姓名 | 徐凯健 | 性别 | 男 | |
出生年月 | 职称 | 讲师 | ||
行政职务 | 研究生导师 | 硕士生导师 | ||
kaijianxu@hfut.edu.cn | 联系电话 | |||
通讯地址 | 安徽省合肥市屯溪路193号 | 邮编 | 230009 | |
个人简介 | 徐凯健,男,博士,讲师,硕士生导师。主要从事资源环境遥感、植被生态遥感等相关研究。 | |||
研究领域 | 资源环境遥感;植被生态遥感;遥感数字图像处理技术;GIS应用;深度学习 | |||
教学工作 | 自然资源学;地貌学;遥感原理;遥感图像处理与分析;地理信息科学导论;大学地理导论;地理学综合野外实习 | |||
科研工作 | 近五年:1.中央高校基本科研业务费专项,红边时谱与纹理特性协同的亚热带典型优势树种智能识别研究,2021-2022;2.安徽省自然科学基金项目,基于高分辨率时序影像特征的森林树种精细识别方法及尺度效应研究,2020-2022;3.工业安全与应急技术安徽省重点实验室自主创新专项,遥感与GIS技术发展战略研究,2020-2021;4.国家自然科学基金项目,结合播种期农田遥感信息的冬小麦NDVI复杂土壤背景影响去除模式,2018-2021;5.平安煤炭开采工程技术研究院有限责任公司委托项目,基于多源遥感数据的淮南采煤沉陷区生态环境时空演变分析,2018-2020;6.国家重点研发计划专项,区域人工林资源遥感动态监测技术,2017-2020;7.国家科技重大专项,GF-6卫星宽幅相机地表覆盖监测及地表覆盖变化快速检测技术,2017-2019;8.国家科技重大专项,基于GF-6卫星数据融合和纹理特征的人工地物识别技术,2017-2019;9.国家科技重大专项,GF-5高光谱载荷的典型植被参量反演技术,2015-2017;10.国家科技重大专项,基于高时间谱GF-4卫星数据的典型地类识别和特征提取技术,2015-2017。 | |||
论著获奖 | 近五年:[1] Yu, W., Zhao, P., Xu, K., Zhao, Y., Sheng, P., Ma, J. Evaluation of red-edge features for identifying subtropical tree species based on Sentinel-2 and Gaofen-6 time series[J]. Int. J. Remote Sens. 2022.(SCI)[2] Lu, Y., Wu, P., Xu, K. Multi-time scale analysis of urbanization in urban thermal environment in major function-oriented zones at Landsat-scale: a case study of Hefei city, China[J]. Land. 2022.(SCI)[3] 赵月娇, 赵萍, 徐凯健, 申鹏举, 于婉婉. 安徽省PM2.5浓度反演方法对比及时空变化研究[J]. 环境科学与技术, 2022. [4] Xu, K., Zhang, Z., Yu, W., Zhao, P., Yue, J., Deng, Y., Geng, J. How spatial resolution affects forest phenology and tree-species classification based on satellite and up-scaled time-series images[J]. Remote Sens. 2021.(SCI)[5] 于婉婉, 徐凯健, 赵萍, 申鹏举, 赵月娇. Sentinel-2影像红边谱段对不同生长期区域优势树种识别的影响[J]. 地理与地理信息科学, 2021. [6] Geng, J., Yuan, G., Chen J., et al. Errors analysis of LAI measurements with LAI-2000 due to discrete view angular ranges angles for continuous canopies[J]. Remote Sens. 2021. [7] Yue, J., Zhou, C., Guo, W., Feng, H., Xu, K. Estimation of winter-wheat above-ground biomass using the wavelet analysis of unmanned aerial vehicle-based digital images and hyperspectral crop canopy images[J]. Int. J. Remote Sens. 2021.(SCI)[8] Yue, J., Feng, H., Li, Z., Zhou, C., Xu, K. Mapping winter-wheat biomass and grain yield based on a crop model and UAV remote sensing[J]. Int. J. Remote Sens. 2021.(SCI)[9] Xu, K., Tian, Q., Zhang, Z., Yue, J., Chang, C. Tree species (genera) identification with GF-1 time-series in a forested landscape, northeast China[J]. Remote Sens. 2020.(SCI)[10] 唐少飞, 田庆久, 徐凯健, 徐念旭. 基于Sentinel-2的落叶松林龄信息反演研究[J]. 遥感学报, 2020.(EI)[11] Xu, K., Chang, C., Tian, Q., Zeng, H., Xie, J. Recovery of forest carbon density and carbon storage in a soil-degraded landscape in southeastern China[J]. Eur. J. Forest Res. 2019.(SCI)[12] Xu, K., Tian, Q., Yang, Y., Yue, J., Tang, S. How up-scaling of remote-sensing images affects land-cover classification by comparison with multiscale satellite images[J]. Int. J. Remote Sens. 2019.(SCI)[13] 徐凯健, 田庆久, 徐念旭, 岳继博, 唐少飞. 基于时序NDVI与光谱微分变换的森林优势树种识别[J]. 光谱学与光谱分析, 2019.(SCI)[14] Yue, J., Tian, J., Tian, Q.,Xu, K., Xu, N. Development of soil moisture indices from differences in water absorption between shortwave-infrared bands[J]. ISPRS J. Photogramm. 2019.(SCI)[15] Yue, J., Tian, Q., Dong, X., Xu, K., Zhou, C. Using hyperspectral crop residue angle index to estimate maize and winter-wheat residue cover: A laboratory study[J]. Remote Sens. 2019.(SCI)[16]Xu, N., Tian,Jia., Tian, Q.,Xu, K., Tang, S. Spectral features of vegetation red edge with different illuminated/shaded canopy proportions[J]. Remote Sens. 2019.(SCI)[17] Yue, J., Tian, Q., Tang, S., Xu, K., Zhou, C. A dynamic soil endmember spectrum selection approach for soil and crop residue linear spectral unmixing analysis[J]. Int. J. Appl. Earth Obs. 2019.(SCI)[18] Yue, J., Yang, G., Tian, Q., Feng, H., Xu, K., Zhou, C. Estimate of winter-wheat above-ground biomass based on UAV ultrahigh-ground-resolution image textures and vegetation indices[J]. ISPRS J. Photogramm. 2019.(SCI)[19] 朱小波, 田庆久, 徐凯健, 吕春光, 王玲. 高分四号静止卫星辐射性能模拟与信噪比分析[J]. 遥感学报, 2019.(EI)[20] 徐凯健, 田庆久, 朱小波, 杨闫君, 焦俊男. 空间尺度上推转换对影像信息的影响分析[J]. 测绘科学, 2019. [21] 徐凯健, 田庆久, 岳继博, 唐少飞. 基于多光谱影像的森林树种识别及其空间尺度响应[J]. 应用生态学报, 2018. [22] 徐凯健, 田庆久, 杨闫君, 徐念旭. 遥感土地覆被分类的空间尺度响应研究[J]. 地球信息科学学报, 2018. [23] Shen, H., Lin, Y., Tian, Q., Xu, K., Jiao, J. A comparison of multiple classifier combinations using different voting-weights for remote sensing image classification[J]. Int. J. Remote Sens. 2018.(SCI)[24] 徐念旭, 田庆久, 申怀飞, 徐凯健. 基于微分变换的高光谱马尾松和杉木识别[J]. 国土资源遥感, 2018. [25] 杨闫君, 田庆久, 占玉林, 陶波, 徐凯健. 空间分辨率与纹理特征对多光谱遥感分类的影响[J]. 地球信息科学学报, 2018. [26] 徐凯健, 曾宏达, 朱小波, 田庆久. 基于五种大气校正的多时相森林碳储量遥感反演研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2017.(SCI)[27] 徐凯健, 曾宏达, 任婕, 谢锦升, 杨玉盛. 亚热带典型红壤侵蚀区人类活动对植被覆盖度及景观格局的影响[J]. 生态学报, 2016. [28] 徐凯健, 林伟盛, 杨智杰, 任婕, 刘小飞, 熊德成, 谢锦升, 杨玉盛. 米槠人促更新林皆伐火烧后初期土壤CO2通量动态[J]. 林业科学研究, 2016. [29] 徐凯健, 谢锦升, 曾宏达, 吕茂奎, 任婕, 杨玉盛. 生态恢复条件下典型红壤侵蚀区马尾松林碳储量时空变化与驱动力分析[J]. 中国水土保持科学, 2016. 其他:1.国家发明专利(CN112348812A),林分年龄信息测量方法及装置;2.计算机软件著作权(2022SR0324156),格网DEM构建及地形特征线提取系统。 获奖:1.合肥工业大学优秀班主任,2020;2.金沙js6666登录入口优秀班主任,2021;3.金沙js6666登录入口青年教师讲课比赛三等奖,2021。 |