»姓名：杨俊芳

»系属：通信系

»学位：博士

»职称：讲师

»专业：计算机技术与资源信息工程

»导师类别：硕士生导师

»电子邮箱：yangjunfang@upc.edu.cn

»通讯地址：青岛市黄岛区长江西路66号

中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院

»概况

◎研究方向

海洋溢油光学遥感探测：利用多光谱、高光谱、热红外遥感手段，开展不同溢油类型、不同厚度油膜、油水乳化物的光谱和亮温分析，发展溢油范围检测、溢油类型识别、油膜厚度反演模型。

◎教育经历（倒序）

2018.07-2021.06   自然资源部第一海洋研究所  博士联合培养

2017.09-2021.06   中国石油大学（华东）博士（计算机技术与资源信息工程）

2015.07-2017.06 国家海洋局第一海洋研究所  硕士联合培养

2014.09-2017.06   中国石油大学（华东）硕士（测绘工程）

2010.09-2014.07   山东农业大学学士（测绘工程）

◎工作经历（倒序）

2024.04-至今中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院讲师

2021.09-2024.03 中国石油大学（华东）海洋与空间信息学院师资博士后（通信系）

◎协助指导研究生

[1] 王健，2020级，人工智能，学位论文题目：基于图神经网络的溢油高光谱油种与厚度影像分类。

[2] 徐美论，2020级，信息与通信工程，学位论文题目：基于注意力机制与多尺度动态卷积的高光谱溢油图像分类。

[3] 史顺晓，2020级，计算机科学与技术，学位论文题目：基于生成对抗网络的无监督海上溢油高光谱异常检测。

[4] 李璐瑶，2020级，信息与通信工程，学位论文题目：基于自编码器-生成对抗网络的海上溢油异常检测。

[5] 张宁，2021级，测绘工程，学位论文题目：海面溢油乳化物高光谱遥感类型识别与厚度反演方法研究，获得一等学业奖学金。

[6] 王美琪，2021级，测绘科学与技术，学位论文题目：高光谱与热红外遥感联合的海面油膜厚度反演方法研究，获得国家奖学金和一等学业奖学金。

[7] 王贝，2022级，测绘科学与技术，学位论文题目：联合高光谱与热红外数据的溢油油种识别方法研究。

◎承担项目

1.       国家自然科学基金青年项目：海面油包水乳化物厚度高光谱与红外遥感协同反演机理与算法研究，42206177，2023.01-2025.12，在研，主持。

2.       山东省自然科学基金青年项目：不同状态溢油污染类型多维度光学遥感深度学习识别研究，ZR2022QD075，2023.01-2025.12，在研，主持。

3.       中央高校自主创新科研计划项目：光热特征耦合的海面溢油乳化物遥感智能监测研究，24CX06035A，2024.05-2027.04，在研，主持。

4.       自然资源部海洋遥测技术创新中心开放基金：海面溢油及其乳化物高光谱遥感监测研究，2022004，2022.06-2024.05，在研，主持。

5.       青岛市博士后应用研究项目：溢油状态类型高光谱红外遥感识别和厚度反演研究，qdyy20210082，2022.06-2023.08，结题，主持。

6.       中央高校自主创新科研计划项目：基于无人机载高光谱的溢油污染类型准确识别研究，21CX06057A，2021.11-2023.08，结题，主持。

7.       NSFC-山东联合基金重点项目：近海无人机同轴多传感器生态巡查系统研制，U1906217，2020.01-2023.12，结题，参与。

8.       国家自然科学基金重大项目课题：典型海洋目标多维高分辨光学遥感识别反演方法与应用验证，61890964)，2019.01-2023.12，结题，参与。

◎研究生招生

招收信息与通信工程、新一代电子信息技术专业的硕士研究生2-3名，欢迎报考。

◎论文

1. Yang J.F., Hu Y.B.*, Ma   Y., et al. Combined retrieval of oil film thickness using hyperspectral and   thermal infrared remote senisng[J]. Remote Sensing, 2023, 15(22): 5415.

2. Wang M.Q.#, Yang   J.F.*#, Liu S.W., et al. Quantitative Inversion of Oil Film Thickness   Based on Airborne Hyperspectral Data Using the 1DCNN_GRU Model[J]. IEEE   Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 4208616.

3. Yang J.F.*, Wang J., Hu   Y.B., et al. Hyperspectral marine oil spill monitoring using a dual-branch   spatial–spectral   fusion model[J]. Remote Sensing, 2023, 15(17): 4170.

4. Yang J.F.*#, Hu Y.B.#,   Zhang J., et al. Identification of marine oil spill pollution using   hyperspectral combined with thermal infrared remote sensing[J]. Frontiers in   Marine Science, 2023, 10: 1135356.

5. Yang J.F., Ma Y.*,   Hu Y.B., et al. Decision fusion of deep learning and shallow learning for   marine oil spill detection[J]. Remote   Sensing, 2022, 14(3): 666.

6. Yang J.F.*, Hu Y.B., Ma   Y., et al. Research on oil spill pollution type identification using rpnet   deep learning model and airborne hyperspectral image[C]. 2022 IEEE   International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2022), 2022,   807-810.

7. 杨俊芳，万剑华，马毅*，等. 高光谱特征波段在海洋典型溢油油种识别中的精度评估[J]. 海洋科学, 2021, 45(4):   97-105.

8. Yang J.F., Wan J.H., Ma   Y.*, et al. Characterization analysis and identification of common   marine oil spill types using hyperspectral remote sensing[J]. International   Journal of Remote Sensing, 2020, 41(18): 7163-7185.

9. Yang J.F., Wan J.H., Ma   Y.*, et al. Oil spill hyperspectral remote sensing detection based on DCNN   with multi-scale features[J]. Journal of Coastal Research, 2019, 90(1): 332-339.   

10. Yang J.F., Wan J.H., Ma   Y.*, et al. Research on objected-oriented decision fusion for oil   spill detection on sea surface[C]. 2019 IEEE International Geoscience and   Remote Sensing Symposium (IGARSS 2019), 2019, 9772-9775.

11. Yang J.F., Ma Y.*,   Ren G.B., et al. Oil spill AISA+ hyperspectral data detection based on   different sea surface glint suppression methods[C]. The International   Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Informational   Sciences. 2018, XLII-3, 2083-2087.

12. 杨俊芳，马毅，任广波*，等. 基于国产高分卫星数据的现代黄河三角洲入侵植物互花米草遥感监测方法研究[J]. 海洋环境科学, 2017,   36(04): 596-602.

13. Yang J.F., Ma Y.*,   Ren G.B., et al. Coastalwetlandclassificationbased onhighresolutionSARand opticalimagefusion[C].   2016 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS),   2016, 10(1109): 886- 889.

14. Zhang N., Yang   J.F.*, Ma Y., et al. Hyperspectral remote sensing identification of   marine oil spills and emulsions using feature bands and double-branch   dual-attention mechanism network[J]. Journal of Oceanology and Limnology, 2024.   

15. Wang M.Q., Yang   J.F.*, Liu S.W., et al. Quantitative Inversion Ability Analysis Of Oil   Film Thickness Using Bright Temperature Difference Based On Thermal Infrared   Remote Sensing: a Ground-Based Simulation Experiment Of Marine Oil Spill[J].   Remote Sensing. 2023, 15: 2018.

16. Wang M.Q., Yang   J.F.*, Liu S.W., et al. Thermal Infrared Detection Of Oil Film Thickness   At Sea: Airborne And Portable Thermal Imagers Used In One Experiment[C]. 2023   IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2023),   2023, 1853-1856.

17. 张杰，杨俊芳*，李忠伟，等. 黄河三角洲生态保护和高质量发展面临的挑战及科技支撑对策建议[J]. 海洋科学, 2023, 47(5):   79-89.

18. Wang J., Li Z.W., Yang J.F.*, Liu S.W., Zhang J., Li S.B. A   multilevel spatial and spectral feature extraction network for marine oil   spill monitoring using airborne hyperspectral image[J]. Remote Sensing, 2023,   15(5): 1302.

19. Zhang N., Yang   J.F.*, Ma Y., et   al. Oil Spills And Emulsions Identification Using Random Forest Model[C].   2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS   2023), 2023, 7594-7597. 

◎专利

1.          马毅，杨俊芳，姜宗辰，胡亚斌. 基于光谱标准差特征分析的海洋溢油油种高光谱识别方法[P]. CN111626164B, 2023-06-02.

2.          马毅，杨俊芳，胡亚斌．基于多尺度特征深度卷积神经网络的海面溢油检测方法[P]．中国专利：CN109919123B,   2021-05-11.

3.          马毅，姜宗辰，杨俊芳．基于自扩展卷积神经网络的原油油膜绝对厚度反演方法[P]．中国专利：CN111595247B,   2021-11-02.