武汉理工大学资源与环境工程学院导师:詹云军

发布时间:2021-10-08 编辑:考研派小莉 推荐访问:
武汉理工大学资源与环境工程学院导师:詹云军

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武汉理工大学资源与环境工程学院导师:詹云军 正文


  姓名:詹云军
  性别:男
  职称:副教授
  系别:区域规划与管理系

  詹云军,生于1976年10月,博士,副教授,硕导,加州大学圣芭芭拉分校地理系访问学者,武汉理工大学精品课程名师。主要从事城市遥感模拟、遥感信息智能化提取的研究。主持和参与项目20多项,其中国家自然科学基金4项,省自然科学基金3项,国家863课题1项,国土资源部重点项目1项(植被覆盖区高光谱遥感国土资源勘查),国际合作项目1项(高光谱遥感地质),横向项目多项。现正在研究的项目有:基于异速生长的元胞自动机城市住宅用地模拟方法研究、植被覆盖区遥感矿化信息挖掘探索性研究、西藏尼木铜多金属矿和云南迪庆羊拉铜矿找矿评价研究。主持及承担省校级教研项目4项,发表教研论文6篇,获校教学成果二等奖4项,湖北省教学成果奖三等奖一项。主持完成校级精品课程《遥感原理及应用》建设。以第一作者发表论文21篇,其中三大检索收录9篇。

  代表性论文
  1.ZHAN Yunjun, HU Guangdao, YUAN Yanbin, Hyperspectral RS Image Classification Based on Fractral and Rough Set, SPIE, 2007.11.(EI)
  2.ZHAN Yunjun, Hu Guangdao, Wu Yanyan, Hyperspectral Remote sensing Rock and Mineral Spectral Feature Mining Based on Rough Set Theory,IEEE, 2008,12.(EI)
  3.詹云军,黄解军,吴艳艳,基于神经网络与元胞自动机的城市扩展模拟[J].武汉理工大学学报,2009,1(核心)
  4.Yunjun Zhan,Yanyan Wu, Recognition of Altered Rock Based on Improved Particle Swarm Neural Network, Springer,2009,5(EI)
  5.詹云军,胡光道,吴艳艳,基于高光谱粗糙集分析的矿化信息挖掘[J].地质科技情报,2009,6(核心)
  6.Zhan Yunjun,Yang Haiwei. Study Urban Extension Spatial Differentiation Based on Multi-temporal Satellite Remote Sensing Images, IEEE, 2009. 7.(EI)
  7.Yunjun Zhan, Haiwei Yang, Yanyan Wu. Extracting Hazardous Geology Information Based on Spatial Data Mining,Published by IEEE computer society,2009,11.(EI)
  8.Yunjun Zhan, Yanyan Wu, Peipei Qi. Soil Erosion Investigation Based on Multi-Resource Spatial Information Integration. IEEE,2009.11.(EI)
  9.Zhan Yunjun, Yuan Yanbin, Wu Yanyan ,Qi Peipei. Experiment about Image Emporium Buildings Intelligent Recognition using Spatial Semantic Model, IEEE,2009, 12.(EI)
  10.Zhan Yunjun,Yanbin Yuan ,Huang Jiejun,et al. RS Image PCNN Automatical Segmentation Based on Information Entropy,IEEE,2010,4.(EI)
  11.Yunjun Zhan,Yujing Liang,Jiejun Huang. Remote Sensing Image Automatic Classification Based on Texture Feature. ICAIC, ICAIC 2011, Vol. 228 CCIS, PP:165-172(EI)
  12.Yunjun Zhan. Urban Residential Land Automatic Recognition from Remote Sensing Image Based on Combined Features, ICCIC 2011, Vol. 231 CCIS, pp:421-427(EI)

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