尊龙凯时·(中国区)人生就是搏!

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研究员/教授

  • 姓名:周红敏
  • 性别:
  • 专家类别:高级实验师
  • 所属部门:北京师范大学地理科学学部/尊龙凯时 - 人生就是搏!科学国家重点尊龙凯时 - 人生就是搏!
  • 职务:
  • 职称:教授级高级工程师
  • 社会任职:
  • 电话:010-58806011
  • 传真:010-58805174
  • 电子邮件:zhouhm@bnu.edu.cn
  • 个人网页: 
  • 百人入选时间:
  • 杰青入选时间:
  • 通讯地址:北京市海淀区新街口外大街19号
  • 邮政编码:100875

    简历

  •   教育经历

      2012-2018 北京师范大学 地理科学学部 地图学与地理信息系统 博士 

      2005-2007 北京师范大学 地理学与尊龙凯时 - 人生就是搏!科学学院 地图学与地理信息系统 硕士 

      1999-2003 北京师范大学 数学系 应用数学 学士 

      

      工作经历 

      2007.8-今 北京师范大学地理科学学部 教授级高级工程师 

      2015.8-2016.9 美国马里兰大学 访问学者

    研究方向

  • 定量尊龙凯时 - 人生就是搏!

    承担科研项目情况

  • 1. 国家自然科学基金青年基金项目“窄波段尊龙凯时 - 人生就是搏!反照率地面测量和产品验证中的尺度问题研究”,主持,在研 

    2. 国家重点研发计划项目子课题“高分辨率叶面积指数尊龙凯时 - 人生就是搏!估算技术与变化分析”,主持,在研 

    3. 国家重点研发计划项目子课题 “基于国产高空间分辨率卫星数据的地表反照率尊龙凯时 - 人生就是搏!估算”,主持,在研 

    4. 国家重点基础研究发展计划(973计划)子课题“地表反照率多时间尺度动态特征分析”,主持,已结题 

    5. 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目课题 “基于地表参数知识库的尊龙凯时 - 人生就是搏!综合定量反演”,参与,已结题 

    6. 国家自然科学基金面上项目,“关联尊龙凯时 - 人生就是搏!与站点观测数据的多尺度地表参数反演”,参与,已结题 

    7. 国家自然科学基金面上项目,“耦合尊龙凯时 - 人生就是搏!瞬间模型与过程模型的地表参数反演”,参与,已结题

    获奖及荣誉

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    代表性成果

  • [1].Zhang, G., Zhou, H.*, Wang, C., Xue, H., Wang, J., & Wan, H. (2020). Forecasting Time Series Albedo Using NARnet Based on EEMD Decomposition. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1–14. doi:10.1109/tgrs.2019.2958048? 

    [2]. Zhou, H.*; Liang, S.; He, T.; Wang, J.; Bo, Y.; Wang, D. Evaluating the Spatial Representativeness of the MODerate Resolution Image Spectroradiometer Albedo Product (MCD43) at AmeriFlux Sites. Remote Sensing 2019, 11, 547. 

    [3]. Zhang, G., Zhou, H.*, Wang, C., Xue, H., Wang, J., & Wan, H. (2019). Time Series High-Resolution Land Surface Albedo Estimation Based on the Ensemble Kalman Filter Algorithm. Remote Sensing, 11(7), 753. 

    [4]. Zhou, H.*, Wang, J., Liang, S., "Design of a Novel Spectral Albedometer for Validating the MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer Spectral Albedo Product." Remote Sensing 10.1 (2018): 101. 

    [5]. Zhou, H.*, Wang, J., Liang, S., Xiao, Z., (2017). Extended Data-Based Mechanistic Method for Improving Leaf Area Index Time Series Estimation with Satellite Data. Remote Sensing, 9(6), 533. 

    [6]. Wang, J., Wang, J. D.,*; Shi, Y., Zhou, H., Liao, L., ?A Recursive Update Model for Estimating High-Resolution LAI Based on the NARX Neural Network and MODIS Times Series.?Remote Sens.?2019,?11(5), 219.? 

    [7]. Yan, G., Tong, Y., Yan, K., Mu, X., Chu, Q., Zhou, Y., ... & Zhou, H. (2018). Temporal extrapolation of daily downward shortwave radiation over cloud-free rugged terrains. Part 1: Analysis of topographic effects. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, (99), 1-20. 

    [8]. Tian, L., Wang, J. D., Zhou, H., Wang, J., (2018) Automatic detection of forest fire disturbance based on dynamic modelling from MODIS time-series observations, International Journal of Remote Sensing, 39:12, 3801-3815, DOI: 10.1080/01431161.2018.1437294 2018年3月15日online 

    [9]. Jian Wang, Jindi Wang, Hongmin Zhou, Zhiqiang Xiao, (2017). Detecting Forest Disturbance in Northeast China from GLASS LAI Time Series Data Using a Dynamic Model. Remote Sensing, 9, 1293 10. Gao, S., Liu, X., Bo, Y., Shi, Z., Zhou, H. (2019). Rubber Identification Based on Blended High Spatio-Temporal Resolution Optical Remote Sensing Data: A Case Study in Xishuangbanna. Remote Sensing, 11(5), 496.

     
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