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杜霖
2023-05-16 10:47
  • 杜霖
  • 杜霖 - 副教授 硕士生导师-中国地质大学(武汉)-地理与信息工程学院-个人资料

近期热点

资料介绍

个人简历


主持与参与的科研项目

国家重点研发计划,全天时主动式高光谱激光雷达成像技术(子课题),2018.05-2022.05
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目,高光谱激光雷达植被遥感探测基础研究,2017.08-2020.07
国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目,新型对地观测多光谱激光雷达发展关键技术研究,2016.04-2018.03,编号:41611130114
国家自然科学基金青年科学基金,时间分辨荧光激光雷达植被遥感监测关键技术方法研究,2017.01-2019.12,编号:41601360
科技转化项目,生态修复工程气候效益评估系统,2020.09-2021.02。

Ⅳ.国家发明专利与软件著作权
宋沙磊, 龚威, 陈振威, 祝波, 史硕, 杜霖. 彩色三维扫描激光雷达颜色信息采集显示方法, 专利号:CN201410422780.9
龚威, 史硕,祝波,宋沙磊,杜霖. 四波长反射激光雷达系统控制软件V1.0,登记号:2013SR045018, 开发完成日期:2012-12-31

教育经历
[1] 武汉大学 | 遥感科学与技术 | 理学博士学位 | 博士研究生毕业
[2] 河西学院 | 物理学 | 理学学士学位 | 大学本科
工作经历
[1] 中国地质大学(武汉)
团队成员
自然资源立体调查与空间演化监测研究中心
自然资源立体调查与演化监测研究中心针对城市扩张过程中生态系统和环境要素等自然环境,以及社会经济与人类活动等人文环境协调发展的问题,开展自然资源“空、天、地”立体综合调查与生态空间演化监测分析方法等关键问题研究,具体研究方向包括:
1)基于高分辨率遥感影像和地面实景照片融合的主体功能区资源生态信息智能解译与提取方法研究;
2)综合考虑土壤、植被、气候等要素的生态空间演化监测方法研究,以及城市生态功能区保护和城镇重点区优化开发与评估方法研究。

研究领域


[1] 高光谱激光雷达硬件研制与开发,以及其遥感探测应用
[2] 植被遥感模型研究
[3] 全球植被覆盖与碳氮循环
[4] 植被覆盖变化与城市扩张发展以及人类活动的相关性研究"主要研究高光谱激光雷达及其在地物遥感探测中的应用,尤其是其在植被探测中的应用;全球植被覆盖与碳氮循环,以及城市扩展过程中的植被覆盖变化与人类活动相关性研究。
高光谱激光雷达探测技术融合了激光雷达和高光谱成像技术各自的优点,可以实现植被的丰富光谱信息和高程等信息的同时探测,是一种新型的对地观测手段。在研究植被生长状态时其既可以得到反射光谱,又可以获取植被的垂直空间分布特征,是一种可靠又有发展潜力的技术手段。"

近期论文


L. Du, et al. Leaf Biochemistry Parameters Estimation of Vegetation Using the Appropriate Inversion Strategy,Frontiers in Plant Science,2020,11.
L. Du, et al. Random Sample Fitting Method to Determine the Planetary Boundary Layer Height Using Satellite-Based Lidar Backscatter Profiles. Remote Sensing, 2020, 12(23): 4006.
L. Du, et al. Novel Combined Spectral Indices Derived from Hyperspectral and Laser-Induced Fluorescence LiDAR Spectra for Leaf Nitrogen Contents Estimation of Rice,Remote Sensing, 2020,12(185).
L. Du, et al. Application of spectral indices on leaf nitrogen content analysis derived from Hyperspectral LiDAR data, Optics & Laser Technology, 2018, 107, 372-379.
L. Du, S. Shi , et al. Estimation of rice leaf nitrogen contents based on hyperspectral LIDAR. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2016, 44, 136-143.
L. Du, W. Gong, et al. Using Different Regression Methods to Estimate Leaf Nitrogen Content in Rice by Fusing Hyperspectral LiDAR Data and Laser-Induced Chlorophyll Fluorescence Data. Remote Sensing, 2016, 8(6), 526.
L. Du, S. Shi , et al. Potential of spectral ratio indices derived from hyperspectral LiDAR and laser-induced chlorophyll fluorescence spectra on estimating rice leaf nitrogen contents. Optics Express, 2017, 25(6), 6539-6549 .
L. Du, S. Shi, et al. Application of Spectral Indices on Leaf Nitrogen Content Analysis Derived from Hyperspectral LiDAR Data.
Yang, J., L. Du et al. Estimating the leaf nitrogen content of paddy rice by using the combined reflectance and laser-induced fluorescence spectra. Opt. Express, 2016, 24, p. 19354-19365.
Yang, J., Gong, W., Shi, S., Du, L. et al. Analyzing the performance of fluorescence parameters in the monitoring of leaf nitrogen content of paddy rice. Scientific Reports, 2016, 6.
Jian Yang, Wei Gong, Shuo Shi, L. Du, Bo Zhu, Jia Sun, and Shalei Song. Excitation Wavelength Analysis of Laser-Induced Fluorescence LiDAR for Identifying Plant Species. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, 2016,13(7),977-981.
W. Gong, J. Sun, S. Shi, J. Yang, L. Du et al. Investigating the Potential of Using the Spatial and Spectral Information of Multispectral LiDAR for Object Classification. Sensors, 2015, 15(9), 21989-22002.
Shi, S , Song, SL, Gong, W , Du, L. et al. Improving Backscatter Intensity Calibration for Multispectral LiDAR. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, 2015, 12(7), 1421-1425.
杜霖,马盈盈等. 多光谱对地观测激光雷达接收通道选择方法, 光学学报,2014, 34(8). (EI)
L. Du, S. Shi et al. Wavelength selection of Hyperspectral LiDAR Based on Feature Weighting for Estimation of Leaf Nitrogen Content in Rice. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences . 2016, Vol. 41 Issue B1, 9-13. (EI)
S. Shi, W. Gong, L. Du et al. Potential Application of Novel Hyperspectral LIDAR for Monitoring Crops Nitrogen Stress. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLI-B8, 2016, 1043-1047. (EI)

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