张姝茵
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姓 名:张姝茵

职 称:讲师

办公室:信息工程学院108

邮 箱:zhangsy217@nwafu.edu.cn

             zhangsy217@163.com

 

基本信息

张姝茵,女,陕西渭南人,工学博士,讲师,硕士研究生导师。2018年毕业于西安电子科技大学人工智能学院电路与系统专业,获工学博士学位,师从侯彪教授。2018年6月入职西北农林科技大学信息工程学院,讲师。长期从事机器学习与深度学习理论和建模、智能遥感影像理解与解译等工作,尤其对利用深度学习方法对极化SAR图像地物分类与目标识别、遥感目标检测、多光谱融合地物分类等问题进行了系统深入的研究。

 

研究方向

1. 人工智能方法及应用
2. 遥感图像解译与目标识别
3. 农业信息化

4. 智慧林业

 

开设课程
 数字信号处理,并行计算,程序设计基础(C),机器学习(人工智能辅修专业)

 

学术成果

 一、学术论文:

[7] Chen J, Zhang S*, Tian M, et al. A Combination Classifier of Polarimetric SAR Image Based on DS Evidence Theory[C]//Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV). Springer, Cham, 2021: 597-609.

[6] Zhang S, Jing X, Zhang H, Chen H and Zhao J. Recursive Convolution Neural Network for PolSAR Image Classification[C] 2020 35th Youth Academic Annual Conference of Chinese Association of Automation (YAC), Zhanjiang, China, 2020, pp: 482-485.

[5]张宏鸣, 谭紫薇, 韩文霆, 朱珊娜, 张姝茵, & 葛晨宇.基于无人机遥感的玉米株高提取方法[J]. 农业机械学报, 2019, v.50(05):248-257.

[4] Zhang S, Hou B, Jiao L, and Wu Q. Sparse Autoencoder and Boundary-preserved WMRF for PolSAR Image Classification[J],Journal of Infrared and Millimeter Waves. 2018, 37(2): 177-183

[3] 张姝茵, 侯彪. 高概率选择和自适应MRF的PolSAR分类[J].西安电子科技大学学报(自然科学版),2017, 44(06):65-70

[2] Zhang S, Hou B, Jiao L, et al. Context-based Max-Margin for PolSAR Image Classification[J]. IEEE Access, 2017, PP:1-1.

[1] Xie W, Jiao L, Hou B, Ma W, Zhao J, Zhang S and Liu F. POLSAR Image Classification via Wishart-AE Model or Wishart-CAE Model[J] IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2017, 10(8):3604-3615.


二、科研项目:

[4]  陕西省林业科学院科技创新计划重大、重点专项,《草地生态状况的智能评估预测与可视化系统实现》(SXLK2021-0215),2021.05至2023.12,20万元,子课题负责人。

[3]  陕西省重点研发项目,《基于多因子协同反向验证的猕猴桃全产业链智能溯源技术研究与应用》(2020NY-205),2020.01.01至2022.12.31,20万元,参与。

[2] 陕西省自然科学基础研究计划--一般项目(青年),2019JQ-539,基于半监督生成对抗网络的极化SAR图像分类,2019.01至2020.12,3万元,主持。

[1] 国家自然科学基金面上项目,6127129302,基于视觉先验学习和混合因子分析的极化 SAR 图像识别与分类,2013.09至2016.12,68万元,参与。


三、专利/软著

[2] "基于卷积神经网络的猕猴桃种类识别系统V1.0", 登记号:2021SR1918202, 批准号:软著登字第8640828号。

[1] "基于证据理论的SAR图像分类系统V1.0",登记号:2021SR067202, 批准号:软著登字第7394646号。

 

招生信息
 一、招生名额:

2022年,待招专硕1-2名

二、招生要求:

1. 做事先做人,首先要求为人正直,认真踏实,这点非常重要!

2. 对科学研究感兴趣,且有良好的数学、编程、英语基础。

 

在读学生
 2022级(保送研究生): 李欣悦

 

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Personal Information
  

 

Research Directions
  

 

Curriculum
  

 

Academic Achievement
 

 

Current Undergraduate
 

 

Graduated Student