杨玲波 讲师（高校）

杨玲波，男，浙江大学农业遥感与信息技术专业博士，杭州电子科技大学讲师，硕士生导师，主讲课程包括《深度学习》、《计算机科学导论》、《误差理论与数据处理》等课程，当前研究方向为基于高分辨率卫星遥感影像的作物面积、长势及产量等农情信息的遥感监测，具有丰富的农业遥感相关经历，于2019年加入联合国粮农组织担任地理空间专家职位，参与全球农业生态圈GAEZ升级等任务。发表SCI论文10余篇，作为主要起草人参与制定国家级农业行业标准6项，获得软著及专利十余项，获得省部级奖励1项，主持和参与包括国家自然科学基金青年基金、国家重点研发计划在内的多项项目。担任Science of the Total Environment、Computers and Electronics in Agriculture、International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation、Remote Sensing Applications:Society and Environment、ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing等多个知名期刊审稿人，担任Remote Sensing期刊客座编辑。

邮箱：ylb@hdu.edu.cn

主讲课程：

《深度学习》

《计算机科学导论》

《误差理论与数据处理》

《深度学习课程实践》

国家自然科学基金青年科学基金项目《基于多源遥感数据和迁移学习的长江中下游地区水稻遥感识别方法研究》

国家科技重大专项《高分辨率对地观测系统重大专项(民用部分)》项目，GF-6卫星宽幅相机作物类型精细识别与制图技术

国家重点研发计划《粮食作物生长监测诊断与精确栽培技术》项目，作物生长与生产力卫星遥感监测预测

国家科技重大专项《高分辨率对地观测系统重大专项》项目，高分农业遥感监测与评估示范系统（一期）

国家重点研发计划项目《全球粮食和病虫害监测与预警》

九宇有机数智茶园云平台技术研发及建设

松阳县智慧茶园示范点开发

综合过程模拟的区域作物生长监测关键技术研究

论文：

[1].    Yang L., Huang R., Huang J., et. al. Semantic Segmentation based on Temporal Features: A Novel Deep Learning Model Learning Spatial-Temporal Information from Time-Series SAR Images for Paddy Rice Mapping, IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING (TGRS), 2021

[2].    Yang, L., Wang, L., Huang, J., Mansaray, L.R., & Mijiti, R. (2019). Monitoring policy-driven crop area adjustments in northeast China using Landsat-8 imagery. InternationalJournal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 82, 101892

[3].    Yang, L., Mansaray, L.R., Huang, J., & Wang, L. (2019). Optimal Segmentation Scale Parameter, Feature Subset and Classification Algorithm for Geographic Object-Based Crop Recognition Using Multisource Satellite Imagery. Remote Sensing, 11, 514. 

[4].    Yang, L.;Wang, L.; Abubakar, G.A.; Huang, J. High-Resolution Rice Mapping Based on SNIC Segmentation and Multi-Source Remote Sensing Images. Remote Sens. 2021, 13, 1148. doi: 10.3390/rs13061148. 

[5].    Yang L, Huang R, Zhang J, Huang J, Wang L, Dong J, Shao J. Inter-Continental Transfer of Pre-Trained Deep Learning Rice Mapping Model and Its Generalization Ability. Remote Sensing. 2023; 15(9):2443.

[6].    Shen Y, Zhang J, Yang L^*, et al. A Novel Operational Rice Mapping Method Based on Multi-Source Satellite Images and Object-Oriented Classification[J]. Agronomy, 2022,12(12):3010. 

[7].    Mansaray, L.R., Yang, L., Kabba, V.T., Kanu, A.S., Huang, J., & Wang, F. (2019). Optimising rice mapping in cloud-prone environments by combining quad-source optical with Sentinel-1A microwave satellite imagery. GIScience & Remote Sensing, 56, 1333-1354. 

[8].    Li W, Huang J, Yang L, Chen Y, Fang Y, Jin H, Sun H, Huang R. A Practical Remote Sensing Monitoring Framework for Late Frost Damage in Wine Grapes Using Multi-Source Satellite Data[J]. Remote Sensing. 2021, 13(16): 3231.

[9].    Wang, L., Dong, Q., Yang, L., Gao, J., & Liu, J. (2019). Crop classification based on a novel feature filtering and enhancement method. Remote Sensing, 11, 455.

[10].             Mansaray, L.R., Kanu, A.S., Yang, L., Huang, J., & Wang, F. (2020). Evaluation of machine learning models for rice dry biomass estimation and mapping using quad-source optical imagery. GIScience & Remote Sensing, 1-12. 

[11].             Mansaray, L.R., Wang, F., Kanu, A.S., & Yang, L. (2020). Evaluating Sentinel-1A datasets for rice leaf area index estimation based on machine learning regression models. Geocarto International, 1-11.

[12].Shao, J., Zhang, W., Mellado, N., Jin, S., Cai, S., Luo, L., Yang, L., Yan, G., & Zhou, G. (2020). Single Scanner BLS System for Forest Plot Mapping. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING (TGRS), S

[13].李文杰, 郭晓雷, 杨玲波, 闫鸣, 邹晨曦, 方亚华, 孙涵, 黄敬峰. 基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别[J]. 农业工程学报, 2020, 36(18): 173-181.EI

[14].王利民, 杨玲波, 刘佳, 等 (2016). 基于暗目标法和GF-1的农作物光合有效辐射反演. 农业工程学报, 32, 184-191. EI

[15].刘佳, 王利民, 杨玲波, 等 (2015). 基于6S模型的GF-1卫星影像大气校正及效果. 农业工程学报, 31, 159-168. EI

[16].刘佳, 王利民, 杨玲波, 等 (2015). 基于有理多项式模型区域网平差的GF-1影像几何校正. 农业工程学报, 31, 146-154. EI

国家农业行业标准：

[1].    NY/T 3526-2019《农情监测遥感数据预处理技术规范》，农业农村部，起草人

[2].    NY/T 3527-2019《农作物种植面积遥感监测规范》，农业农村部，起草人

[3].    NY/T 3922-2021《中高分辨率卫星主要农作物长势遥感监测技术规范》, 农业农村部，起草人

[4].    NY/T 4065-2021 《中高分辨率卫星主要农作物产量遥感监测技术规范》, 农业农村部，起草人

[5].    NY/T 4150-2022 《农业遥感监测专题制图技术规范》, 农业农村部，起草人

国家自然科学基金青年科学基金项目《基于多源遥感数据和迁移学习的长江中下游地区水稻遥感识别方法研究》

国家科技重大专项《高分辨率对地观测系统重大专项(民用部分)》项目，GF-6卫星宽幅相机作物类型精细识别与制图技术

国家重点研发计划《粮食作物生长监测诊断与精确栽培技术》项目，作物生长与生产力卫星遥感监测预测

国家科技重大专项《高分辨率对地观测系统重大专项》项目，高分农业遥感监测与评估示范系统（一期）

国家重点研发计划项目《全球粮食和病虫害监测与预警》