地理信息科学系

 

     基本信息


姓名:阮永俭  

性别:男

职务/职称:讲师/硕士生导师

邮箱:ruanyj@gzhu.edu.cn   

通讯地址:广州市大学城外环西路230号广州大学地理科学与遥感学院



     个人简介

阮永俭,博士,广州大学地理科学与遥感学院讲师,硕士生导师。长期从事机器学习/深度学习支持的陆表环境遥感监测研究,致力于地理空间信息智能提取,遥感植被生态环境监测,遥感时空数据融合与挖掘等研究。研究方向集中在植被生态遥感(无人机林业遥感),冰冻圈遥感,利用遥感大数据和机器学习等技术,探究植被物候与气候、冰雪消融与气候变化的作用机理。已在包括Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, GIScience & Remote Sensing等期刊,发表论文24, 其中SCI论文9(一作6/通讯作者1),EI论文4篇。获得发明专利3项。主持国家自然科学基金青年科学基金项目1,教育部人文社科青年基金项目1,广东省自然科学基金面上项目1,广州市基础与应用研究项目1项等多个基金项目,并参与国家自然科学基金项目5项。获得2022年教育部高等学校科学研究优秀成果奖二等奖1(15/15),2023年广东省科技进步奖一等奖1(8/10)

     研究方向      

  • 植被物候遥感监测

  • 冰冻圈遥感监测

  • 无人机林业遥感

  • 遥感大数据和机器学习

     教育与工作经历        

  • 2017.09–2021.6,中山大学,地理科学与规划学院,博士研究生

  • 2021.10-至今,广州大学,地理科学与遥感学院,讲师

     科研项目        

主持的科研项目

[1] 2025.01-2017.12,国家自然科学基金青年项目(42401518),“基于无人机遥感与改进异速生长方程的桉树人工林单木地上生物量估算”,经费30w

[2]2025.01-2017.12,广东省自然科学基金面上项目,“无人机遥感协同半监督语义分割的桉树人工林单木材积与蓄积量估算”,经费10w

[3] 2023.10-2026.12,教育部人文社科青年基金项目(23YJC630145),“沙漠土地利用管理诱发的区域环境气候变化与未来趋势预测研究”,经费8w

[4] 2023.04-2025.03,广州市基础与应用基础研究项目(SL2022A04J01394),“深度知识学习支持下的大湾区高分辨遥感影像农业大棚快速识别与变化检测研究”,经费5w

[5] 2023.04-2025.03,自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放课题(KF-2022-07-025),“深度知识支持下的珠三角区域精细空间分辨率时序植被净初级生产力提取与影响因素研究”,经费16.9w

[6] 2023.05-2024.05,广东省城市安全智能监测与智慧城市规划企业重点实验室开放课题(GPKLIUSMSCP-2023-KF-05),“深度知识支持的多源遥感数据建筑物变化检测关键技术研究”,经费5w

[7]2021.10-2024.10,广州大学人才培育项目(RP2022006) , “遥感高分辨率植被物候信息提取研究”,经费10w


【参与的科研项目】

[1] 2019.01-2021.12,家自然科学基金青年项目(41801351),“深度迁移学习支持下的高分辨率遥感影像变化检测研究”,26w,参与

[2] 2021.01-2023.12,国家自然科学基金面上项目(42071441),“深度知识学习驱动的多源多时相遥感数据建筑物变化检测”,56w,参与

[3] 2019.07-2022.06,国家重点研发计划课题,“城市多规数据融合与动态认知平台关键技术研究与示范(2018YFB2100702)—城市多源()-多模态数据精准获取与高精度融合” ,580w,参与

[4] 2019.01-2022.12,国家自然科学基金面上项目(41875122),“通用陆面模式中常绿阔叶植被参数化方案的研制与改进”,62w,参与

[5] 2022.01-2025.12,国家自然科学基金面上项目(42171308),“人工智能协同多源遥感的城市单木地上生物量估算研究”,55w,参与

        

     代表性论著专利

科研论文】

[24] Yanchun Rao, Xiuli Wang, Hengkai Li*, Yongjian Ruan. How can the Pearl River Delta urban agglomeration achieve the carbon peak target: Based on the perspective of an optimal stable economic growth path[J]. Journal of Cleaner Production, 2024, 439: 140879.

[23]张新长,华淑贞,齐霁,阮永俭.新型智慧城市建设与展望:基于A的大数据、大模型与大算力[J].地球信息科学学报,2024,26(4).

[22]Yongjian Ruan, Xinchang Zhang*, Xi Liao, Baozhen Ruan, Cunjin Wang, Xin Jiang*. Automatic Plastic Greenhouse Extraction from Gaofen-2 Satellite Images with Fully Convolution Networks and Image Enhanced Index[J]. Sustainability, 2023, 15(23): 16537.

[21]Yongjian Ruan, Baozhen Ruan, Xinchang Zhang*, Zurui Ao, Qinchuan Xin*, Ying Sun, Fengrui Jing. Toward 30 m Fine-Resolution Land Surface Phenology Mapping at a Large Scale Using Spatiotemporal Fusion of MODIS and Landsat Data[J]. Sustainability, 2023, 15(4).

[20]Yongjian Ruan, Baozhen Ruan, Qinchuan Xin*, Xi Liao, Fengrui Jing, Xinchang Zhang*. phenoC++: An open-source tool for retrieving vegetation phenology from satellite remote sensing data[J]. Frontiers in Environmental Science, 2023, 11: 215.

[19]阮永俭.中高分辨率遥感植被物候信息提取与特征分析研究[J].测绘学报, 2023, 52(10): 1801.

[18]姜明, 张新长*, 孙颖, 冯炜明, 阮永俭. 全尺度特征聚合的高分辨率遥感影像变化检测网络[J].测绘学报, 2023, 52(10): 1738-1748.

[17]阮永俭,张新长,居圣哲,廖曦,阮宝珍,刘江,敬峰瑞.智慧城市快速建设背景下的老旧社区智慧化改造探讨[J].测绘通报,2023(1):14-19.

[16]张新长,廖曦,阮永俭.智慧城市建设中的数字孪生与元字宙探讨[J].测绘通报,2023(1):1-7.

[15]Ming Jiang, Xinchang Zhang*, Ying Sun, Weiming Feng, Qiao Gan, Yongjian Ruan*. AFSNet: attention-guided full-scale feature aggregation network for high-resolution remote sensing image change detection[J]. GIScience & Remote Sensing, 2022, 59(1): 1882-1900.

[14]侯幸幸,张新长,赵怡,孙颖,阮永.深度学习提取不透水面的自然环境影响因素研究[J].测绘科学,2022,47(11):73-84.

[13]Wanjing Li, Qinchuan Xin*, Xuewen Zhou, Zhicheng Zhang, Yongjian Ruan. Comparisons of numerical phenology models and machine learning methods on predicting the spring onset of natural vegetation across the Northern Hemisphere[J]. Ecological Indicators, 2021, 131: 108126.

[12] Yongjian Ruan, Xinchang Zhang*, Qinchuan Xin, Ying sun, Zurui Ao, Xin Jiang. A method for quality management of vegetation phenophases derived from satellite remote sensing data[J]. International Journal of Remote Sensing, 2021, 42(15): 5801-5820.

[11]Yongjian Ruan, Xinchang Zhang, Qinchuan Xin, Yubao Qiu, Ying Sun*. Prediction and analysis of lake ice phenology dynamics under future climate scenarios across the inner Tibetan plateau[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2020, 125(23): 1-16.

[10]Yongjian Ruan, Xinchang Zhang*, Qinchuan Xin*, Zurui Ao, Ying Sun. Enhanced vegetation growth in the urban environment across 32 cities in the Northern Hemisphere[J]. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 2019, 1(1): 1-16.

[9]邱玉宝,王星星,阮永俭,解鹏飞,钟钰,杨素萍.基于星载被动微波遥感的青藏高原湖冰物候监测方法[J]. 湖泊科学, 2018, 030(005):1438-1449.

[8]邱玉宝,郭华东,阮永俭,付心如,石利娟,田邦森.20022016年高亚洲地区中大型湖泊微波亮温和冻融数据集[J].中国科学数据(中英文网络版),2017,2(02):30-41.

[7]黄端,邱玉宝,石利娟,武胜利,刘小生,阮永俭.两种星载微波辐射计被动亮温数据的交叉定标[J].测绘科学,2017,42(1) : 136-142.

[6]于小淇,邱玉宝,阮永俭,石利娟,拉巴卓玛.高亚洲地区无云积雪遥感二值产品对比和精度验证分析[J].遥感技术与应用,2017,32(1):37-48.

[5]李恒凯,阮永俭,杨柳.离子稀土矿区地表扰动温度分异效应分析——以岭北矿区为例[J].稀土, 2017, 38(1):134-142.

[4]李恒凯,阮永俭,杨柳,雷军.中小城市城区扩张的热效应演变及响应[J]. 测绘科学,2017,42(2):71-78.

[3]Yubao Qiu,Yongjian Ruan, Hengkai Li, Xinru Fu. Land cover classification dataset for Ganzhou region (1988–2014)[J]. China Scientific Data 3 (2016). DOI: 10.11922/csdata.170.2015.0012.

[2]阮永俭,邱玉宝,李恒凯,邱前仁.26年赣州地区陆表环境遥感与变化分析[J].遥感信息,2016,31(06):110-120.

[1]Yongjian Ruan, Yubao Qiu, Xiaoqi Yu, Huadon Guo, Bin Cheng. Passive microwave remote sensing of lake freeze-thaw over High Mountain Asia[C].2016 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). IEEE, 2016: 2818-2821. doi: 10.1109/IGARSS.2016.7729728. (Conference).


教改论文】

[4]李少英,张新长,吴志峰,陈澄静,阮永俭.创新创业训练与智慧城市课程深度融合的实践探索[J].测绘通报,2024(3):168-172.

[3]张新长,李少英,阮永俭.智慧城市课程思政: 核心元素和实施策略[J].测绘通报,2022(9):158-161.

[2]张新长,李少英,阮永俭.《智慧城市》线上线下混合式一流课程建设与探索[J].地理信息世界,2022,29(3):82-85.

[1]张新长,阮永俭,何显锦.地理信息教材慕课化改革与教学模式创新研究[J].中国大学教学,2018,8:80-83.


【专利\计算机软件著作权】

[3]齐霁,阮永俭,赵军,肖祖香,叶丁奇,王椰,张新长,郭鑫. 一种遥感影像真伪鉴别方法及系统,2024.11.5,中国,ZL202411066838.0 (发明专利)

[2]阮永俭,张新长,姜明.一种基于动态混合像元分解法的湖冰冻融监测方法及系统, 2023.08.19,中国,ZL202211003665.9(发明专利)

[1]邱玉宝,郭华东,阮永俭,石利娟.一种基于动态混合像元分解法的湖冰冻融监测方法及系统, 2019.08.13,中国,ZL201611266615.4 (发明专利)

    获奖情况      

[3]2023,广东省科技进步奖一等奖,时空信息数智化关键技术研究与应用(J12-1-01-R08),排名8/10.

[2]2022,高等学校科学研究优秀成果奖科学技进步奖,城市时空信息智能化平台关键技术及应用(2022-550-R015),排名15/15.

[1]2018,江西省优秀硕士学位论文,被动微波高亚洲湖冰冻融监测研究.

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