凌峰 - 中国科学院大学 - 资源与环境学院

个人简介

凌峰，男，1979年4月出生，安徽安庆宿松人。理学博士，研究员。1999年于中国地质大学（武汉）获学士学位，2002年于中国地质大学（武汉）获硕士学位，2006年于华中科技大学获博士学位，2015年10月至2016年10月University of Nottingham（英国诺丁汉大学）访问学者。主要从事遥感信息提取及遥感技术在资源环境领域的应用研究工作，提出了多源遥感影像时空超分辨率制图模型，在遥感影像尺度转换、多源遥感信息融合及全球变化关键因子遥感监测等方面取得了一定成果。已主持了973专题、国家自然科学基金、中国科学院人才专项、湖北省创新群体等多项科研项目。以第一/通讯作者在Remote Sens. of Environment, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.、ISPRS J. Photogramm. Remote Sens.等学术期刊上发表SCI论文60余篇，引用2000余次，获2016年美国摄影测量与遥感学会波音图像分析与解译最佳科学论文奖。教育背景 2002-09--2006-12 华中科技大学博士 1999-09--2002-06 中国地质大学（武汉）硕士 1995-09--1999-06 中国地质大学（武汉）本科 1992-09--1995-06 安徽省桐城中学 - 工作简历 2017-01~现在, 中国科学院测量与地球物理研究所, 研究员 2015-10~2016-10,University of Nottingham, 访问学者 2010-11~2016-12,中国科学院测量与地球物理研究所, 副研究员 2006-12~2010-10,中国科学院测量与地球物理研究所, 助理研究员奖励信息（1）美国摄影测量学会（ASPRS）Boeing最佳论文奖, 一等奖, 其他, 2016 （2）湖北省典型湿地演变过程及生态修复技术与应用, 一等奖, 部委级, 2013 主要科研项目（ 1 ）湖北省杰出青年基金：基于时空影像融合的植被动态变化遥感监测, 2014-01--2015-12 （ 2 ）中科院卓越青年科学家专项项目, 2014-01--2016-12 （ 3 ）中科院先导A子子课题：关键节点区域环境问题本底精细尺度解析, 2018-03--2023-02 （ 4 ）湖北省自然科学基金创新群体项目：长江中游流域生态环境遥感监测与评估，2019-10--2022-09

研究领域

主要从事遥感技术与应用的相关研究工作，包括：遥感影像尺度转换（超分辨率制图），多源遥感信息时空融合，城市、森林和水资源变化遥感监测。

近期论文

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Xiaodong Li, Giles M. Foody, Doreen S. Boyd, Yong Ge, Yihang Zhang, Yun Du, Ling Feng*. 2020, SFSDAF: An enhanced FSDAF that incorporates sub-pixel class fraction change information for spatio-temporal image fusion. Remote Sensing of Environment, 237, 111537. Ling Feng*, Boyd Doreen, Ge Yong, et al. 2019, Measuring river wetted width from remotely sensed imagery at the subpixel scale with a deep convolutional neural network. Water Resources Research, 55(7): 5631-5649. Zhang Yihang, Ling Feng*, Giles Foody et al. 2019, Mapping annual forest cover by fusing PALSAR/PALSAR-2 and MODIS NDVI during 2007-2016. Remote Sensing of Environment, 224: 74-91 Zhang Yihang, Giles Foody, Ling Feng* et al. 2018, Spatial-temporal fraction map fusion with multi-scale remotely sensed images. Remote Sensing of Environment, 213: 162-181. Li Xiaodong, Ling Feng*, Giles Foody et al. 2017, Generating a series of fine spatial and temporal resolution land cover maps by fusing coarse spatial resolution remotely sensed images and fine spatial resolution land cover maps. Remote Sensing of Environment, 196: 293-311

学术兼职

2020-01-01-今,Remote Sensing Letters, Associated Editor