徐翔
作者:陈洁   来源:安博网页版,安博(中国)官方   日期:2024年01月05日

姓名:徐翔

专业职务:教授

邮箱:xuxiang@zsc.edu.cn


【个人背景】

徐翔,男,1978年生,博士,教授,硕士生导师。毕业于中山大学,现为安博网页版,安博(中国)官方安博网页版,安博(中国)官方专任教师,人工智能与计算机视觉科研团队负责人。研究方向为智能遥感信息处理。

主持广东省科技计划项目1项,广东省教育厅科研项目2项,中山市社会公益重大专项1项,中山市科技计划项目2项;主研国家自然科学基金2项,广东省科技计划项目1项,中山市科技计划项目2项。在国内外重要学术期刊和国际会议上发表学术论文30余篇,其中SCI论文10余篇;申请/授权发明专利4项,软件著作权4项。获2019年度“吴桂显教育基金优秀教师”称号,2014-2015学年、2018-2019学年安博网页版,安博(中国)官方优秀教师, 2014、2019年度中山市优秀教师;指导学生参加互联网+等各类学科竞赛,获奖10余项。


【科研方向】

围绕高光谱遥感信息处理、多源遥感数据融合及地学解译等方面开展了相关理论与应用研究。通过高光谱遥感信息处理技术,探测地表物质的几何和物理属性,形成高光谱遥感“特征表达选择-像元精细分类-混合像元分析”的一体化信息处理系统,应用于城市/农业/应急等领域(养殖水体的水环境监测、植被精细分类、城市遥感数据分析与应用、农业遥感信息处理、以及多源遥感影像目标检测等领域)。


【研究情况】

主要学术论文:

[1] X. Xu, J. Li, S. Li, and A. Plaza. Curvelet Transform Domain-Based Sparse Nonnegative Matrix Factorization for Hyperspectral Unmixing. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020, 13: 4908-4924.

[2] X. Xu, J. Li, S. Li, and A. Plaza. Generalized Morphological Component Analysis for Hyperspectral Unmixing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 58(4): 2817-2832.

[3] X. Xu, J. Li, S. Li, and A. Plaza. Subpixel Component Analysis for Hyperspectral Image Classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019, 57(8): 5564-5579.

[4] X. Xu, J. Li, Wu C, and A. Plaza. Regional clustering-based spatial preprocessing for hyperspectral unmixing. Remote Sensing of Environment, 2018, 204: 333-346.

[5] X. Xu, J. Li, S. Li. Multiview Intensity-Based Active Learning for Hyperspectral Image Classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56(2):669-680.

[6] X. Xu, J. Li, X. Huang, M. Dalla Mura, A. Plaza. Multiple Morphological Component Analysis Based Decomposition for Remote Sensing Image Classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2016, 54(5):3083-3102.

[7] Y. Su, X. Xu, J. Li, H. Qi, P. Gamba, A. Plaza. Deep Autoencoders With Multitask Learning for Bilinear Hyperspectral Unmixing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, 59(10): 8615-8629.

[8] B. Shen, X. Xu, J. Li, et al. Unfolding Spatial-Temporal Patterns of Taxi Trip based on an Improved Network Kernel Density Estimation. International Journal of Geo-Information, 2020, 9(11):683.

[9] Q. Yao, D. Song and X. Xu*, K. Zou. A Novel Finger Vein Recognition Method Based on Aggregation of Radon-Like Features. Sensors, 2021, 21(5), 1885.

[10] Q. Yao, D. Song and X. Xu*. Robust Finger-vein ROI Localization Based on the 3σ Criterion Dynamic Threshold Strategy. Sensors 2020, 20(14), 3997.

[11] 李希,徐翔*,李军. 面向航空飞行安全的遥感图像小目标检测[J]. 航空兵器, 2020, 27(3): 54-61.

[12] 许也,申柏希,徐翔,李军*. 基于条件随机场的非规范化中文地址解析方法. 地理与地理信息科学, 2019,35(2):12-18.

[13] 姚琼,徐翔,邹昆. 联合空谱特征的多视图主动学习的高光谱图像分类. 遥感信息, 2018,33(6):117-123.

[14] 姚琼,徐翔,邹昆. 基于异质多视图主动学习的高光谱地物分类. 计算机应用与软件, 2018,35(2):1-6.

[15] 姚琼,徐翔,邹昆. 基于3D Gabor多视图主动学习的高光谱图像分类. 计算机工程与应用, 2018, 54(22):197-204.


参编专著:

(1) S. Zhang, Y. Su, X. Xu, J. Li, C. Deng and A. Plaza. Recent Advances in Hyperspectral Unmixing Using Sparse Techniques and Deep Learning, in Hyperspectral Image Analysis: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Edited by Prasad Saurabh and Jocelyn Chanussot, Springer, 2020, ISBN: 978-3-030-38616-0, pp. 1-29.

(2) 张绍泉,徐翔,李军,邓承志. 人工智能、类脑计算与图像解译前沿: 空谱信息联合的高光谱遥感图像混合像元分解综述. 西安电子科技大学出版社, 主编:焦李成. 2020, ISBN:9787560654997, pp. 207-232.


知识产权:

(1) 一种高光谱解混方法、装置、电子设备及存储介质(发明专利). 安博网页版,安博(中国)官方. 发明人:徐翔,李军,邹昆,姚琼. 专利号:201910743253.0.


主持/主研科研项目:

1. 国家自然科学基金面上项目(61771496),高光谱图像多尺度属性表示及红树林树种精细分类,2018/01-2021/12。

2. 广东省自然科学基金(2016A030313254),基于高光谱遥感技术评估入侵植物对生态系统变化的影响,2016/06-2019/06。

3. 广东省教育厅特色创新项目(2020KTSCX182), 面向广义属性成分分析的高光谱图像空谱分类研究,2020/7-2022/06。

4. 中山市社会公益科技研究重大项目(2018B1015),基于多源遥感影像的红树林树种精细分类,2018/07-2021/06。

5. 中国科学院光谱成像技术重点实验室开放基金项目(LSIT201708D),基于遥感影像多属性稀疏表达及分类方法研究,2017/04-2019/04。

6. 广东省教育科学“十二五”规划项目(2015GXJK177), 面向游戏游艺产业的复合型人才培养实践教学体系研究,2015/12-2017/12。

7. 中山市社会公益科技研究项目(2019B2026),指静脉识别关键技术研究与应用,2019/10-2021/10。


【教学工作】

主讲课程:软件工程、游戏软件开发概论。


【指导竞赛】

(1) 遥水星测——专注于水质遥感监测的智慧方案,第七届“互联网+”大学生创新创业大赛广东省铜奖。

初审(一审):李彪   复审(二审):苗文双   终审(三审):邹昆