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中国矿业大学(徐州)

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中国考研网 考研网 » 院校信息 » 中国矿业大学(徐州) » 研究生导师介绍

中国矿业大学(徐州)环境与测绘学院研究生导师:张华

分类:导师信息 来源:中国矿业大学(徐州) 2019-07-04 相关院校:中国矿业大学(徐州)

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个人简介

张华,男,1979年9月出生,安徽肥东人,博士,副教授,硕士生导师。主要从事遥感数据不确定性、空间分析及GIS算法与应用系统开发。2001年获中国矿业大学测绘工程专业学士学位,2004年获中国矿业大学地图制图学与地理信息工程专业硕士学位,2012年获中国矿业大学地图制图学与地理信息工程专业博士学位。2004年至今一直在中国矿业大学从事教学和科研工作,2009.3-2010.9月在香港理工大学LSGI系作为研究助理进行遥感数据不确定性研究。发表学术论文20余篇,其中,在IEEE Transactions On Geoscience and Remote Sensing、ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing、IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters等杂志上发表SCI检索论文20余篇,第一作者7篇;在Mining Science and Technology等期刊上发表第一作者EI检索论文3篇,中文核心4篇。主持国家自然科学基金项目1项、国家十二五科技支撑项目1项、国家自然基金重点项目子项目1项。获得江苏省科学技术奖二等、三等奖、测绘科技进步奖二等奖及煤炭工业协会科技进步奖二等奖各1项。获江苏省2014年度优秀博士论文。

Email:zhhua_79@163.com

发表论文

1 Fuzzy-topology-integrated support vector machine for remotely sensed image classification 2012.03 IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing 50(3) 850-862

2 Spatial-Attraction-Based Markov Random Field Approach for Classification of High Spatial Resolution Multispectral Imagery 2014.02 IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 11(2) 489-493

3 Classification of Very High Spatial Resolution Imagery Based on a New Pixel Shape Feature Set 2014.05 IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 11(5) 940-944

4 A fuzzy local neighbourhood-attraction-based information c-means clustering algorithm for very high spatial resolution imagery classification 2014.12 Remote Sensing Letters 9(12) 843-852

5 Unsupervised change detection using fuzzy c-means and MRF from remotely sensed images 2013.4 Remote Sensing Letters 4(12) 1185-1194

6 Road Centerline Extraction From High-Resolution Imagery Based on Shape Features and Multivariate Adaptive Regression Splines 2013.10 IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 10(3) 583-587

7 Unsupervised change detection with Expectation-Maximization-based level set 2014.11. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 11(1) 210-214

8 Class Allocation for Soft-Then-Hard Subpixel Mapping Algorithms With Adaptive Visiting Order of Classes 2014.11 IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 11(9) 1494-1498

9 A Novel Dynamic Threshold Method for Unsupervised Change Detection from Remotely Sensed Images 2014.05 Remote Sensing Letters 5(4) 396-403

10 Spectral-Spatial Classification and Shape Features for Urban Road Centerline Extraction 2014.11 IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 11(4) 788-792

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