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海岸地理环境智能感知与建模团队（Coastal Intelligent Remote Sensing and Modelling，CIRSM）成立于2016年，是由宁波大学孙伟伟教授领衔，13位教师、37位博/硕士研究生组成的一支年富力强、结构稳定、团结向上的科研队伍，也是一个跨学科、跨学校的新型交叉研究型团队。

教师团队人员组成：团队包括九位宁波大学教师，四位校外教师。其中宁波大学老师分别是孙伟伟教授、杨刚副教授、孟祥超副教授、冯添副教授、王利花副研究员、刘围围博士、王煜淼博士、陈镔捷博士、赵锐博士；四位校外教师分别是湖北大学彭江涛教授、西安理工大学吕志勇教授、苏州科技大学陈超副教授和桂林理工大学付波霖副教授

主要研究方向：海岸带高光谱遥感、多源遥感协同处理和长时序遥感分析与数值建模

成果与荣誉：团队在高光谱遥感特征挖掘与地物提取、高空间高光谱遥感融合、国产卫星滨海湿地制图、长时间序列信息重建等方面取得了一系列高质量的研究成果，先后承担了32项国家和省部级科研项目，出版学术专著/教材2部，发表SCI期刊论文200余篇，申请/授权发明专利13项，获得中国测绘科学技术二等奖1项（孙伟伟教授排名第一）。

团队设备简介：

无人机遥感技术可快速获取空间遥感信息,包括地理信息、资源及环境等信息,完成遥感数据的采集、处理及应用分析,具有机动、安全及经济等优点。本团队搭载在无人机平台的遥感设备主要有激光雷达、高光谱成像仪、多光谱成像仪。它们基于不同的物理原理来收集数据：激光雷达使用激光束测量距离，高光谱成像仪通过分析地表反射的光谱特征来识别不同物质，多光谱成像仪则拍摄多个离散波段的图像以获取不同波段的信息。

激光雷达：

仪器参数：单架次2平方公里、扫描距离450米（反射率80%）、高程精度5厘米、支持3次回波

仪器特点：

1.频率高，准直度高

2.集成度高，便于操作

3.不依赖于外界光照条件或目标本身的辐射，可24小时全天候工作

高光谱成像仪：

光谱范围：400-1000nm；光谱通道数：340

仪器特点：

1.光谱分辨率高，能够获取多个连续的窄波段光谱信息

2.高光谱系统的波段范围广泛，可以涵盖可见光、近红外和短波红外等不同波段

3.通过无人机平台在空中进行推扫式成像，作业效率高

多光谱成像仪：

影像传感器：6个1/2.9英寸CMOS，包括1个用于可见光成像的彩色传感器和5个用于多光谱成像的单色传感器。单个传感器：有效像素208万

滤光片：蓝（B）：450 nm ± 16 nm；绿（G）：560 nm ± 16 nm；红（R）：650 nm ± 16 nm；红边（RE）：730 nm ± 16 nm；近红外（NIR）：840 nm ± 26 nm

仪器特点：

1.可探测到可见光范围之外的信息

2.可生成植被指数图

3.可捕捉一天中不同时刻不同程度的太阳辐照度

4.可获取基于RGB及多光谱影像的精确位置数据

团队优秀论文：

[1]Peng J, Huang Y, Sun W, et al. Domain adaptation in remote sensing image classification: A survey[J].IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2022, 15: 9842-9859.

[2]He K, Sun W, Yang G, et al. A dual global–local attention network for hyperspectral band selection[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-13.

[3]Zhou J, Sun W, Meng X, et al. Generalized linear spectral mixing model for spatial–temporal–spectral fusion[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-16.

[4]Wang L, Ma H, Li J, et al. An automated extraction of small-and middle-sized rice fields under complex terrain based on SAR time series: A case study of Chongqing[J].Computers and Electronics in Agriculture, 2022, 200: 107232.

[5]Meng X, Yang G, Shao F, et al. SARF: A simple, adjustable, and robust fusion method[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2021, 19: 1-5.

[6]Meng X, Bao K, Shu J, et al. A blind full-resolution quality evaluation method for pansharpening[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, 60: 1-16.

[7]Yang G, Huang K, Sun W, et al. Enhanced mangrove vegetation index based on hyperspectral images for mapping mangrove[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2022, 189: 236-254.

[8]Zhang Q, Liu L, Yang G, et al. Effects of wintertime haze on regional thermal environment and urban heat island in the Yangtze River Delta, China[J].Urban Climate, 2023, 47: 101354.

学术交流合作：

团队多次承办学术论坛，并在遥感、测绘专业会议做报告多次，聚焦遥感科学与技术领域的科学问题，倡导基础研究，重视科学实践，关注应用需求，探究前沿领域。通过主题报告、专家点评、互动提问等方式，发掘和展示遥感及相关领域的最新科研进展和创新思想。

“第六届全国成像光谱对地观测学术研讨会”（ 第十二届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛），会议以“成像光谱对地观测与生态文明建设”为主题，于2021年10月14-16日在浙江省宁波市召开，由“宁波大学”和“自然资源部国土卫星遥感应用中心”联合承办。该会议总结和交流了成像光谱对地观测理论、方法、技术和应用等方面的最新研究成果，研讨在资源调查、环境保护、海洋生态、社会发展、生命健康等领域的深入应用，共谋成像光谱对地观测技术的新发展。

人员设置

所 长：孙伟伟 sunweiwei@navbc88.com

成 员(按姓氏拼音排序)：