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師資概況

副教授
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王慶

時間:2018-05-21   來源:    訪問量:

姓名:

王慶

性别:


職稱:

副教授

學位:

博士


電話:

138866607327

傳真:

027-69111650


Email:

kidqing@yangtzeu.edu.cn

郵編:

430100


地址:

湖北省武漢市蔡甸區蔡甸街大學路111号


更多信息:

永利6774app手机版官网 永利6774app手机版官网地理信息科學系

簡曆: 

王慶,漢族。永利6774app手机版官网教師、碩士生導師。畢業于武漢大學攝影測量與遙感專業,獲博士學位。發表SCI檢索論文4篇,EI檢索論文2篇、中文核心論文5篇,出版專著1部,軟著2部,主持省部級科研項目1項、廳局級科研項目2項,參與項目包括國家自然科學基金2項、國家科技支撐計劃課題1項。指導本科省級大創項目2項(結題優秀1項),校級大創項目2項(結題優秀1項),指導研究生9名,指導本科生發表論文4篇。

研究方向:

高分辨遙感影像變化檢測方法研究以及在國土資源應用、遙感影像智能解譯在石油地質中應用。

工作及教育經曆:

199809-200206月,獲武漢大學信息工程專業學士;

200509-200806月,獲永利6774app手机版官网地圖學與地理信息系統專業碩士,導師王新海教授;

201209-201906月,獲武漢大學攝影測量與遙感專業工學博士,導師張曉東教授;

200206-至今,永利6774app手机版官网教師

主講課程:

《遙感原理及應用》、《ArcGIS地理信息系統》。

近五年承擔科研項目情況:

基于孿生神經網絡的高分辨率遙感影像變化檢測方法研究,江西省數字國土重點實驗室(廳局級),2022.4-2023.12,主持

基于深度學習的高分辨率遙感影像變化檢測方法研究,湖南科技大學測繪遙感信息工程湖南省重點實驗室(廳局級),2022.4-2023.12,主持

高分辨無人機變化檢測方法研究,江西省軍民融合研究院博士後創新實驗基地(縱向),2022.11-2023.12,主持

基于深度學習的高分辨率光學遙感影像分類方法研究學習樣本采集與标識,武漢大學,(橫向),2021.1-2021.6,主持

基于多尺度區域卷積神經網絡的碳酸鹽岩露頭縫洞自動提取,湖北省教育廳(省部級),2021.1-2022.12,主持

獲獎情況:

《安徽電網地理信息輔助設計平台》,2013年度電力行業優秀計算機軟件二等獎,中國電力規劃設計協會,排名82014

《遙感技術》優秀多媒體課件,永利6774app手机版官网,(校級),三等獎,排名22007

著作與教材:

張曉東,王文波,王慶等. 遙感影像變化檢測[M]. 武漢大學出版社,2015,武漢.

論文:*為通訊作者,發表論文10餘篇,SCI收錄4篇)

1. Wang Q*, Li M, Li G, et al. High-Resolution Remote Sensing Image Change Detection Method Based on Improved Siamese U-Net[J]. Remote Sensing, 2023, 15(14): 3517.(SCI)

2. Wu S, Wang Q*, Zeng Q, et al. Automatic extraction of outcrop cavity based on a multiscale regional convolution neural network[J]. Computers & Geosciences, 2022: 105038. (SCI)

3. 王慶*, 曾齊紅, 張友焱, .基于多尺度區域卷積神經網絡的露頭孔洞自動提取[J].現代地質,2021,35(04):1147-1154.(中文核心)

4. 吳思琪, 王慶*, 曾齊紅, . 基于深度學習的露頭地層剖面裂縫自動提取[J]. 石油物探, 2023, 62(2): 245-257. (中文核心)

5. 張吉玲,王慶*,王靜等.改進U-Net網絡的高分辨率遙感影像變化檢測算法[J].遙感信息,2023,38(03):122-129.(中文核心)

6. 闫彥芳, 王慶*, 曾齊紅, .多模态無人機影像的碎屑岩露頭岩性智能識别[J].激光與光電子學進展,2022,59(24):96-105.(中文核心)

7. 劉世川, 王慶*, 唐晴, .基于多特征提取與注意力機制深度學習的高分辨率影像松材線蟲病樹識别[J].林業工程學報,2022,7(01):177-184.(中文核心)

8. QING Wang, ZHANG Xiao-dong, CHEN Guan-zhou, et al. Change detection based on Faster R-CNN for high-resolution remote sensing images [J]. Remote Sensing Letters, 2018, 9(10): 923-932. (SCI)

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