副教授

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姓名:

李俊

性别:

职务:

 

职称:

副研究员

导师类别:

 

办公室:

B409

研究领域:

遥感图像处理、深度学习、图像分割与目标检测

电话:

 

Email

junlii@nuaa.edu.cn

个人简介

分别于2015年、2018年和20216月获得武汉大学工学学士、硕士和博士学位。20217月加入南京航空航天大学我院教师队伍。主要研究方向为基于深度学习的遥感影像处理,先后在ISPRSIEEE TGRS等国际知名遥感领域期刊发表学术论文4篇、国际摄影测量与遥感大会(ISPRS)论文1篇,曾获得武汉大学博士学业奖学金一等奖、学术创新二等奖,优秀博士毕业生等奖项。

教育经历

2018.09 – 2021.06    武汉大学遥感信息工程学院博士

2016.09 –   2018.06  武汉大学遥感信息工程学院硕士

2011.09 – 2015.06    武汉大学遥感信息工程学院学士

 

工作经历

2021.07 – 至今  南京航空航天大学英国正版365官方网站副研究员

 

学术成果

近期代表性论文:

[1] J. Li, Z.   Wu, Z. Hu, C. Jian, S. Luo, L. Mou, X. Zhu, and M. Molinier, A   lightweight deep learning based cloud detection method for Sentinel-2A   imagery fusing multi-scale spectral and spatial features, in IEEE   Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, https://doi.org/10.1109/TGRS.2021.3069641.

[2] J. Li, Z.   Wu, Z. Hu, Z. Li, Y. Wang, and M. Molinier, “Deep learning based thin cloud   removal fusing vegetation red edge and short wave infrared spectral   information for Sentinel-2A imagery,” Remote Sens., vol. 13, no. 1, p. 157,   Jan. 2021, http://doi.org/10.3390/rs13010157.

[3] J. Li, Z. W,   Z. Hu, J. Z, M. Li, L. Mo and M. Molinier, “Thin cloud removal in optical   remote sensing images based on generative adversarial networks and physical   model of cloud distortion,” ISPRS J. Photogramm. Remote Sens., vol. 166, pp.   373–389, Aug. 2020, http://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.06.021.

[4] Z. Wu, J.   Li, Y. Wang, Z. Hu and M. Molinier, Self-Attentive Generative   Adversarial Network for Cloud Detection in High Resolution Remote Sensing   Images, in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 17, no. 10,   pp. 1792-1796, Oct. 2020, http://doi.org/10.1109/LGRS.2019.2955071.

[5] J. Li, Z. W,   Z. Hu, Z. Yi and M. Molinier, “AUTOMATIC CLOUD DETECTION METHOD BASED ON   GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS IN REMOTE SENSING IMAGES,” ISPRS Ann.   Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., V-2-2020, 885–892, https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-2-2020-885-2020,   2020.

承担项目

南京航空航天大学新教师工作启动基金

 

 

 

 


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学院地址:

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