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余 凡

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任职经历
1、工作经历
2010.7—至今,中国测绘科学研究院,地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室,副研究员,实验室学术秘书。
2018.7—至今,北京建筑大学,测绘与城市空间信息学院,副教授
2、教育经历
2007.9—2010.6 工学博士 中国科学院大学 地图学与地理信息系统
2005.9—2007.7 工学硕士 武汉大学遥感信息工程学院 摄影测量与遥感
2000.9—2004.7 工学学士 武汉大学遥感信息工程学院 摄影测量与遥感
3、社会兼职
目前是国家自然科学基金面上、青年项目的评审专家。
作为以下期刊的审稿专家:
Remote Sensing
International Journal of Image and Data Fusion
Chinese Geographical Science
雷达学报
山东科技大学学报
遥感学报

科学研究
主持项目:
北京市教委面上项目,“基于深度置信神经网络的地表覆盖分类质量检测”(KM202010016010),2022-,项目负责人
中国土地勘测院科技项目,“重点地区土地生态因子信息提取”(H19132),2020-2022,项目负责人
国家自然科学基金面上项目,“利用全极化SAR数据提取地表土壤水分信息方法研究”(41471299),2015-2018,项目负责人
国家自然科学基金青年项目,“光学与雷达协同提取地表土壤水分信息的方法研究”(41101321),2012-2014,项目负责人
国家自然科学基金面上项目“基于深度置信神经网络的地表覆盖质量检测方法研究”(41671440),2017-2020,合作单位负责人
国家973项目“基于先验知识的土壤水分信息、植被结构参数遥感综合提取研究”(2007CB714400),2007-2012,研究骨干,子课题负责人
中国测绘科学研究院基本业务经费项目,“基于深度学习高分辨率遥感影像地物提取与分类研究”77701710,项目负责人
国家测绘地理信息局科技支撑项目,“基于视觉特征因子的多源地理空间信息多尺度分析及提取关键技术(A1412)”2014.1-2015.12,项目负责人
中国地质调查局项目,“全国地表形变遥感地质调查(121201114091001)”,2013.1-2015.12,项目负责人

学术论文
[1] Yu Fan, Chenjing. Examination Progress about the Application of Remote Sensing Data in Agricultural Drought Monitoring. Rev. Fac. Agron. (LUZ). 2019, 36(6): 2170-2180. --SCI
[2] Xie Junwei, Yu Fan*. Class Activation Map-based Data Augmentation for Satellite Smoke Scene Detection. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, doi: 2022, 10.1109/LGRS. 2022. 3179013 --SCI
[3] Zheng Haotian, Yu Fan*. Study on urban poverty rate based on luminous remote sensing data. 2022 3rd International Conference on Geology, Mapping and Remote Sensing (ICGMRS). --EI
[4] Xie Junwei, Yu Fan*. Stacked Mixture-of-Expert Networks for Fast Aerial Scene Classification. 2022 3rd International Conference on Geology, Mapping and Remote Sensing (ICGMRS). --EI
[5] Zhang Chaoyin, Yu Fan*. Research on Forest Fire Rescue Path Planning Based on Improved A* Algorithm. International Journal of Frontiers in Engineering Technology. 2022
[6] Yu Fan, Yuan Jie. A Modified Two-scale Microwave Scattering Model for a dielectric randomly Rough Surface. Journal of Radars, 2015,13:22-29 .
[7] Yu Fan, Zhao Yingshi. A new semi-empirical model for soil moisture content retrieval by ASAR and TM data in vegetation-covered areas. Sci China EarthSci, 2011, doi: 10.1007/s11430-011-4204-3 --SCI
[8] Yu Fan, Zhao Yingshi, Li Haitao. Soil mositure retrieval based on genetic-BP neural networks algorithm. Journal of Infrared Millimeter Waves, 2012, 31(2): 283-288 --SCI
[9] Yu Fan, Li Haitao, Gu Haiyan, Han Yanshun. Assimilation ASAR data for estimating soil moisture profile using an Ensemble Kalman Filer. 2013, Chinese Geographical Science, doi: 10.1007/s11769-013-0623-8 --SCI
[10] Yu Fan, Li Haitao, Zhang Chengming, Wen Xiongfei. Data assimilation on soil moisture content based on multi-source remote sensing and hydrologic model Journal of Infrared Millimeter Waves, 2014,33(6): 54-59 --SCI
[11] Xiongfei Wena, Dunmei Hub, Xinyi Dongc, Fan Yu, Debao Tana. An object-oriented daytime land fog detection approach based on NDFI and fractal dimension using EOS/MODIS data. International Journal of Remote Sensing. 2014, 35(13):4865-4880 --SCI
[12] Chengming Zhang, Xiaoxia Yang, Fan Yu*, Change Analysis of Land Use and Landscape Pattern of a Semi-arid and Arid Watershed in Western China. Boletín Técnico, 2017, 55(8): 663-675
[13] Chengming Zhang, Jiping Liu, Fan Yu, Shujing Wan, Yingjuan Han, Jing Wang, Gang Wang, “Segmentation model based on convolutional neural networks for extracting vegetation from Gaofen-2 images,” J. Appl. Remote Sens. 12(4), 042804 (2018), doi: 10.1117/1.JRS.12.042804. --SCI
[14] Yang Xiaoxia, Zhang Chengming, Cui Zhaoyun, Yu Fan, Wang Jing, Han Yingjuan, “Filling method for soil moisture based on BP neural network,” J. Appl. Remote Sens. 12(4), 042806 (2018), doi: 10.1117/1.JRS.12.042806. --SCI
[15] 余凡、赵英时. 基于主被动遥感数据融合的土壤水分信息提取. 农业工程学报,2011,27(5):187-192 --EI
[16] 余凡、李海涛、万紫. 基于贝叶斯理论与Markov随机场的主被动遥感数据协同分类. 遥感学报, 2012, 16(4): 817-825
[17] 余凡,李海涛。利用双极化微波遥感数据提取土壤水分的新方法. 武汉大学学报. 2014,39(2):225-228 (EI)
[18] 余凡、赵英时,ASAR和TM数据融合协同提取植被覆盖地表土壤水分的新方法. 中国科学D辑.2011, 36(2): 188-194
[19] 余凡、赵英时. 合成孔径雷达提取裸露地表土壤水分的新方法. 武汉大学学报•信息科学版,2010,35(3):317-321 --EI
[20] 余凡、赵英时、沈心一. 随机粗糙地表的双尺度微波散射模型研究. 中国矿业大学学报,2010,39(3):459-463 --EI
[21] Yu Fan,Liu Liang-ming, Wen Xiong-fei. The research on application of FY-2C Data In Drought Monitoring. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences.ISPRS, Beijing, July, 2008, V.ⅩⅩⅩⅦ, 509-516
[22] Yu Fan, Zhao Ying-shi. A study on extracting soil moisture information by fusion of TM and ASAR data. The Six International Symposium on Multi-spectral Image Processing & Pattern Recognition. Yi Change,November,2009 --EI
[23] Yu Fan, Li Haitao, Gu Haiyan, Han Yanshun. Classification of Active Microwave and Passive Optical Data Based on Bayesian Theory and MRF . 2011 International Symposium on Image and Data Fusion, August, Teng Chong, 2011 –EI
[24] Yu Fan, Li Haitao, Gu Haiyan, Han Yanshun. The multi-level and multi-scalefactor analysis for soil moisture information extraction by multi-source remote sensing data. 2013 International Symposium on Image and Data Fusion, August, An Tu, 2013 --EI
[25] Jia Yi, Yu Fan. Research on estimation crop planting area by integrating the optical and microwave remote sensing data. 2013 International Symposium on Image and Data Fusion, August, An Tu, 2013 --EI
[26] 贾毅, 闫利, 余凡, 曹林林. 石羊河流域土地利用变化与景观格局分析. 测绘科学, 2016, 05(31): 66-73
[27] 顾海燕,李海涛,闫利,韩颜顺,余凡,杨懿,刘正军.地理本体驱动的遥感影像面向对象分析方法. 武汉大学学报信息科学版, 2018,01(43): 31-36(EI)
[28] 张继贤, 顾海燕, 鲁学军, 侯伟,余凡. 地理国情大数据研究框架, 遥感学报, 2016, 20(5): 1017-1026
[29] 刘良明, 文雄飞, 余凡. MODIS数据Bow tie效应快速消除算法研究.国土资源遥感,2007,72(2):10-15
[30] 陈晶,贾毅,余凡. 双极化雷达提取裸露地表土壤水分. 农业工程学报, 2013,29(10):109-115 (EI)
[31] 赵颖,李海涛,余凡,顾海燕,韩延顺。青藏高原区域地表覆盖现状数据处理方法,测绘科学。2012,37(1):125-127
[32] 刘丹丹,刘江,余凡。资源三号卫星数据矿山地质环境调查研究。测绘与空间地理信息,2013,36(8):12-14
[33] 赵颖,李海涛,余凡,顾海燕,韩颜顺. 近30年石羊河流域土地利用类型变化分析研究, 第十八届中国遥感大会论文集. 2013
[34] 万幼川,陈晶,余凡,贾毅. 利用星载散射计提取地表土壤水分,农业工程学报,2014,33(3): 70-77
[35] 吕剑峰, 李海涛, 韩颜顺, 顾海燕, 余凡. 一种基于分布式差异的分形网络演化分割方法. 2015, 07(40): 45-48
[36] 党宇, 张继贤,邓喀中, 赵有松, 余凡. 基于深度学习AlexNet的遥感影像地表覆盖分类评价研究. 2017, 11(9): 1530-1537
[37] 曹林林, 李海涛, 韩颜顺, 余凡, 顾海燕. 卷积神经网络在高分遥感影像分类中的应用. 测绘科学, 2016,09(41): 170-175

教材专著
光学与雷达遥感协同反演地表土壤水分方法研究
专利著作权
1.专著:
光学与雷达遥感协同反演地表土壤水分方法研究
2.发明专利:
一种卫星遥感影像大气校正方法及其模块(201210135140.0)
一种遥感影像信息提取与解译方法及其模块(201310392133.3)
监控空间动态要素的多网络协同工作方法(201410337783.2)
3.软件著作权:
GLC决策树遥感影像分类系统GLC_Info1.0(2012SR075991)
地理国情要素提取与解译系统FeatureStation_GeoEx5.0(2014SR174621)

奖励荣誉
科研奖励
测绘科技进步二等奖,“大区域地表覆盖卫星遥感影像分类关键技术及应用”,个人排名第3
北京市测绘科技进步奖二等奖,“光学与雷达协同反演地表土壤水分方法”,个人排名第1
山东省水利软科学优秀成果奖一等奖,“主被动遥感协同反演地表土壤水分方法”,山东省水利厅, 个人排名第4
讲授课程
《摄影测量基础》实习,本科
《智慧城市导论》,本科
《地理信息系统原理(双语)》,本科
《地图设计与编绘》,本科

研究生培养
累计指导毕业研究生9人,