陈泽强 - 中国地质大学(武汉) - 地理与信息工程学院

个人简介

GIS博士，湖北省楚天学子，地大学者（学科骨干），香港中文大学博士后，武汉大学博士后，美国乔治梅森大学访问学者，主要从事传感网和时空大数据智能研究及其在智慧流域和智慧城市中的应用。主持国家自然科学基金面上项目和参与国家重点研发计划项目等国内外项目10余项；出版著作2部，发表SCI(E)/SSCI论文40余篇；获教育部自然科学一等奖和教育部科技进步一等奖各1项。科研项目： [1] 基于时空大数据和机器学习的长江中游洪涝灾害高精度模拟与预测，国家自然科学基金面上项目(41971351)，2020.1-2023.12，主持 [2] 卫星耦合传感网的长江中游洪涝灾害实时动态监测方法研，国家自然科学基金面上项目(41771422)，2018.1-2021.12，主持 [3] 水环境异常事件信息表征与过滤方法研究，国家自然科学基金青年基金项目(41301441)， 2014.1-2016.12，主持 [4] 卫星、无人机耦合传感网的长江中游洪涝淹没范围提取方法研究，湖北省自然科学基金面上项目（2017CFB616），2017.1-2018.12，主持 [5] 卫星耦合传感网的海洋环境大数据，中央高校自主科研项目自然科学-学科交叉类(2042017kf0211)，2017.1-2018.12，主持 [6] 人才队伍建设启动经费，武汉大学人才引进项目，2017.1-2019.12，主持 [7] 传感网环境下时空大数据联合挖掘交通拥堵事件，中国博士后科学基金特别资助项目（2015T80829），2015.9-2016.10，主持 [8] 传感网环境下应急事件时空分布监测：以交通拥堵为例，中国博士后科学基金面上项目（2014M562050），2014.9-2016.10，主持 [9] 位置感知的信息融合协同计算与服务，国家重点研发计划项目课题（2017YFB0503704），2017.7-2021.6，参与 [10] 区域遥感协同监测应急服务体系，国家重点研发计划项目课题（2016YFB0502601），2016.7-2019.6，参与学术著作： [1] 陈能成，王伟，王超，陈泽强，胡楚丽. 智慧城市综合管理，科学出版社，2015. [2] 陈能成，陈泽强，何杰，闵敏. 对地观测传感网信息服务的模型与方法，武汉大学出版社，2013. 荣誉奖励： [1] 楚天学子，湖北省教育厅，2014 [2] 高等学校科技进步科学奖一等奖（排名16），教育部，2016 [3] 高等学校自然科学奖一等奖（排名4），教育部，2014 [4] 测绘科技进步奖二等奖（排名9），中国测绘地理信息协会，2014 学生招生：硕士招生学科： 0705|地理学-->070500|地理学 0854|电子信息-->085400|电子信息 0857|资源与环境-->085700|资源与环境博士招生学科： 081600|测绘科学与技术人才招聘【常年招聘】： https://gis.cug.edu.cn/info/1009/1630.htm 教育经历 [1] 2008.9 -- 2012.6 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室地理信息科学博士研究生毕业理学博士学位 [2] 2006.9 -- 2008.6 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室地理信息科学硕士研究生理学硕士学位 [3] 2002.9 -- 2006.6 华中师范大学城市与环境科学学院地理科学大学本科双学士工作经历 [1] 2021.4 -- 至今中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院教授 [2] 2016.11 -- 2021.4 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室副研究员 [3] 2014.3 -- 2016.10 武汉大学地球空间信息技术协同创新中心/测绘遥感信息工程国家重点实验室博士后 [4] 2012.10 -- 2013.10 香港中文大学太空与地球信息科学研究所博士后 [5] 2010.1 -- 2012.4 美国乔治梅森大学地球空间信息科学与系统研究中心访问学者

研究领域

[1] 传感网和时空大数据智能研究及其在智慧流域和智慧城市中的应用

近期论文

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[1] Zeqiang Chen, Yi Zeng, Gaoyun Shen, Changjiang Xiao, Lei Xu, Nengcheng Chen. Spatiotemporal characteristics and estimates of extreme precipitation in the Yangtze River Basin using GLDAS data. International Journal of Climatology, 2021, 41: E1812-E1830. [2] Jin Luo, Zeqiang Chen*, Nengcheng Chen. Distinguishing different subclasses of water bodies for long-term and large-scale statistics of lakes: A case study of the Yangtze River basin from 2008 to 2018. International Journal of Digital Earth, 2021, 14(2): 202-230. [3] Wei Wang, Hui Lin, Hui, Nengcheng Chen, Zeqiang Chen*. Evaluation of multi-source precipitation products over the Yangtze River Basin. Atmospheric research, 2021, 249, 105287. [4] Gaoyun Shen, Nengcheng Chen*, Wei Wang, Zeqiang Chen*. WHU-SGCC: a novel approach for blending daily satellite (CHIRP) and precipitation observations over the Jinsha River basin. Earth System Science Data, 2019, 11: 1711-1744. [5] Changjiang Xiao, Nengcheng Chen, Chuli Hu, Ke Wang, Jianya Gong, Zeqiang Chen*. Short and mid-term sea surface temperature prediction using time-series satellite data and LSTM-AdaBoost combination approach. Remote Sensing of Environment, 2019, 233: 111358. [6] Lei Xu, Nengcheng Chen*, Xiang Zhang, Zeqiang Chen*, C. Hu, C. Wang. Improving the North American multi-model ensemble (NMME) precipitation forecasts at local areas using wavelet and machine learning. Climate Dynamics, 2019, 53: 601–615. [7] Zeqiang Chen, Jin Luo, Nengcheng Chen*, Ren Xu, Gaoyun Shen. RFim: A Real-Time Inundation Extent Model for Large Floodplains Based on Remote Sensing Big Data and Water Level Observation. Remote Sensing, 2019, 11: 1585. [8] Zeqiang Chen, Nengcheng Chen*, W. Du, J. Gong. An Active Monitoring Method for Flood Events. Computers & Geosciences, 2018, 116: 42-52. [9] Jianya Gong, Jing Geng, Zeqiang Chen*. Real-time GIS data model and sensor web service platform for environmental data management, International Journal of Health Geographics, 2015, 14. [10] Zeqiang Chen, Nengcheng Chen, Chao Yang, Liping Di. Cloud Computing Enabled Web Processing Service for Earth Observation Data Processing. Ieee Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2012, 5(6): 1637-1649.