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个人简介

主要从事地理信息系统(GIS)、地理空间传感网(Sensor Web)和智慧城市(Smart City)研究。在传感网资源集成管理、观测建模与服务、时空优化布局等方面取得了一系列原创性研究成果,获得2017年湖北省技术发明一等奖,牵头制定国际电信联盟ITU智慧城市国际标准1项,在International Journal of Geographical Information Science、Environmental Modelling & Software、Journal of Hydrology、Computers & Geosciences等GIS、环境监测、水文学领域国际权威期刊发表SCI/EI论文20篇,主持国家重点研发计划项目子课题1项、国家自然科学基金1项、博士后基金1项,作为骨干成员参加国家重点研发计划项目“城市多尺度综合感知共性体系与无缝感知技术”,完成国家973项目课题“对地观测传感网耦合模型与建模理论”、863项目“智慧城市(二期)城市信息多层次智能决策关键技术与系统”,获得多项国家发明专利和软件著作权。担任IJGIS、EMS、JH等多个期刊审稿人,ITU-T SG20物联网与智慧城市国际标准工作组编辑。 欢迎有志从事GIS时空优化模型与算法、智慧城市综合感知、观测场景三维仿真研究的同学们报考! 招生专业:(1)学硕:地理学(070503地图学与地理信息系统:地学大数据智能管理与综合分析方向);(2)专硕:0857资源与环境 科研项目: 1、国家重点研发计划项目“面向城市群的区域生态环境智能感知技术与系统示范”课题“区域生态环境在线智能感知系统”(2019YFB2102903),2020.01-2022.12,220万,主持,子课题负责人,在研 2、国家重点研发计划项目“城市多尺度综合感知技术与体系”课题“城市多尺度综合感知共性体系与无缝感知技术”(2018YFB2100501),2019.07-2022.06,60万,在研 3、国家自然科学基金青年项目“基于星地协同的水文传感网时空覆盖优化布局方法研究”(41701453),2018-2020年,25万,项目负责人,在研 4、中央高校杰出人才培育基金项目“应急场景下传感网关联协同优化布局方法研究”(CUG190616),2019-2021年,20万,项目负责人,在研 5、武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金课题“面向水文监测的星地协同传感网时空最大覆盖优化布局方法研究”(17I02),2018-2019年,5万,项目负责人,在研 6、中国博士后科学基金面上资助项目“天地一体化水文传感网优化布局研究:以降雨监测为例”(2016M602389),2017-2018年,5万,项目负责人,已结题 7、中央高校基本科研业务费区域引导专项项目“基于星地协同规划的水文观测网时空最优覆盖布局方法研究”,2018年,5万,项目负责人,已结题 8、国家973项目“空天地一体化对地观测传感网的理论与方法”课题一“对地观测传感网耦合模型与建模理论”(2011-2015),担任“传感网系统耦合架构”专题负责人 9、国家863重大项目“智慧城市(二期)城市信息多层次智能决策关键技术与系统”(2013-2015),“数据与模型双向耦合技术”专题,主要参与人 10、国家863项目“统一时空体系下的多源信息实时接入与异构信息自主加载技术”(2013-2015),“异构传感器数据实时接入”专题,参与人 11、国家自然科学基金项目“地学工作流驱动的传感网即时协同制图方法”(2012-2015),主要参与人,负责传感网资源建模方法研究 12、教育部新世纪优秀人才项目“地理空间传感网资源动态管理与布局优化的理论与方法”(2012-2014),主要参与人,负责传感网资源优化布局方法研究 13、国家自然科学基金创新群体项目“多传感器对地网络数据精确处理与空间信息智能服务”(2008-2013),参与人,负责传感网资源建模研究 14、长江航道局科技项目“现代航标遥测监控成套关键技术研究及应用”(2015),主要参与人,负责航标遥测监控关键技术研究 发明专利: 1、王珂,龚悦,胡楚丽.一种基于改进遗传算法的星地时空最大覆盖问题求解方法,201910568715.X,2019.06.27(实质审查阶段) 2、王珂,陈能成,关庆锋,胡楚丽.一种地面雨量站优化布局的方法及装置,ZL201611256130.7,中国,2020.04.10(已授权) 3、陈能成,王珂,肖长江.一种传感网异构节点元模型的构建方法,ZL201310151476.0,中国,2015.08.19(已授权) 软件著作权: 1、王珂,许辉,胡楚丽.地学传感网节点优化布局软件V1.0,登记号:2018SR927902,著作权人:中国地质大学(武汉),2018年11月. 2、陈能成,肖长江,王珂.地理空间传感网节点管理软件V1.0,登记号:2014SR011157,著作权人:武汉大学,2014年1月. 3、陈能成,李佳,肖长江,王珂.地理空间传感网资源集成管理软件V1.0,登记号:2014SR054797,著作权人:武汉大学,2014年5月. 学术奖励: 1、陈能成,卜方玲,胡楚丽,严颂华,王珂,王伟.“互联网+”时空信息智慧感知技术与设备系统.湖北省技术发明一等奖,2017.(排名第五) 教育经历 Education Background 2012.9 2016.6 武汉大学摄影测量与遥感博士研究生工学博士 2009.9 2012.6 中国石油大学(华东)地图制图学与地理信息工程硕士研究生工学硕士学位 2005.9 2009.6 中国石油大学(华东)地理信息系统本科(学士)理学学士 工作经历 Work Experience 2018.7至今 中国地质大学(武汉)信息工程学院副教授 2016.7 2018.6 中国地质大学(武汉)信息工程学院博士后

研究领域

地理空间传感网 Geospatial Sensor Web 时空优化 Spatio-temporal Optimization 空间计算智能 Spatial Computational Intelligence 智慧可持续发展城市 Smart and Sustainable Cities(SSC)

近期论文

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1、Wang, K., Gong, Y., Peng, Y., Hu, C. and Chen, N., 2020. An improved fusion crossover genetic algorithm for a time-weighted maximal covering location problem for sensor siting under satellite-borne monitoring. Computers & Geosciences, 136: 104406. (SCI) (T2分区,IF = 2.721) 2、Wang, K., Yang, J., Peng, Y., Wu, Q. and Hu, C., 2020. Multi-Objective Optimization of Sensor Placement for Precipitation Station Monitoring Network Design. Journal of Hydrologic Engineering, Accepted, DOI: 10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0001954. (SCI) (T2分区,IF = 1.438) 3、Wang, K., Guan, Q., Chen, N., Tong, D., Hu, C., Peng, Y., Dong, X. and Yang, C., 2017. Optimizing the configuration of precipitation stations in a space-ground integrated sensor network based on spatial-temporal coverage maximization. Journal of Hydrology, 548(5): 625-640. (SCI) (T1分区,Top期刊,IF = 3.483) 4、Wang, K., Chen, N., Tong, D., Wang, K. and Gong, J., 2015. Optimizing the Configuration of Streamflow Stations based on Coverage Maximization: A Case Study of the Jinsha River Basin. Journal of Hydrology, 527(8): 172-183. (SCI) (T1分区,Top期刊,IF = 3.483) 5、Wang, K., Chen, N., Tong, D., Wang, K., Wang, W. and Gong, J., 2016. Optimizing precipitation station location: a case study of the Jinsha River Basin. International Journal of Geographical Information Science, 30(6): 1207-1227. (SCI) (T1分区,IF = 3.345) 6、Hu, C., Tian, L., Li, J., Wang, K*. and Chen, N., 2019. An Observation Capability Information Association Model for Multisensor Observation Integration Management: A Flood Observation Use Case in the Yangtze River Basin. IEEE Sensors Journal, 19(23): 11510-11525. (SCI) (T2分区,IF = 3.076,通讯作者) 7、Chen, N., Wang, K., Xiao, C. and Gong, J., 2014. A heterogeneous sensor web node meta-model for the management of a flood monitoring system. Environmental Modelling & Software, 54(4): 222-237. (SCI) (T1分区,Top期刊,IF = 4.404) 8、Chen, N., Chen, X., Wang, K. and Niu, X., 2014. Progress and challenges in the architecture and service pattern of Earth Observation Sensor Web for Digital Earth. International Journal of Digital Earth, 7(12): 935-951. (SCI) (T2分区,IF = 3.985) 9、Peng, Y., Lin, A., Wang, K., Liu, F., Zeng, F. and Yang, L., 2015. Global trends in DEM-related research from 1994 to 2013: a bibliometric analysis. Scientometrics, 105(1): 347-366. (SCI) 10、Hu, C., Guan, Q., Li, J., Wang, K. and Chen, N., 2016. Representing Geospatial Environment Observation Capability Information: A Case Study of Managing Flood Monitoring Sensors in the Jinsha River Basin, Sensors, 16(12): 2144-2167. (SCI) 11、Hu, C., Li, J., Xiao, C., Wang, K. and Chen, N., 2019. SOCO-Field: an observation capability representation for GeoTask-oriented multi-sensor planning cognition. International Journal of Geographical Information Science, 34(2): 205-228. (SCI) 12、Xiao, C., Chen, N., Hu, C., Wang, K., Gong, J. and Chen, Z., 2019. Short and mid-term sea surface temperature prediction using time-series satellite data and LSTM-AdaBoost combination approach. Remote Sensing of Environment, 233: 111358. (SCI) 13、Xiao, C., Chen, N., Hu, C., Wang, K., Xu, Z., Cai, Y, Xu, L., Chen, Z. and Gong, J., 2019. A spatiotemporal deep learning model for sea surface temperature field prediction using time-series satellite data. Environmental Modelling & Software, 120: 104502. (SCI) 14、Yang, C., Luo, J., Hu, C., Tian, L., Li, J. and Wang, K., 2018. An Observation Task Chain Representation Model for Disaster Process-Oriented Remote Sensing Satellite Sensor Planning: A Flood Water Monitoring Application. Remote Sensing, 10(3): 375. (SCI) 15、Wang, K., Peng, Y., Hu, C. and Guan, Q., 2017. Design and implementation of hydrological sensor web optimal deployment prototype system. The 25th International Conference on Geoinformatics, Buffalo, NY, August 2017. (EI) 16、Wang, K., Peng, Y., Hu, C., Xu, J. and Guan, Q., 2017. Deployment optimization method for hydrological sensor network to maximize spatial coverage. The 6th International Conference on Agro-geoinformatics, Fairfax, VA, August 2017. (EI) 17、Wang, K., Chen, N. and Xiao, C., 2014. Modeling and Management of Baoxie Sensor Web Resources based on the Node Meta-Model. The 22nd International Conference on Geoinformatics, Kaohsiung, Taiwan, June 2014. (EI) 18、Peng, Y., Wang, K., Zhou, P. and Qin, W., 2017. Research on multi-scale optimal allocation of land resources in Savan district, Laos. The 25th International Conference on Geoinformatics, Buffalo, NY, August 2017. (EI) 19、Peng, Y., Wang, K., Zhou, P. and Qin, W., 2017. Multi-scale suitability assessment of agricultural land in Savan District, Laos. The 6th International Conference on Agro-geoinformatics, Fairfax, VA, August 2017. (EI) 20、Xiao, C., Chen, N. and Wang, K., 2013. Design and implementation of geospatial sensor web node management prototype system. The 21nd International Conference on Geoinformatics, Kaifeng, China, June 2013. (EI)

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