学术主页（中文）

个人简介

赵文智，北京师范大学地理科学学部讲师，硕士生导师。主要从事遥感大数据智能分析与信息提取方面研究。承担了国家重点研发计划、遥感科学国家重点实验室开放基金和中国博士后科学基金等多项科研项目，以第一作者身份发表学术论文14篇，高被引论文3篇，论文总引用1300余次。

研究领域

“数据海量-信息爆炸-知识难寻”是遥感大数据时代所面临的新挑战，如何在海量卫星数据中快速、准确的挖掘时空动态信息将为生态系统保护、人居环境监测、应急管理与减灾等提供重要的数据保障。本人在空间数据智能处理与分析领域进行了持续研究，具体的研究方向包括：

多源遥感数据协同
时空动态信息挖掘
遥感影像智能理解

代表论文

方向一：多源遥感数据协同

	题目
	Wenzhi Zhao, Yang Qu, Jiage Chen，Zhanliang Yuan. Deeply synergistic optical and SAR time series for crop dynamic monitoring (accepted) Remote Sensing of Environment. 论文亮点：提出多源异构数据深度协同算法，充分挖掘了语言转换模型的优势，构建了基于深度卷积网络和循环神经网络的多模态复合模型，在一定程度上跨越了SAR-光学数据鸿沟。

题目

Wenzhi Zhao, Yang Qu, Jiage Chen，Zhanliang Yuan.

Deeply synergistic optical and SAR time series for crop dynamic monitoring (accepted)

Remote Sensing of Environment.

论文亮点： 提出多源异构数据深度协同算法，充分挖掘了语言转换模型的优势，构建了基于深度卷积网络和循环神经网络的多模态复合模型，在一定程度上跨越了SAR-光学数据鸿沟。

方向二：时空动态信息挖掘

	题目
	Wenzhi Zhao, Lichao Mou, Jiage Chen, Yanchen Bo, William J Emery. Incorporating Metric Learning and Adversarial Network for Seasonal Invariant Change Detection IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 论文亮点：通过结合度量学习与生成对抗网络，实现小样本支持下的时空信息的动态提取，剔除季节及噪声导致的伪变化，准确识别不同时相遥感影像的潜在变化区域。
	Jiage Chen, Wenzhi Zhao, Xi Chen. Cropland change detection with harmonic function and generative adversarial network (CropGAN) IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS. 论文亮点：提出一种半监督的时序变化检测算法，利用多谐波函数拟合时序信号缺失值并剔除噪声，构建GAN框架扩充扩充变化类型样本库，从而准确识别时序变化信息。

题目

Wenzhi Zhao, Lichao Mou, Jiage Chen, Yanchen Bo, William J Emery.

Incorporating Metric Learning and Adversarial Network for Seasonal Invariant Change Detection

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.

论文亮点： 通过结合度量学习与生成对抗网络，实现小样本支持下的时空信息的动态提取，剔除季节及噪声导致的伪变化，准确识别不同时相遥感影像的潜在变化区域。

Jiage Chen, Wenzhi Zhao, Xi Chen.

Cropland change detection with harmonic function and generative adversarial network (CropGAN)

IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS.

论文亮点： 提出一种半监督的时序变化检测算法，利用多谐波函数拟合时序信号缺失值并剔除噪声，构建GAN框架扩充扩充变化类型样本库，从而准确识别时序变化信息。

方向三：遥感影像智能理解

	题目
	Wenzhi Zhao, Yanchen Bo, Jiage Chen, Dirk Tiede, Blaschke Thomas, William J Emery. Exploring semantic elements for urban scene recognition: Deep integration of high-resolution imagery and OpenStreetMap (OSM) ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 论文亮点：借助OSM数据样本及语义优势，构建高分辨率遥感影像分类及语义理解框架，实现了北京地区单栋建筑识别与功能类型标注。
	Wenzhi Zhao, Shihong Du, Qiao Wang, William J Emery. Contextually guided very-high-resolution imagery classification with semantic segments ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 论文亮点：基于面向对象卷积神经网络算法，引入图计算理论，利用地物空间关系优化分类结果，实现高分辨率遥感影像高精度、自动化制图。
	Wenzhi Zhao, Shihong Du, William J Emery. Object-based convolutional neural network for high-resolution imagery classification IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 论文亮点：提出面向对象卷积神经网络算法，通过融合面向对象与深度学习优势，克服了深度学习分类过程中特征模糊的问题，显著提高了遥感影像分类精度。

在读学生

屈炀（18级客座研究生，研究方向：SAR-光学数据协同，已发表SCI论文2篇）
陈曦（18级客座研究生，研究方向：深度学习与变化检测，已发表SCI论文1篇）

Dr. Wenzhi Zhao