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研究员

  • 姓名: 郭擎
  • 性别: 女
  • 职称: 研究员
  • 职务: 
  • 学历: 研究生
  • 电话: 
  • 传真: 
  • 电子邮件: guoqing@aircas.ac.cn
  • 通讯地址: 新技术园区 B座B802
    简  历:
  •     郭擎,中国科学院空天信息创新研究院,研究员,博士生导师,中国科学院青年创新促进会会员。研究方向为遥感信息智能提取与处理、卫星地面处理系统研发及灾害监测,重点开展遥感图像融合、云信息提取和滑坡灾害监测等方面的研究。先后主持承担国家、部委及地方科研项目20余项,在国内外学术期刊发表学术论文80余篇,参与出版专著1部,申请软件著作权8项、发明专利10余项。

    工作经历:

    2020.12-至今        中国科学院空天信息创新研究院             研究员

    2019.07-2020.12     中国科学院空天信息创新研究院             副研究员

    2013.04-2019.07     中国科学院遥感与数字地球研究所           副研究员

    2014.10-2015.09     德国奥斯纳布吕克大学                     访问学者

    2010.07-2013.04     中国科学院对地观测与数字地球科学中心     助理研究员

    社会任职:
    研究方向:
  • 遥感信息提取与处理、卫星地面处理系统研发及灾害监测应用等方面的研究

    承担科研项目情况:
  • (1)数据驱动的多源遥感自适应空谱融合技术研究  负责人    2020.08—2022.08

    (2)多源多时相遥感图像光谱特征鲁棒性融合研究  负责人    2018.01—2021.12

    (3)基于特征的多源遥感图像融合新算法研究  负责人    2012.01—2014.12

    (4)中国科学院青年创新青促会人才项目  负责人    2014.01—2017.12

    (5)基于特征的多尺度异源遥感图像快速配准算法研究  负责人    2013.06—2016.11

    (6)CASEarth小卫星产品服务研究  骨干参与    2018.01—2022.12

    (7)月基对地观测模拟实验研究  子课题负责人     2017.08—2021.12

    (8)月基对地观测传感器优化与观测方法研究  骨干参与    2016.01—2020.12

    (9)全球海洋异常变化过程遥感监测系统  子课题负责人     2018.01—2022.12

    代表论著:
  • (1)学术论文

    [1]X. Yao, Q. Guo*, A. Li. Cloud detection in optical remote sensing images with deep semi-supervised and active learning, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2023, 20:6006805.(SCI)

    [2]Q. Guo*, S. Li, A. Li, An efficient dual spatial-spectral fusion network, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60:5412913.(SCI)

    [3]Q. Guo*, L. Tong, X. Yao, Y.Wu, G. Wan, CD_HIEFNet: Cloud detection network using haze optimized transformation index and edge feature for optical remote sensing imagery, Remote Sensing, 2022, 14, 3701. (SCI)

    [4]S. Li, Q. Guo*, A. Li, Pan-sharpening based on CNN + pyramid Transformer by using no-reference loss, Remote Sensing, 2022, 14(3), 624. (SCI)

    [5]Q. Guo*, L. Tong, H. Wang, A monitoring method based on vegetation abnormal information applied to the case of Jizong Shed-Tunnel landslide, Remote Sensing, 2022, 14, 5640. (SCI)

    [6]Z. Xiong, Q. Guo*, M. Liu*, A. Li. Pan-sharpening based on panchromatic image spectral learning using WorldView-2, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2022,19:1-5. (SCI)

    [7]Z.Xiong, Q. Guo*, M. Liu, A. Li. Pan-Sharpening based on convolutional neural network by using the loss function with no-reference, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021,14:897-906. (SCI)

    [8]X. Guo, Q. Guo*, Z. Feng. Detecting the Vegetation Change Related to the Creep of 2018 Baige Landslide in Jinsha River, SE Tibet Using SPOT Data, Frontiers in Earth Science, 2021,9:706998. (SCI)

    [9]X. Yao, Q. Guo*, A. Li. Light-Weight Cloud Detection Network for Optical Remote Sensing Images with Attention-Based DeeplabV3+ Architecture, Remote Sensing, 2021,13(18):3617. (SCI)

    [10]Q. Guo*, Z. Wang. A self-supervised learning framework for road centerline extraction from high-resolution remote sensing images, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020,13:4451-4461. (SCI)

    [11] H. Wang, Q. Guo*, A. Li, G. Liu, H. Guo, J. Huang, Comparative study on the observation duration of the two-polar regions of the earth from four specific sites on the moon, International Journal of Remote Sensing, 2020, 41(1):339-352.(SCI)

    [12]Q. Guo, M. He, A. Li*. High resolution remote sensing image registration based angle matching of edge point features, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018,11(8):2881-2895. (SCI)

    [13]Q. Guo*, M. Ehlers, Q. Wang, C. Pohl, S. Hornberg and A. Li, Ehlers pan-sharpening performance enhancement using HCS transform for n-band data sets, International Journal of Remote Sensing, 2017, 38(17):4974-5002.(SCI)

    [14]Q. Guo, S. Chen, H. Leung and S. Liu*. Covariance intersection based image fusion technique with application to pansharpening in remote sensing. Inform. Sciences, 2010, 180:3434-3443(SCI)

    [15]S. Chen*, Q. Guo and H. Leung. A maximum likelihood approach to joint image registration and fusion. IEEE T. Image Process. 2011, 20(5):1363-1372(SCI)

    [16]王海荣,郭擎*,李安,波段自适应细节注入的高分五号与Sentinel-2遥感影像空谱融合方法, 中国图象图形学报, 2021,26(8):1896-1909.

    [17]郭忻怡,郭擎*,冯钟葵,滑坡蠕变与遥感影像上植被异常关系, 遥感学报, 2020, 24(6):776-786.(EI)

    (2)专著(参与编写)

    [1]《遥感数据接收与处理技术》,北京航空航天大学出版社,2015

    (3)专利

    [1]基于边缘点特征的高分辨率遥感图像配准方法,国家发明专利,ZL201710557777.1  2020年授权

    [2]利用光学遥感影像判识潜在滑坡阶段植被异常特征的方法,国家发明专利,ZL201910187186.9  2020年授权

    [3]光学遥感影像的云检测方法、存储介质及系统,国家发明专利,申请号202011102510.1  2022年授权

    [4]深度递归残差网络的遥感图像空谱融合方法和电子设备,国家发明专利,申请号202010125011.8.  2023年授权

    [5]无参考影像的光学遥感空谱融合方法、装置、设备及介质,国家发明专利,申请号202210082101.2(实审)

    [6]遥感影像云检测方法及装置,国家发明专利,申请号202210851518.0(实审)

    [7]滑坡监测方法及装置,国家发明专利,申请号202210923400.4(实审)

    [8]图像融合方法及装置,国家发明专利,申请号202211117877.X(实审)

    [9]云检测模型的训练方法、装置及设备,国家发明专利,申请号202310117685.7(实审)

    获奖及荣誉:
  • (1)中国遥感应用协会青年女科学家奖一等奖

    (2)IEEE 高级会员

    (3)《遥感学报》2019年度优秀论文和第二十届中国遥感大会优秀论文