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证件照-蓝底.jpg

姓 名:詹涛

职 称:副教授

办公室:信息工程学院410

邮 箱:zhantao@nwafu.edu.cn


基本信息

        詹涛,男,博士,副教授,硕士生导师,IEEE会员。201912月于西安电子科技大学获得模式识别与智能系统专业工学博士学位。201912月至20225于西安电子科技大学计算机科学与技术学院开展博士后研究工作,并担任讲师。20226月起任西北农林科技大学信息工程学院副教授。

主要从事机器学习、数据挖掘、遥感影像智能解译等领域的研究工作。近年来在ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote SensingIEEE Transactions on Geoscience and Remote SensingPattern RecognitionApplied Soft ComputingInformation Sciences等国际期刊和会议上发表学术论文20余篇。作为项目负责人主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上资助项目、陕西省自然科学基础研发计划青年项目等课题,同时作为科研骨干参与多项国家自然科学基金重点项目与面上项目。

现担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning SystemsIEEE Transactions on Image ProcessingIEEE Transactions on Geoscience and Remote SensingIEEE Geoscience and Remote Sensing LettersIEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote SensingPattern RecognitionApplied Soft Computing等国际期刊的审稿专家。


研究方向及招生信息

研究方向:

1. 机器学习与数据挖掘

2. 遥感影像智能解译


招生信息(2023):

硕士生招生专业方向:081200 计算机科学与技术 (学硕,12名)

085400 电子信息(专硕,12名)


招生要求:

1. 报考之前请先通过邮件联系,提供成绩单和尽量详细的个人简历;

2. 具有较好的数学基础和编程能力PythonMATLABC/C++

3. 对科学研究感兴趣,具有良好的英语阅读与写作能力;


提供支持:

1. 充足的软硬件设备,良好的实验室氛围;

2. 参加国内/国际学术会议的机会;

3. 为优秀毕业生进一步深造和发展提供强有力的推荐和支持;


开设课程

 为本科生讲授《自然语言处理》、《大数据算法》等课程。


学术成果

     (一)科研项目

1. 国家自然科学基金青年项目,多时相遥感语义变化模式分析方法研究,2022.012024.12,主持。

2. 中国博士后科学基金面上资助项目,数据驱动的遥感影像变化检测方法研究,2021.072022.05,主持。

3. 陕西省自然科学基础研究计划青年项目,基于深度迁移学习的大尺度空时影像变化检测方法研究,2021.012022.12,主持。

4. 中央高校基本科研业务费项目,面向大尺度空时影像变化检测的深度学习模型研究,2020.012022.05,主持。

5. 西北农林科技大学科研启动基金项目,面向多模态影像变化检测的空时建模理论与方法,2022.062027.06,主持。

6. 国家自然科学基金重点项目,深度神经网络结构优化理论与方法,2021.012025.12,参与。

7. 国家自然科学基金重点项目,基于医学影像的消化道肿瘤和炎症类疾病辅助诊断方法研究,2022.012026.12,参与。

8. 国家自然科学基金面上项目,基于知识图谱的在线学习行为分析及效果预测,2021.012024.12,参与。

9. 国家自然科学基金面上项目,面向空时影像变化检测的多目标深度学习模型与方法,2018.012021.12,参与。


(二)学术论文

1. Jingwei Kou, Tao Zhan, Li Wang, Yu Xie, Deyun Zhou*, Maoguo Gong. An End-to-end Laser-Induced Damage Change Detection Approach for Optical Elements via Siamese Network and Multi-Layer Perceptrons[J]. Optics Express, 2022, 30(13): 24084-24102. 中科院二区,IF: 3.833

2. Tao Zhan*, Maoguo Gong, Xiangming Jiang, Wei Zhao. Transfer Learning-Based Bilinear Convolutional Networks for Unsupervised Change Detection[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2021, 191-5. (中科院二区,IF: 5.343)

3. Xiangming Jiang, Maoguo Gong*, Tao Zhan, Hao Li. Geodesic Simplex Based Multiobjective Endmember Extraction for Nonlinear Hyperspectral Mixtures[J]. Information Sciences, 2021, 577:398-423. (中科院一区,Top期刊,IF: 8.233)

4. Tao Zhan, Maoguo Gong*, Xiangming Jiang, Mingyang Zhang. Unsupervised Scale-Driven Change Detection With Deep Spatial-Spectral Features for VHR Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 58(8): 5653-5665. (中科院二区,Top期刊,IF: 5.6)

5. Xiangming Jiang, Maoguo Gong*, Tao Zhan, Mingyang Zhang. Multiobjective Endmember Extraction Based on Bilinear Mixture Model[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 58(11): 8192-8210. (中科院二区,Top期刊,IF: 5.6)

6. Jingwei Kou, Tao Zhan, Deyun Zhou*, Wei Wang, Zhengshang Da, Maoguo Gong. The Laser-Induced Damage Change Detection for Optical Elements Using Siamese Convolutional Neural Networks[J]. Applied Soft Computing, 2020, 87:106015. (中科院二区,Top期刊,IF: 6.725)

7. Fenlong Jiang, Maoguo Gong*, Tao Zhan, Xiaolong Fan. A Semisupervised GAN-Based Multiple Change Detection Framework in Multi-Spectral Images[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2019, 17(7): 1223-1227. (中科院二区,IF: 3.833)

8. Tao Zhan, Maoguo Gong*, Jia Liu, Puzhao Zhang. Iterative Feature Mapping Network for Detecting Multiple Changes in Multi-Source Remote Sensing Images.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2018, 146: 38-51. (中科院一区,Top期刊,IF: 6.942)

9. Tao Zhan, Maoguo Gong*, Xiangming Jiang, Shuwei Li. Log-Based Transformation Feature Learning for Change Detection in Heterogeneous Images[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 15(9): 1352-1356. (中科院二区,IF: 3.534)

10. Xudong Niu, Maoguo Gong*, Tao Zhan, Yuelei Yang. A Conditional Adversarial Network for Change Detection in Heterogeneous Images[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 16(1): 45-49. (中科院二区,IF: 3.534)

11. Maoguo Gong*,Tao Zhan, Puzhao Zhang, Qiguang Miao. Superpixel-Based Difference Representation Learning for Change Detection in Multispectral Remote Sensing Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(5): 2658-2673. (中科院二区,Top期刊,IF: 4.662)

12. Tao Zhan*, Zedong Tang, Maoguo Gong, Xiangming Jiang, Jiao Shi. Decomposition-Based Multiobjective Particle Swarm Optimization for Change Detection in SAR Images[C]. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, Kyoto, Japan, 2018: 1729-1736. (CCF C类国际会议)

13. Tao Zhan*, Maoguo Gong. A Hybrid Change Detection Method Using Deep Feature Representations for VHR Images[C]. Proceedings of the 10th International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images, Shanghai, China, 20191-5. (CCF C类国际会议)



其他主页

Google Scholar: https://scholar.google.com.hk/citations?user=Deo3SzMAAAAJ&hl=zh-CN

ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Tao-Zhan-8/publications?sorting=recentlyAdded&editMode=1


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