王心宇

同专业硕导

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  • 硕士生导师
  • 出生日期:1991-12-01
  • 电子邮箱:
  • 职务:副研究员
  • 学历:博士研究生毕业
  • 办公地点:武汉大学 信息学部 宇航科学与技术研究院 401室
  • 性别:男
  • 联系方式:027-87869685(办)
  • 所属院系: 遥感信息工程学院
  • 学科: 摄影测量与遥感


王心宇,工学博士(通信与信息系统),宇航科学与技术研究院,副研究员/硕士生导师,入选2019博士后创新人才支持计划。主持国家自然科学基金青基、慧眼行动、湖北省自然基金、中央高校自主科研等项目,参与国家重点研发计划、173基础加强重点项目等重大项目。获2018测绘科技进步一等奖、2019 高光谱遥感影像智能处理行业应用大赛特等奖、2021 IEEE WHISPERS 高光谱目标跟踪挑战赛冠军2021全球开放数据创新应用大赛一等奖、2022 IJCAI LandSlide4Sense 滑坡识别竞赛冠军等学术奖励。近五年,以第一或通讯作者在RSE、ISPRS P&RS、IEEE TGRS等遥感领域高水平期刊、ICCV、AAAI等CCFA类会议,发表论文30余篇,获国家发明专利10余项,担任RSE、ISPRS P&RS、 IEEE TGRS、IEEE TCYB、IEEE TNNLS、JAG、IJRS、IEEE GRSL、IJDE、PERS、GSIS、RS、遥感学报等期刊审稿人。


研究方向:面向新型星-空-地多源高分遥感观测方式,开展遥感信息智能处理与应用研究,包括图像复原、光谱解混、光谱分类、目标探测与跟踪等遥感智能处理方法,以及农林生态、自然资源、深空探测、工业视觉、军事侦查、智慧医疗等行业应用。


研究团队:RSIDEA研究组是由从事遥感方向研究的科研人员组建的一个学术研究组,学术指导为张良培教授(IEEE Fellow),负责人为钟燕飞教授(杰青),研究团队具备长波红外高光谱、无人机高光谱、光谱暗室、视频快照式高光谱、红外微光、百万工业级服务器等先进仪器与设备,拥有良好的学术与科研氛围,欢迎遥感、电信、计算机、数学等相关专业学生报考,欢迎本科生提前进组学习与交流!


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大型仪器设备



  • News

  • 2024.03  适用任意波段数的高光谱目标跟踪成果 “A Channel Adaptive Dual Siamese Network for Hyperspectral Object Tracking” 遥感权威期刊 IEEE TGRS 接收

  • 2024.01  耕地地块矢量化提取成果 “RBP-MTL: Agricultural Parcel Vectorization via Region-Boundary-Parcel Decoupled Multi-Task Learning” 遥感权威期刊 IEEE TGRS 接收

  • 2023.12  我组学生李静涛、杜晶、朱倩荣获第五届全球校园人工智能算法精英大赛算法创新赛一等奖

  • 2023.11  双高遥感分类成果 “Attention in Attention for Hyperspectral with High Spatial Resolution (H2) Image Classification” 遥感权威期刊 IEEE TGRS 接收

  • 2023.08  高光谱目标实时跟踪成果 “SiamOHOT: A Lightweight Dual Siamese Network for Onboard Hyperspectral Object Tracking” 遥感权威期刊 IEEE TGRS 接收

  • 2023.08  高光谱高空间综述 “高光谱高空间分辨率遥感观测, 处理与应用” 被测绘学报接收

  • 2023.08  耕地地块矢量化提取成果 “E2EVAP: End-to-end vectorization of smallholder agricultural parcel boundaries” 被摄影测量与遥感权威期刊 ISPRS P&RS 接收

  • 2023.07  PU学习高光谱分类成果 “Class Prior-Free Positive-Unlabeled Learning with Taylor Variational Loss”被CCF-A类国际学术会议 ICCV 2023 录用

  • 2023.06  深度展开光谱分解成果 “Unrolling Nonnegative Matrix Factorization With Group Sparsity” 被遥感权威期刊 IEEE TGRS 接收

  • 2023.06  高光谱单分类成果 “One-Class Risk Estimation for One-Class Hyperspectral Image Classification” 被遥感权威期刊 IEEE TGRS  接收!

  • 2023.02  高分辨率遥感异常分割成果 “Anomaly Segmentation for High-Resolution Remote Sensing Images” 被CCF-A类国际学术会议 AAAI Conference on Artificial Intelligence 2023 录用!

  • 2023.02  高光谱真实场景分解数据集 “Realistic Mixing Miniature Scene” 被遥感权威期刊 IEEE TGRS 接收!

  • 2022.12  自监督高光谱影像去噪(IEEE TGRS)工作入选ESI高被引论文!

  • 2022.11  我组学生潘洋、赵恒伟荣获iFLYTEK A.I.开发者大赛 高分辨率遥感影像松林变色立木提取挑战赛亚军!

  • 2022.10  视频高光谱目标跟踪成果 “SiamHYPER: Learning a Hyperspectral Object Tracker From an RGB-Based Tracker ” 被CCF-A类期刊 IEEE Transactions on Image Processing 接收!

  • 2022.07  无人机松线虫探测成果 “Detecting pine wilt disease ” 被遥感权威期刊 International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 接收!

  • 2022.07  无人机高光谱综述(IEEE GRSM)、WHU-Hi数据集(RSE)、Auto-AD异常探测(IEEE TGRS)等3项工作入选ESI高被引论文!

  • 2022.07  我组学生王俊珏、赵恒伟、潘洋荣获国际人工智能联合会议 IJCAI 2022 CDCEO 论坛 LandSlide4Sense 滑坡识别竞赛冠

  • 2022.04  非洲入侵树种探测成果 “Mapping the distribution of invasive tree species using deep one-class classification in the tropical montane landscape of Kenya” 被摄影测量与遥感权威期刊 ISPRS P&RS 接收!

  • 2022.03  深度低秩先验异常探测成果“Deep Low-Rank Prior for Hyperspectral Anomaly Detection” 被遥感权威期刊 IEEE TGRS 接收!

  • 2021.10  无人机高光谱农业精细分类成果 “S3ANet: Spectral-spatial-scale attention network” 被摄影测量与遥感权威期刊 ISPRS P&RS 接收!

  • 2021.10  深度农作物单分类成果 “DOCC: Deep one-class crop classification ” 被遥感权威期刊 International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 多模态遥感专刊 接收!

  • 2021.08  无监督视频高光谱目标跟踪成果 “Unsupervised Deep Hyperspectral Video Target Tracking” 被遥感权威期刊 IEEE TGRS 接收!

  • 2021.07  我组学生赵恒伟、胡鑫、卢晓燕、李静涛、潘洋荣获 2021 全球开放数据创新应用大赛 一等奖

  • 2021.07  湖北经济作物制图成果 “Crop mapping in the cloudy season” 被农业遥感权威期刊 Computers and Electronics in Agriculture 接收!

  • 2021.03  全自动异常目标探测成果 “Auto-AD: Autonomous Hyperspectral Anomaly Detection” 被遥感权威期刊 IEEE TGRS 接收!

  • 2021.03  我组学生刘桢杞、李冠中、舒梦、孙晨、刘梓盈荣获 IEEE WHISPERS 2021 高光谱目标跟踪挑战赛 Hyperspectral Object Tracking Challenge 冠军

  • 2021.02  自监督高光谱影像去噪成果 “Self-Supervised Denoising Network” 被遥感权威期刊 IEEE TGRS 接收!

  • 2021.01  国产高光谱卫星遥感综述 “Advances in spaceborne hyperspectral remote sensing in China”  被 地球空间信息科学学报 Geo-spatial Information Science 接收!

  • 2020.10  无人机高光谱精细分类标准数据集 WHU-Hi Dataset 正式发布,欢迎下载使用!

 


  • 代表性成果

1. Wang X, Zhong Y, Zhang L, et al. Spatial group sparsity regularized nonnegative matrix factorization for hyperspectral unmixing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017. 

2. Zhong Y, Wang X*, Xu Y, et al. Mini-UAV-borne hyperspectral remote sensing: From observation and processing to applications. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 2018.

3. Wang S, Wang X*, Zhang L, et al. Auto-AD: Autonomous hyperspectral anomaly detection network based on fully convolutional autoencoder. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021.

4. Hu X, Wang X*, Zhong Y, et al. S3ANet: Spectral-spatial-scale attention network for end-to-end precise crop classification based on UAV-borne H2 imagery. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2022.

5. Zhong Y*, Li W, Wang X*, et al. Satellite-ground integrated destriping network: A new perspective for EO-1 Hyperion and Chinese hyperspectral satellite datasets. Remote Sensing of Environment, 2020.

 


  • 数据与代码共享

1. Wang X, Zhong Y, Zhang L, et al. Spatial group sparsity regularized nonnegative matrix factorization for hyperspectral unmixing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017. (code and data)

2. Wang X, Zhong Y, Cui C, et al. Autonomous Endmember Detection via an Abundance Anomaly Guided Saliency Prior for Hyperspectral Imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020. (code and data)

3. S. Wang, X. Wang*, L. Zhang and Y. Zhong, "Auto-AD: Autonomous Hyperspectral Anomaly Detection Network Based on Fully Convolutional Autoencoder,"  IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 60, pp. 1-14, 2022. (code and data)

4. Zhong Y*, Li W, Wang X*, et al. Satellite-ground integrated destriping network: A new perspective for EO-1 Hyperion and Chinese hyperspectral satellite datasets. Remote Sensing of Environment, 2020, 237: 111416. (code and data)

5. Zhong Y, Hu X*, Luo C, Wang X*, et al. WHU-Hi: UAV-borne hyperspectral with high spatial resolution (H2) benchmark datasets and classifier for precise crop identification based on deep convolutional neural network with CRF. Remote Sensing of Environment, 2020. (code and data)