陈曦

发布者:系统管理员发布时间:2015-01-11浏览次数:785

  

基本信息

陈曦

电信学院信息工程系讲师,硕士生导师

联系方式

通信地址:黑龙江省哈尔滨市西大直街92号,哈尔滨工业大学314信箱

邮编:150001

办公室电话:0451-86403020-801

邮箱: weedcx@hit.edu.cn

个人简历

陈曦,1982年生。2002年毕业于重庆大学自动化专业,毕业后进入珍视明药业有限公司的技改小组工作,负责新厂房电气和控制管线敷设、新设备招标和英文翻译等工作。之后于2006年和2011年分别在汕头大学和上海交通大学获得硕士和博士学位。现任哈尔滨工业大学电子与信息工程学院信息工程系讲师。2014年获得“优秀专兼职学生工作者标兵”称号,曾指导本科生获得校优秀毕业生称号和创新创业二等奖。现为IEEE会员,中国图形图像学会会员。

近年来一直从事模式识别和高分辨率遥感影像智能解译等方面的科学研究,当前主要关注大数据处理。先后完成了973项目对地观测数据──空间信息──地学知识转化机理,课题──“高性能的遥感影像网格计算与信息解译的智能方法863课题高空间分辨率遥感影像精细分类及其变化检测关键技术研究等国家级科研项目,并参编《高分辨率遥感影像智能解译的理论与方法》等学术专著。

目前担任IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Remote sensing of EnvironmentIEEE Geoscience and Remote Sensing Letters等国际顶级或知名期刊审稿人,主持国家自然科学基金青年基金《高分辨率遥感影像地类特征的诊断能力分析与选择》等若干基金项目。已经发表十多篇SCIEI论文,包括本方向国际顶级期刊和会议,广受包括IEEE院士在内的专家好评。另外还有七项专利受理。

学术方向

模式识别,遥感图像智能解译,大数据处理

近年来主要学术论文专著

1Xi Chen, Tao Fang, Hong Huo and Deren Li, Semisupervised Feature Selection for Unbalanced Sample Sets of VHR Images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 7(4), pp 781-785, 2010. (SCI, JCR 2)

2Xi Chen, Tao Fang, Hong Huo and Deren Li, Graph-Based Feature Selection for Object-Oriented Classification in VHR Airborne Imagery, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49(1), pp 353-365, 2011. (SCI, JCR 1)

3L. Nan, H. Hong, Z. Yu-ming, C. Xi, and F. Tao, A Spatial Clustering Method With Edge Weighting for Image Segmentation, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 10, pp. 1124-1128, 2013. (SCI, JCR 2)

4Xi Chen and Yanfeng Gu, Class-specific Feature Selection with Local Geometric Structure and Discriminative Information based on Sparse Similar Samples, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2015. (SCI, JCR 2)

5Xi Chen, Tao Fang, Hong Huo, and Deren Li, Measuring the effectiveness of various features for thematic information extraction from very high-resolution, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2015. (SCI, JCR 1)

6X. Chen, J. Qi, Y. Chen, L. Hua, and G. Shao, Adaptive semisupervised feature selection without graph construction for very-high-resolution remote sensing images, Journal of Applied Remote Sensing, vol. 10, pp. 025002-025002, 2016. (SCI)