号CN 5.1，授权公告号：CNA.
（2）《高分三号合成孔径雷达围填海信息自动提取方法》，专利号CN6.2，授权公告号：CNA.
（3）《高分辨率遥感影像的海上典型人造目标识别系统及方法》. 申请号：7.7.
（4）《多时相卫星遥感岛礁岸线及开发利用信息提取方法》. 申请号：3.9.
（5）《随机海况下海水浮筏养殖后向散射机理分析方法》. 申请号：.X.
软件著作权：
（1）高分系列遥感数据海域使用动态监测系统V1.0，2017SR424064.
规范标准：
（1）国家高分辨率对地观测系统重大专项标准，《高分海域使用动态监测技术规程》，GFB 51101—2018.
（2）国家重点研发计划重点专项标准—《海上目标识别与监视系统信息产品制作规范》（送审稿）.
（3）国家海洋环境监测中心卫星遥感业务化监测标准，溢油卫星遥感监测技术规程（送审稿）.

论文发表

在国内外学术会议和顶级期刊TFS，TNNLS，TGRS，JSTARS和PR上发表论文67篇，其中SCI检索17篇、EI检索61篇、5篇SCI-I区论文、10篇SCI-II区论文、国内一级及核心期刊13篇，单篇最高影响因子为11.683。在国内一级期刊《自动化学报》、《控制理论与应用》等发表相关论文。
近5年代表性学术论文
[1] Jianchao Fan, Jianhua Zhao, Wentao An, Yuanyuan Hu. Marine Floating Raft Aquaculture Detection of GF-3 PolSAR Images Based on Collective Multi-kernel Fuzzy Clustering. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2019, 12(8): 2741-2754.
[2] Jianchao Fan, Xiang Wang, Xinxin Wang, Jianhua Zhao, Xiaoxin Liu. Incremental Wishart Broad Learning System for Fast PolSAR Image Classification. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letter. 2019, 16(12): 1854-1858.
[3] Jianchao Fan, Kai Lin, Min Han. A Novel Joint Change Detection Approach Based on Weight-clustering Sparse Autoencoders. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2019, 12(2): 685-699.
[4] Jianchao Fan, Jun Wang. A Two-phase Fuzzy Clustering Algorithm Based on Neurodynamic Optimization with Its Application for PolSAR Image Segmentation. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2018, 26(1): 72-83.
[5] Jianchao Fan, Jun Wang. A Collective Neurodynamic Optimization Approach to Nonnegative Matrix Factorization. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2017, 28(10): 2344-2356.
[6] Jianchao Fan, Jun Wang, Min Han. Cooperative Coevolution for Large-scale Optimization Based on Kernel Fuzzy Clustering and Variable Trust Region Methods. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2014, 22(4): 829-839.
[7] Jianchao Fan, Min Han, Jun Wang. Single Point Iterative Weighted Fuzzy C-Means Clustering Algorithm for Remote Sensing Image Segmentation. Pattern Recognition. 2009, 42(11): 2527-2540.
[8] Yuanyuan Hu, Jianchao Fan and Jun Wang, Classification of PolSAR Images Based on Adaptive Nonlocal Stacked Sparse Autoencoder, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 15(7): 1050-1054.
[9] Yan Zheng, Jianchao Fan, Jun Wang. A Collective Neurodynamic Approach to Constrained Global Optimization. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2017, 28(5): 1206-1215.
[10] Min Han, Jianchao Fan, Jun Wang. A Dynamic Feedforward Neural Network Based on Gaussian Particle Swarm Optimization and its Application for Predictive Control. IEEE Transactions on Neural Networks, 2011, 22(9): 1457-1468.
[11] Jie Geng, Hongyu Wang, Jianchao Fan, Xiaorui Ma. SAR Image Classification via Deep Recurrent Encoding Neural Networks. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56(4): 2255-2269.
[12] Jie Geng, Hongyu Wang, Jianchao Fan, Xiaorui Ma. Deep Supervised and Contractive Neural Network for SAR Image Classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(4): 2442-2459.
[13] Jie Geng, Hongyu Wang, Jianchao Fan, Xiaorui Ma, Bing Wang. Wishart Distance-Based Joint Collaborative Representation for Polarimetric SAR Image Classification. IET Radar Sonar and Navigation, 2017, (11)11: 1620-1628.
[14] Min Bai, Hui Huang, Yan Yu, Jian Hao, Ji Zhang, Jianchao Fan, and Jun Yan. Trace analysis of oil-in-water by using visible LED and metal waveguide capillary. Optics Express. 2016, 24(13): 14538-14545.
[15] Jie Geng, Jianchao Fan, Hongyu Wang, Xiaorui Ma, Baoming Li, Fuliang Chen. High-Resolution SAR Image Classification via Deep Convolutional Auto-Encoders. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letter, 2015, 12(11): 2351-2355.
[16] Jianchao Fan, Fengshou Zhang, Dongzhi Zhao, Jun Wang. Oil Spill Monitoring based on SAR Remote Sensing Imagery. Aquatic Procedia, 2015, 3: 112-118.
[17] Jianchao Fan, Xinxin Wang, Xiang Wang, Xiaoxin Liu, Jianhua Zhao. GF-3 PolSAR Marine Aquaculture Recognition Based on Complex Convolutional Neural Networks. 10th International Conference on Intelligent Control and Information Process. December 14-19, 2019 Marrakech, Morocco, 112-115.
[18] Jianchao Fan, Xiaoxin Liu, Jianhua Zhao, Xiu Su, Xinxin Wang, Xiang Wang. Reclamation Aquaculture Detection Based on VHR UAV Aerial Images. 2019 International Conference on Information Science and Technology, August 2-6, 2019, Hulunbuir, China, 316-319.
[19] Jianchao Fan, Xiaoxin Liu, Yuanyuan Hu, Min Han. PolSAR Marine Aquaculture Detection Based on Nonlocal Stacked Sparse Autoencoder. 2019 International Symposium on Neural Networks (ISNN 2019), Moscow, Russia, July 10-12, 2019, 469-476.
[20] Deyi Wang, Jianchao Fan, Min Han, Dongbin Zhao, Ping Guo, Yuzhen Lu. Marine Floating Raft Aquaculture Back Scattering Feature Analysis Based On ISAR Imagery. 2018 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). 1902-1905, Nov. 18-21, Bengaluru, India.
[21] Jianchao Fan, Jianhua Zhao, Derui Song, Xinxin Wang, Xiang Wang, Xiu Su. Marine Floating Raft Aquaculture Dynamic Monitoring Based on Multi-source GF Imagery. The Seventh International Conference on Agro-Geoinformatics (Argo 2018). Hangzhou, China, 6-9 August 2018, 1-4.
[22] Jianchao Fan, Jianhua Zhao, Min Han, Xinxin Wang, and Bingnan Li. Marine Aquaculture Targets Automatic Recognition Based on GF-3 PolSAR Imagery. 2018 International Symposium on Neural Networks (ISNN 2018). Minsk, Belarus, 25-28 June 2018, 451-458.
[23] Jianchao Fan, Jianhua Zhao, Xinxin Wang, Xiang Wang, Jialan Chu, Bingnan Li. Marine Reclamation Feature Analysis Based On GF-3 SAR Remote Sensing Imagery. 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). Fort Worth, Texas, USA, 23-28 July 2017:1974-1977.
[24] Jianchao Fan, Ke Cao, Jianhua Zhao, Dawei Jiang, and Xiaoliang Tang. A Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm for Coastline SAR Image Automatic Detection. 12th World Congress on Intelligent Control and Automation, Gulin, China, 2016, 822-825.
[25] 范剑超, 姜大伟, 赵建华, 初佳兰, 谢春华, 安文韬, 黄凤荣. GF-3 号 SAR 卫星遥感围填海监测方法研究——以大连金州湾为例. 海洋科学. 2017, 41(12):60-65.
[26] 范剑超, 王德毅, 赵建华, 宋德瑞, 韩敏. 高分三号SAR影像在国家海域使用动态监测中的应用. 雷达学报. 2017, 6(5): 456-472.
[27] 胡园园, 范剑超, 王钧. 广义统计区域合并的图像浮筏养殖信息提取. 中国图象图形学报, 2017, 22(5): 0610-0621.
[28] 耿杰, 范剑超, 初佳兰, 王洪玉. 基于深度协同稀疏编码网络的海洋浮筏SAR 图像目标识别. 自动化学报, 2016, 42(4): 593-604.
[29] 姜大伟, 范剑超, 黄凤荣. SAR图像海岸线检测的区域距离正则化几何主动轮廓模型. 测绘学报, 2016, 45(9): 1096-1103.
[30] 范剑超, 王涛. 基于非负矩阵分解和支持向量机的墨西哥湾溢油HJ-1星遥感图像分类. 海洋环境科学, 2015, 34(3): 441-446.