王煜淼，男，1992年5月出生，博士，地理与空间信息技术系助理研究员。主要从事时空大数据与深度学习在农业估产和灾害监测中的研究。在国内外期刊发表论文10篇，其中ESI高被引1篇。
教育经历：
2019.9-2020.10，通过国家留学基金委在美国威斯康星大学麦迪逊分校（UW-Madison）访学一年
2014.09-2021.06，通过硕博连读获得武汉大学理学博士学位，所学专业：地图学与地理信息系统
2010.09-2014.06，获得安徽师范大学理学学士学位，所学专业：地理信息系统
工作经历：
2021年7月至今 宁波大学昂热大学联合学院地理与空间信息技术系助理研究员
学术兼职：Remote Sensing和Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing期刊审稿人
发表论文：
[1] Wang Y, Zhang Z, Feng L, et al. 2021. A new attention-based CNN approach for crop mapping using time series Sentinel-2 images. Computers and Electronics in Agriculture [J], 2021, 184: 106090. (SCI 中科院二区)
[2] Feng L, Wang Y, Zhang Z, et al. Geographically and temporally weighted neural network for winter wheat yield prediction[J]. Remote Sensing of Environment, 2021, 262: 112514.（共同第一作者 SCI 中科院一区）
[3] Wang Y, Zhang Z, Feng L, et al. Combining Multi-Source Data and Machine Learning Approaches to Predict Winter Wheat Yield in the Conterminous United States[J]. Remote Sensing, 2020, 12(8): 1232. (SCI 中科院二区)
[4] Wang Y, Feng L, Li S, et al. A hybrid model considering spatial heterogeneity for landslide susceptibility mapping in Zhejiang Province, China [J]. Catena, 2020, 188: 104425. (SCI 中科院一区 ESI高被引)
[5] Feng L, Li Y, Wang Y, et al. Estimating hourly and continuous ground-level PM2. 5 concentrations using an ensemble learning algorithm: The ST-stacking model[J]. Atmospheric Environment, 2020, 223: 117242. (SCI 中科院二区)
[6] Wang Y, Wu X, Chen Z, et al. Optimizing the predictive ability of machine learning methods for landslide susceptibility mapping using smote for lishui city in zhejiang province, china[J]. International journal of environmental research and public health, 2019, 16(3): 368. (SCI 中科院三区)
[7] 杜清运, 王煜淼, 刘纪平, 李爱勤, 任福, 刘涛, 严涵. 面向灾害应急服务的自适应制图技术[J]. 武汉大学学报-信息科学版, 2020, 45(8): 1117-1125. (EI)
[8] 任福,严涵,龚丽芳,王煜淼,杜清运.多空间尺度的灾害应急动态制图规则[J].测绘地理信息,2020,45(03):1-7. (CSCD，科技核心)
[9] 王煜淼,王明军,任福.全国地表水水质监测及预测系统设计与实现[J].测绘地理信息,2018,43(02):123-126. (CSCD，科技核心)
[10] 任晓茹,任福,陈慧萍,王煜淼.湖北省政区历史沿革展示系统的设计与实现[J].测绘地理信息,2017,42(03):88-93. (CSCD，科技核心)