基本信息
张兵  男  博导  中国科学院空天信息创新研究院
电子邮件: zhangbing@aircas.ac.cn
通信地址: 北京市海淀区邓庄南路9号
邮政编码: 100094

研究领域

招生信息

   
招生专业
070503-地图学与地理信息系统
085400-电子信息
085700-资源与环境
招生方向
遥感科学与技术
遥感信息处理与分析
遥感信息提取与多学科综合应用

教育背景

2000-03--2003-03   中国科学院遥感应用研究所   地图学与地理信息系统专业,理学博士
1991-08--1994-06   中国科学院遥感应用研究所   地图学与地理信息系统专业,理学硕士
1987-09--1991-07   北京大学城市与环境学系   地貌与第四纪专业,理学学士

工作经历

   
工作简历
2019-09~现在, 中科院空天信息创新研究院, 副院长
2012-11~2019-09,中国科学院遥感与数字地球研究所, 研究员,副所长,中科院数字地球实验室主任
2007-08~2012-10,中国科学院对地观测与数字地球科学中心, 研究员,中心副主任
2003-01~2007-07,中国科学院遥感应用研究所, 研究员,高光谱遥感研究室主任
1998-12~2002-12,中国科学院遥感应用研究所, 副研究员,中科院遥感信息科学开放研究实验室副主任
1996-06~1998-11,中国科学院遥感应用研究所, 助理研究员
1994-07~1996-05,中国科学院遥感应用研究所, 研究实习员
社会兼职
2020-01-01-今,国际电气和电子工程师协会(IEEE), 会士(FELLOW)
2013-01-01-今,中国科学院大学第四届学位评定委员会资源与环境学科群学位评定委员会, 委员
2012-01-01-今,IEEE国际高光谱图像与信号处理(WHISPERS)技术委员会, 委员
2012-01-01-今,国际数字地球学会(ISDE)中委会成像光谱专委会, 主任委员
2011-01-01-今,IEEE JSTARS期刊, 副主编
2008-01-01-今,中国地理学会环境遥感分会, 常务理事
2008-01-01-今,中国环境科学学会环境信息系统与遥感专业委员会, 委员
2006-01-01-今,中国空间科学学会第七、八届理事会, 理事
2006-01-01-今,中国科学院研究生院(后改为“中国科学院大学”), 兼职教授
2001-01-01-今,中国空间科学学会空间遥感专业委员会, 副主任委员

教授课程

高光谱遥感

专利与奖励

   
奖励信息
(1) IEEE GRSS RLA 区域领袖奖, 特等奖, 其他, 2020
(2) 多光谱遥感技术, 一等奖, 部委级, 2019
(3) 高光谱遥感信息机理与多学科应用, 二等奖, 国家级, 2018
(4) 高光谱遥感研究集体, 院级, 2016
(5) 水环境遥感应用工程化处理技术研究与系统实现, 一等奖, 部委级, 2014
(6) 面向应用的航天遥感软硬一体化仿真系统技术与应用示范, 一等奖, 省级, 2013
(7) 内陆水体富营养化高光谱遥感监测技术与应用, 二等奖, 省级, 2013
(8) 多用途无人机航空遥感系统研制, 二等奖, 部委级, 2007
(9) 精准农业关键技术研究与示范, 二等奖, 国家级, 2007
(10) 精准农业关键技术研究与示范, 一等奖, 省级, 2006
(11) 高光谱遥感探测技术研究, 一等奖, 部委级, 2006
主要代表性发明专利
[1] 王胜蕾, 张文志, 李俊生, 张方方, 张兵. 一种适用于RGB三波段数据的透明度反演方法和系统. CN: CN116223401B, 2023-08-18.

[2] 李俊生, 张兵, 都怡辰, 张方方, 王胜蕾. 一种基于卫星遥感的非蓝藻水华监测方法和系统. CN: CN115984711B, 2023-07-21.

[3] 王胜蕾, 邱瑞婷, 李俊生, 张方方, 张兵. 一种内陆水体半解析透明度反演方法和系统. CN: CN115824972B, 2023-07-25.

[4] 张兵, 胡锦康, 彭代亮, 余如意, 程恩惠, 杨松林, 刘胜威. 一种基于机器学习的小麦茎蘖密度遥感估算方法和系统. CN: CN115830442B, 2023-08-04.

[5] 彭代亮, 程恩惠, 张兵, 余如意, 胡锦康, 杨松林, 刘胜威. 一种基于长短期记忆网络的冬小麦估产分析方法和系统. CN: CN115578637A, 2023-01-06.

[6] 张方方, 李俊生, 王胜蕾, 卜博, 田彬, 张兵. 一种水体大气校正方法和系统. CN: CN114841879A, 2023-06-20.

[7] 张方方, 李俊生, 王胜蕾, 田彬, 卜博, 张兵. 一种均匀不变地物控制点光谱库的生成方法和系统. CN: CN114720396A, 2022-07-08.

[8] 张浩, 闫东川, 张兵, 伊丕源, 李国庆, 陈正超. 大气校正方法、装置、电子设备及可读存储介质. CN: CN114925492A, 2022-08-19.

[9] 李俊生, 张兵, 高敏, 张方方, 王胜蕾. 一种黑臭水体检测方法、装置和电子设备. CN: CN114509392A, 2022-05-17.

[10] 李俊生, 张兵, 高敏, 张方方, 王胜蕾. 一种黑臭水体检测方法、装置和电子设备. CN: CN114509392A, 2022-05-17.

[11] 李俊生, 张兵, 高敏, 王胜蕾, 张方方. 一种蓝藻水华预测方法、装置和电子设备. CN: CN114624204A, 2022-06-14.

[12] 张浩, 张舒宁, 张兵. 遥感图像的云识别方法、装置、电子设备及可读存储介质. CN: CN114581793A, 2022-06-03.

[13] 张兵, 彭代亮, 刘胜威, 陈俊杰, 潘玉豪, 郑诗军, 胡锦康. 一种基于深度学习的冬小麦遥感识别分析方法和系统. CN: CN114463637A, 2022-05-10.

[14] 张兵, 彭代亮, 刘胜威, 陈俊杰, 潘玉豪, 郑诗军, 胡锦康. 一种基于深度学习的冬小麦遥感识别分析方法和系统. CN: CN114463637A, 2022-05-10.

[15] 彭代亮, 刘胜威, 张兵, 陈俊杰, 潘玉豪, 郑诗军, 胡锦康. 一种基于随机森林的冬小麦遥感识别分析方法和系统. CN: CN114494882A, 2022-05-13.

[16] 彭代亮, 刘胜威, 张兵, 陈俊杰, 潘玉豪, 郑诗军, 胡锦康. 一种基于随机森林的冬小麦遥感识别分析方法和系统. CN: CN114494882A, 2022-05-13.

[17] 彭代亮, 刘胜威, 张兵, 陈俊杰, 潘玉豪, 郑诗军, 胡锦康. 一种基于随机森林的冬小麦遥感识别分析方法和系统. CN: CN114494882A, 2022-05-13.

[18] 赵博雅, 吴远峰, 关欣然, 高连如, 张兵. 一种面向遥感图像的数据增广方法、装置及电子设备. CN: CN113902610A, 2022-01-07.

[19] 李庆亭, 陈正超, 鹿琳琳, 潘洁, 张兵. 一种光谱测量辅助装置. CN: CN113466144A, 2021-10-01.

[20] 李庆亭, 潘洁, 鹿琳琳, 陈正超, 张兵. 一种识别蚀变类型的方法、装置及电子设备. CN: CN113486778A, 2021-10-08.

[21] 孙旭, 高连如, 孙晓彤, 白建东, 张兵. 一种高光谱图像目标探测方法及相关装置. CN: CN112801011A, 2021-05-14.

[22] 孙旭, 高连如, 孙晓彤, 白建东, 张兵. 一种高光谱图像目标探测方法及相关装置. CN: CN112801011B, 2022-10-25.

[23] 李俊生, 高敏, 王胜蕾, 殷子瑶, 张方方, 申茜, 吴艳红, 张兵. 离水反射率的获取方法、系统、装置、设备及存储介质. CN: CN112929564A, 2021-06-08.

[24] 张兵, 张浩, 陈正超, 申茜. 图像插值方法及装置. CN: CN105069747B, 2018-07-20.

[25] 张兵, 吴远峰, 李俊生, 申茜, 张方方. 一种水环境遥感监测校正检验方法及装置. CN: CN104766318A, 2015-07-08.

[26] 张兵, 孙旭, 高连如, 吴远峰, 申茜, 张文娟. 一种目标地物数据采集装置及系统、方法. 中国: CN103226621A, 2013.07.31.

[27] 张兵, 高连如, 孙旭, 郭乾东, 吴远峰, 李利伟. 一种高光谱图像的异常检测方法及装置. 中国: CN103559715A, 2016-04-27.

[28] 张兵, 孙旭, 高连如, 吴远峰, 李利伟, 庄丽娜. 一种基于高光谱遥感图像的分类方法及装置. 中国: CN103295030A, 2016-11-30.

[29] 张兵, 申茜, 李俊生, 邹雷, 吴太夏, 吴艳红, 张方方, 王甘霖. 一种离水辐亮度确定方法及装置. CN: CN103344570A, 2013-10-09.

[30] 张兵, 张文娟, 刘瑶, 高连如, 王俊, 李霞. 一种中红外强吸收通道图像模拟方法及装置. 中国: CN103295251A, 2016-03-02.

[31] 张兵, 高连如, 孙旭, 杨斌, 倪丽. 高光谱图像波段选择方法及装置. 中国: CN103268502A, 2016-04-20.

[32] 张兵, 孙旭, 高连如, 吴远峰, 李利伟, 张文娟. 一种目标地物数据处理装置. 中国: CN103198115A, 2016-12-28.

[33] 张兵, 高连如, 孙旭, 吴远峰, 郭乾东, 高建威. 地物光谱获取方法及装置、高光谱图像目标探测方法及装置. 中国: CN103115679A, 2015-03-25.

[34] 张兵, 孙旭, 高连如, 吴远峰, 高建威, 倪丽. 一种目标识别方法及装置. 中国: CN103020644A, 2016-03-30.

[35] 张兵, 王甘霖, 李俊生, 申茜, 张方方, 邹雷, 王胜蕾. 一种基于合成孔径雷达的水华识别方法及装置. CN: CN102998664A, 2013-03-27.

[36] 张兵, 吴远峰, 申茜, 李俊生, 张方方. 一种水环境遥感反演模型选择方法及装置. CN: CN102750455A, 2012-10-24.

[37] 张兵, 吴远峰, 李俊生, 申茜, 张方方. 一种水环境遥感数据处理方法及装置. CN: CN102721644A, 2012-10-10.

[38] 张兵, 高连如, 孙旭, 高建威, 吴远峰, 申茜. 一种高维数据可视化方法及装置. 中国: CN102707917A, 2015-03-25.

[39] 张兵, 高连如, 杨威, 孙旭, 吴远峰, 李利伟. 一种高光谱图像中目标地物检测方法及装置. 中国: CN102609703A, 2013-10-02.

[40] 张兵, 高连如, 孙旭, 吴远峰, 张文娟, 申茜. 高维空间定向投影端元提取方法. 中国: CN102184400A, 2013-04-10.

[41] 张兵, 申茜, 李俊生, 宋阳, 吴迪, 张浩, 吴远峰. 一种远控多角度定位装置. CN: CN101975747A, 2011-02-16.

[42] 张兵, 李俊生, 申茜, 吴远峰, 张浩, 吴迪. 用于离水辐射测量的便携式多角度定位装置. CN: CN201637667U, 2010-11-17.

[43] 张兵, 李俊生, 申茜, 吴远峰, 张浩, 吴迪. 用于离水辐射测量的便携式多角度定位装置. CN: CN101706416A, 2010-05-12.

[44] 帅通, 孙旭, 贺逸群, 高连如, 张兵. 一种舰船检测方法及装置. CN: CN109165603B, 2022-03-01.

[45] 张兵, 廖小罕, 叶虎平, 李俊生, 朱建华, 申茜, 李铜基, 张方方, 张宗科, 魏显虎. 一种水体吸收系数校正方法及装置. CN: CN107451413B, 2020-04-21.

[46] 张兵, 孙旭, 于浩洋, 高连如, 吴远峰, 李利伟. 一种图像目标区域提取的方法及系统. CN: CN105913065A, 2016-08-31.

[47] 张兵, 李俊生, 申茜, 曹红业, 叶虎平, 张方方, 吴艳红. 用于离水辐射测量的简易定位装置. CN: CN105651257A, 2016-06-08.

[48] 张兵, 高建威, 李利伟, 高连如, 吴远峰. 一种高维数据模式分类方法、装置及系统. CN: CN105760427A, 2016-07-13.

[49] 张兵, 李俊生, 张方方, 申茜, 张浩彬. 一种基于高分一号卫星图像的水华区域的识别方法及装置. CN: CN105184251A, 2015-12-23.

[50] 张兵, 申茜, 张方方, 李俊生, 梁文秀. 一种基于高空间分辨率图像的水华识别方法及装置. 中国: CN105184252A, 2015-12-23.

[51] 张兵, 李俊生, 申茜, 张方方, 朱庆. 一种基于高光谱遥感图像的水华识别方法及装置. CN: CN105138994A, 2015-12-09.

[52] 张兵, 杨斌, 高连如, 孙旭, 李聪. 一种从图像中探测目标的方法及装置. CN: CN104504726A, 2015-04-08.

[53] 张兵, 高连如, 杨斌, 孙旭, 李聪. 一种从图像中探测目标的方法及装置. CN: CN104574409A, 2015-04-29.

[54] 张兵, 李俊生, 申茜, 张方方, 王胜蕾. 一种基于MODIS图像的水体颜色检测方法及装置. CN: CN104361602A, 2015-02-18.

[55] 张文娟, 张兵, 高连如, 吴远峰, 孙旭. 高光谱图像噪声模拟方法及装置. CN: CN104021562A, 2014-09-03.

[56] 张兵, 朱利, 张方方, 李俊生, 申茜, 吴艳红. 一种内陆二类水体叶绿素a浓度的反演方法及装置. 中国: CN103983584A, 2014-08-13.

[57] 张兵, 焦全军, 刘良云, 胡勇, 刘新杰, 唐凤莉. 一种叶面积指数测量方法及系统. CN: CN103983217A, 2014-08-13.

[58] 张兵, 吴远峰, 高连如, 张文娟, 申茜. 数字图像显示方法以及高光谱望远镜. 中国: CN103822711A, 2015-12-02.

[59] 张兵, 张文娟, 陈正超, 彭代亮, 申茜, 徐丰. 检测遥感道路图像精度的方法及装置. 中国: CN103646402A, 2014-03-19.

[60] 张兵, 李俊生, 申茜, 吴传庆, 朱利, 吴艳红, 张方方, 周亚明. 一种支架及水面下行辐照度测量装置. 中国: CN103629491A, 2014-03-12.

出版信息

   
发表的主要文章
[1] Yao, Shun, Li, Liwei, Cheng, Gang, Zhang, Bing. Analyzing Long-Term High-Rise Building Areas Changes Using Deep Learning and Multisource Satellite Images. REMOTE SENSING[J]. 2023, 15(9): http://dx.doi.org/10.3390/rs15092427.
[2] Ziyao Yin, Junsheng Li, Bing Zhang, Yao Liu, Kai Yan, Min Gao, Ya Xie, Fangfang Zhang, Shenglei Wang. Increase in chlorophyll-a concentration in Lake Taihu from 1984 to 2021 based on Landsat observations. SCIENCE OF THE TOTAL ENVIRONMENT[J]. 2023, 873: http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.162168.
[3] Guo, Jing, Lu, Longhui, Dong, Yingying, Huang, Wenjiang, Zhang, Bing, Du, Bobo, Ding, Chao, Ye, Huichun, Wang, Kun, Huang, Yanru, Hao, Zhuoqing, Zhao, Mingxian, Wang, Ning. Spatiotemporal Distribution and Main Influencing Factors of Grasshopper Potential Habitats in Two Steppe Types of Inner Mongolia, China. REMOTE SENSING[J]. 2023, 15(3): http://dx.doi.org/10.3390/rs15030866.
[4] Yao, Jing, Zhang, Bing, Li, Chenyu, Hong, Danfeng, Chanussot, Jocelyn. Extended Vision Transformer (ExViT) for Land Use and Land Cover Classification: A Multimodal Deep Learning Framework. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING[J]. 2023, 61: http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2023.3284671.
[5] Gao, Lianru, Xiaotong Sun, Xu Sun, Lina Zhuang, Qian Du, Bing Zhang. Hyperspectral Anomaly Detection Based on Chessboard Topology. Ieee Transactions on Geoscience and Remote Sensing[J]. 2023, [6] Chi Haojing, Wu Yanhong, Hongxing Zheng, Bing Zhang, Zhonghua Sun, JiahengYan, Yongkang Ren, LinanGuo. Spatial patterns of climate change and associated climate hazards in Northwest China. Scientific Reports[J]. 2023, 13: [7] Wu yanhong, Guo Linan, Zhang Bing, zheng hongxing, Fan, Lanxin, Chi Haojing, Li, Junsheng, Wang shenglei. Ice phenology dataset reconstructed from remote sensing and modelling for lakes over the Tibetan Plateau. Scientific Data[J]. 2022, 9: 743-743, [8] Liu, Yao, Li, Junsheng, Xiao, Chenchao, Zhang, Fangfang, Wang, Shenglei, Yin, Ziyao, Wang, Chao, Zhang, Bing. A Classification-Based, Semianalytical Approach for Estimating Water Clarity From a Hyperspectral Sensor Onboard the ZY1-02D Satellite. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING[J]. 2022, 60: http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2022.3161651.
[9] Guo, Linan, Zheng, Hongxing, Wu, Yanhong, Fan, Lanxin, Wen, Mengxuan, Li, Junsheng, Zhang, Fangfang, Zhu, Liping, Zhang, Bing. An integrated dataset of daily lake surface water temperature over the Tibetan Plateau. EARTH SYSTEM SCIENCE DATA[J]. 2022, 14(7): 3411-3422, [10] Li, Jiaxin, Hong, Danfeng, Gao, Lianru, Yao, Jing, Zheng, Ke, Zhang, Bing, Chanussot, Jocelyn. Deep learning in multimodal remote sensing data fusion: A comprehensive review. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATIONnull. 2022, 112: http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2022.102926.
[11] Zhang, Bing, Wu, YuanFeng, Zhao, Boya, Chanussot, Jocelyn, Hong, Danfeng, Yao, Jing, Gao, Lianru. Progress and challenges in intelligent remote sensing satellite systems. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING[J]. 2022, 15: 1814-1822, [12] Su, Yuanchao, Gao, Lianru, Jiang, Mengying, Plaza, Antonio, Sun, Xu, Zhang, Bing. NSCKL: Normalized Spectral Clustering With Kernel-Based Learning for Semisupervised Hyperspectral Image Classification. IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS. 2022, [13] 张兵, 杨晓梅, 高连如, 孟瑜, 孙显, 肖晨超, 倪丽. 遥感大数据智能解译的地理学认知模型与方法. 测绘学报. 2022, 51(7): 1398-1415, https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/chxb202207026.
[14] Yang, Xuan, Chen, Zhengchao, Zhang, Bing, Li, Baipeng, Bai, Yongqing, Chen, Pan. A Block Shuffle Network with Superpixel Optimization for Landsat Image Semantic Segmentation. REMOTE SENSING[J]. 2022, 14(6): https://doaj.org/article/2b5b8a76d82b4986831544d68d00730b.
[15] Chen, Pan, Zhang, Bing, Hong, Danfeng, Chen, Zhengchao, Yang, Xuan, Li, Baipeng. FCCDN: Feature constraint network for VHR image change detection. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING[J]. 2022, 187: 101-119, http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.02.021.
[16] Yang, Xuan, Zhang, Bing, Chen, Zhengchao, Bai, Yongqing, Chen, Pan. A Multi-Temporal Network for Improving Semantic Segmentation of Large-Scale Landsat Imagery. REMOTE SENSING[J]. 2022, 14(19): http://dx.doi.org/10.3390/rs14195062.
[17] Cheng, Enhui, Zhang, Bing, Peng, Dailiang, Zhong, Liheng, Yu, Le, Liu, Yao, Xiao, Chenchao, Li, Cunjun, Li, Xiaoyi, Chen, Yue, Ye, Huichun, Wang, Hongye, Yu, Ruyi, Hu, Jinkang, Yang, Songlin. Wheat yield estimation using remote sensing data based on machine learning approaches. FRONTIERS IN PLANT SCIENCE[J]. 2022, 13: http://dx.doi.org/10.3389/fpls.2022.1090970.
[18] Yang, Xuan, Li, Shanshan, Chen, Zhengchao, Chanussot, Jocelyn, Jia, Xiuping, Zhang, Bing, Li, Baipeng, Chen, Pan. An attention-fused network for semantic segmentation of very-high-resolution remote sensing imagery. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING[J]. 2021, 177: 238-262, http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.05.004.
[19] 张兵, 李俊生, 申茜, 吴艳红, 张方方, 王胜蕾, 姚月, 郭立男, 殷子瑶. 长时序大范围内陆水体光学遥感研究进展. 遥感学报[J]. 2021, 25(1): 37-52, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7104323450.
[20] Hong, Danfeng, Gao, Lianru, Yao, Jing, Yokoya, Naoto, Chanussot, Jocelyn, Heiden, Uta, Zhang, Bing. Endmember-Guided Unmixing Network (EGU-Net): A General Deep Learning Framework for Self-Supervised Hyperspectral Unmixing. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS. 2021, http://dx.doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3082289.
[21] Han, Zhu, Hong, Danfeng, Gao, Lianru, Zhang, Bing, Chanussot, Jocelyn. Deep Half-siamese networks for hyperspectral unmixing. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS[J]. 2021, 18(11): 1996-2000, [22] Gao, Lianru, Hong, Danfeng, Yao, Jing, Zhang, Bing, Gamba, Paolo, Chanussot, Jocelyn. Spectral superresolution of multispectral imagery with joint sparse and low-rank learning. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING[J]. 2021, 59(3): 2269-2280, https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000622319000032.
[23] Zhang, Fangfang, Li, Junsheng, Yan, Bokun, Yu, Junchuan, Wang, Chao, Wang, Shenglei, Shen, Qian, Wu, Yanhong, Zhang, Bing. Tracking historical chlorophyll-a change in the guanting reservoir, Northern China, based on landsat series inter-sensor normalization. INTERNATIONALJOURNALOFREMOTESENSING[J]. 2021, 42(10): 3918-3937, https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000620027600001.
[24] Shenglei Wang, Junsheng Li, Wenzhi Zhang, Chang Cao, Fangfang Zhang, Qian Shen, Xianfeng Zhang, Bing Zhang. A dataset of remote-sensed Forel-Ule Index for global inland waters during 2000-2018. SCIENTIFIC DATA[J]. 2021, 8(1): https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000611531500001.
[25] Gao, Hongmin, Yang, Yao, Li, Chenming, Gao, Lianru, Zhang, Bing. Multiscale residual network with mixed depthwise convolution for hyperspectral image classification. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING[J]. 2021, 59(4): 3396-3408, http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2020.3008286.
[26] Hong Danfeng, Gao, Lianru, Hang, Renlong, Zhang Bing, Chanussot, Jocelyn. Deep Encoder-Decoder Networks for Classification of Hyperspectral and LiDAR Data. IEEE Geoence and Remote Sensing Letters[J]. 2020, [27] Li, Liwei, Zhu, Jinming, Gao, Lianru, Cheng, Gang, Zhang, Bing. Detecting and analyzing the increase of high-rising buildings to monitor the dynamic of the Xiong'an new area. SUSTAINABILITY[J]. 2020, 12(11): 4355-, https://doaj.org/article/b8b60feda97146e4aa7c6009931c59d9.
[28] Somasundaram, Deepakrishna, Zhang, Fangfang, Ediriweera, Sisira, Wang, Shenglei, Li, Junsheng, Zhang, Bing. Spatial and Temporal Changes in Surface Water Area of Sri Lanka over a 30-Year Period. REMOTE SENSING[J]. 2020, 12(22): https://doaj.org/article/c0ee0a2fc2bf401f89955a284905feb9.
[29] Zhang, Sheng, Li, Shanshan, Zhang, Bing, Peng, Man. Integration of optimal spatial distributed tie-points in RANSAC-based image registration. EUROPEAN JOURNAL OF REMOTE SENSING[J]. 2020, 53(1): 67-80, https://doaj.org/article/6874971013604d36a8366964f390a560.
[30] Shenglei Wang, Junsheng Li, Bing Zhang, Zhongping Lee, Evangelos Spyrakos, Lian Feng, Chong Liu, Hongli Zhao, Yanhong Wu, Liping Zhu, Liming Jia, Wei Wan, Fangfang Zhang, Qian Shen, Andrew N Tyler, Xianfeng Zhang. Corrigendum to ‘Changes of water clarity in large lakes and reservoirs across China observed from long-term MODIS’ Remote Sensing of Environment 247 (2020). REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT. 2020, 248: http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2020.111984.
[31] Shengle, Wang, Junshen, Li, Zhang, Bing, Zhongpin, Lee, Evangelos, Spyrakos, Lian, Feng, Liu, Chong, Zhao, Hongli, Wu, Yanhong, Zhu, Liping, Jia, Liming, Wan, Wei, Zhang, Fangfang, Shen, Qian, Tyler, Andrew N, Zhang, Xianfeng. Changes of water clarity in large lakes and reservoirs across China observed from long-term MODIS (vol 247, 111949, 2020). REMOTE SENSING OF ENVIRONMENTnull. 2020, 248: https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000568715700005.
[32] Gao, Lianru, Gu, Daixin, Zhuang, Lina, Ren, Jinchang, Yang, Dong, Zhang, Bing. Combining t-distributed stochastic neighbor embedding with convolutional neural networks for hyperspectral image classification. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS[J]. 2020, 17(8): 1368-1372, https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:000552271800016.
[33] Li, Qingting, Chen, Zhengchao, Zhang, Bing, Li, Baipeng, Lu, Kaixuan, Lu, Linlin, Guo, Huadong. Detection of Tailings Dams Using High-Resolution Satellite Imagery and a Single Shot Multibox Detector in the Jing-Jin-Ji Region, China. REMOTE SENSING[J]. 2020, 12(16): https://doaj.org/article/fc2a36fae0c4451c9c29bc856366991e.
[34] Guo, Linan, Zheng, Hongxing, Wu, Yanhong, Zhang, Tianqi, Wen, Mengxuan, Fan, Lanxin, Zhang, Bing. Responses of Lake Ice Phenology to Climate Change at Tibetan Plateau. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING[J]. 2020, 13: 3856-3861, http://dx.doi.org/10.1109/JSTARS.2020.3006270.
[35] Song, Bowen, Liu, Liangyun, Zhang, Bing. A novel restoration approach for vegetation reflectance spectra at noisy bands using the principal component analysis method. INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING[J]. 2020, 41(6): 2303-2325, http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2019.1688415.
[36] Fangfang Zhang, Junsheng Li, Qian Shen, Bing Zhang, Liqiao Tian, Huping Ye, Shenglei Wang, Zhaoyi Lu. A soft-classification-based chlorophyll-a estimation method using MERIS data in the highly turbid and eutrophic Taihu Lake. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND GEOINFORMATION. 2019, 74: 138-149, http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2018.07.018.
[37] 张兵, 李俊生, 申茜, 吴艳红, 张方方, 王胜蕾. 地表水环境遥感监测关键技术与系统. 中国环境监测[J]. 2019, 35(4): 1-9, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7002830516.
[38] Gao, Jianwei, Sun, Yi, Zhang, Bing, Chen, Zhengchao, Gao, Lianru, Zhang, Wenjuan. Multi-GPU based parallel design of the ant colony optimization algorithm for endmember extraction from hyperspectral images. SENSORS[J]. 2019, 19(3): https://doaj.org/article/1059b55120984ab2a330f562daad2fbb.
[39] Zhang, Bing, Chen, Zhengchao, Peng, Dailiang, Benediktsson, Jon Atli, Liu, Bo, Zou, Lei, Li, Jun, Plaza, Antonio. Remotely sensed big data: evolution in model development for information extraction point of view. PROCEEDINGS OF THE IEEE[J]. 2019, 107(12): 2294-2301, http://dx.doi.org/10.1109/JPROC.2019.2948454.
[40] Yu, Haoyang, Gao, Lianru, Zhang, Bing. Union of random subspace-based group sparse representation for hyperspectral imagery classification. REMOTE SENSING LETTERS[J]. 2018, 9(6): 534-540, [41] 张兵. Vicarious radiometric calibration of the hyperspectral imaging microsatellite SPARK-01 and -02 over Dunhuang, China. Remote Sensing. 2018, [42] 张兵. 遥感大数据时代与智能信息提取. 武汉大学学报:信息科学版[J]. 2018, 43(12): 1861-1871, https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2019&filename=WHCH201812013&v=Mjk3NTlCTWlYSVpyRzRIOW5Oclk5RVo0UjhlWDFMdXhZUzdEaDFUM3FUcldNMUZyQ1VSN3FlWitSdkZpcmdWN3I=.
[43] Tang, Maofeng, Zhang, Bing, Marinoni, Andrea, Gao, Lianru, Gamba, Paolo. Multiharmonic postnonlinear mixing model for hyperspectral nonlinear unmixing. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS[J]. 2018, 15(11): 1765-1769, [44] Liao, Wenzhi, Van Coillie, Frieke, Gao, Lianru, Li, Liwei, Zhang, Bing, Chanussot, Jocelyn. Deep learning for fusion of APEX hyperspectral and full-waveform LiDAR remote sensing data for tree species mapping. IEEE ACCESS[J]. 2018, 6: 68716-68729, https://doaj.org/article/06a49a2c7a0e4252b45926f3df1ad8de.
[45] Gao, Lianru, Zhao, Bin, Jia, Xiuping, Liao, Wenzhi, Zhang, Bing. Optimized kernel minimum noise fraction transformation for hyperspectral image classification. REMOTE SENSING[J]. 2017, 9(6): [46] Wang, Siyuan, Zhang, Bing, Yang, Qichun, Chen, Guangsheng, Yang, Bojuan, Lu, Linlin, Shen, Ming, Peng, Yaoyao. Responses of net primary productivity to phenological dynamics in the Tibetan Plateau, China. AGRICULTURAL AND FOREST METEOROLOGY[J]. 2017, 232: 235-246, http://dx.doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.08.020.
[47] Gao, Lianru, Yao, Dan, Li, Qingting, Zhuang, Lina, Zhang, Bing, BioucasDias, Jos M. A new low-rank representation based hyperspectral image denoising method for mineral mapping. REMOTE SENSING[J]. 2017, 9(11): https://doaj.org/article/531caa9de3f24f3194b3b83960420bda.
[48] Li, Junsheng, Wang, Shenglei, Wu, Yanhong, Zhang, Bing, Chen, Xiaoling, Zhang, Fangfang, Shen, Qian, Peng, Dailiang, Tian, Liqiao. MODIS observations of water color of the largest 10 lakes in China between 2000 and 2012. INTERNATIONAL JOURNAL OF DIGITAL EARTH[J]. 2016, 9(8): 788-805, http://www.irgrid.ac.cn/handle/1471x/1182862.
[49] 张兵, 黄文江, 张浩, 倪丽. 地球资源环境动态监测技术的现状与未来简. 遥感学报[J]. 2016, 20(6): 1470-1478, http://sciencechina.cn/gw.jsp?action=detail.jsp&internal_id=5861293&detailType=1.
[50] 张兵. 高光谱图像处理与信息提取前沿. 遥感学报[J]. 2016, 20(5): 1062-1090, http://www.ygxb.ac.cn/zh/article/doi/10.11834/jrs.20166179/.
[51] Zhang, Fangfang, Li, Junsheng, Shen, Qian, Zhang, Bing, Wu, Chuanqing, Wu, Yuanfeng, Wang, Ganlin, Wang, Shenglei, Lu, Zhaoyi. Algorithms and Schemes for Chlorophyll a Estimation by Remote Sensing and Optical Classification for Turbid Lake Taihu, China. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING[J]. 2015, 8(1): 350-364, http://dx.doi.org/10.1109/JSTARS.2014.2333540.
[52] Li, Miao, Zang, Shuying, Zhang, Bing, Li, Shanshan, Wu, Changshan. A Review of Remote Sensing Image Classification Techniques: the Role of Spatio-contextual Information. EUROPEAN JOURNAL OF REMOTE SENSINGnull. 2014, 47(1): 389-411, http://dx.doi.org/10.5721/EuJRS20144723.
[53] Zhang, Fangfang, Zhang, Bing, Li, Junsheng, Shen, Qian, Wu, Yuanfeng, Wang, Ganlin, Zou, Lei, Wang, Shenglei. Validation of a synthetic chlorophyll index for remote estimates of chlorophyll-a in a turbid hypereutrophic lake. INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING[J]. 2014, 35(1): 289-305, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/29583.
[54] 张文娟, 吴远峰, 刘良云, 张兵, 李绪志, 张九星. 天宫一号高光谱成像仪系统光谱辐射校正. 遥感学报[J]. 2014, 18(增刊): 56-61, [55] Luo, Wenfei, Zhang, Bing, Jia, Xiuping. New Improvements in Parallel Implementation of N-FINDR Algorithm. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING[J]. 2012, 50(10): 3648-3659, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/28906.
[56] 张兵, 沙建军, 王向伟, 高连如. 基于高光谱辐亮度图像进行目标探测的大气状态影响分析. 光谱学与光谱分析[J]. 2012, 32(8): 2043-2049, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=42641679.
[57] Zhang, Bing, Song, Xianfang, Zhang, Yinghua, Han, Dongmei, Tang, Changyuan, Yu, Yilei, Ma, Ying. Hydrochemical characteristics and water quality assessment of surface water and groundwater in Songnen plain, Northeast China. WATER RESEARCH[J]. 2012, 46(8): 2737-2748, http://dx.doi.org/10.1016/j.watres.2012.02.033.
[58] Zou Lei, Zhang Bing, Li Junsheng, Song Yang, Shen Qian, Li Liwei. A COMPARATIVE ANALYSIS OF THE 'TRANSMITTANCE' METHOD BETWEEN USING INTEGRATING SPHERE AND FILTER HOLDERS FOR MEASURING LIGHT ABSORPTION BY AQUATIC PARTICLES. 2012 Ieee International Geoscience and Remote Sensing Symposiumnull. 2012, 2567-2570, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/23690.
[59] Peng Dailiang, Liu Liangyun, Zhang Bing, Shen Qian. COMPARISONS OF FPAR DERIVED FROM GIMMS AVHRR NDVI AND MODIS PRODUCT. 2011 Ieee International Geoscience and Remote Sensing Symposiumnull. 2011, 1842-1845, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/23022.
[60] Jiao Quanjun, Zhang Bing, Liu Liangyun, Hu Yong. Estimating fractional vegetation cover in the Wenchuan earthquake disaster area using high-resolution airborne image and Landsat TM image. Mippr 2011: Remote Sensing Image Processing, Geographic Information Systems, and Other Applicationsnull. 2011, 7-, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/23729.
[61] Zhang Bing, Lei Liping, Zhang Li, Zen Zhaocheng. ASSESSMENT OF ALBEDO CHANGES AND THEIR DRIVING FACTORS OVER THE QINGHAI-TIBETAN PLATEAU. 2011 Ieee International Geoscience and Remote Sensing Symposiumnull. 2011, 2765-2768, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/23486.
[62] Wang Ganlin, Zhang Bing, Li Junsheng, Zhang Hao, Shen Qian, Wu Di, Song Yang. Study on monitoring of red tide by multi-spectral remote sensing based on HJ-CCD and MODIS. 2011 2nd International Conference on Challenges in Environmental Science and Computer Engineering, CESCE 2011,null. 2011, 1561-1565, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/31001.
[63] 张兵. 智能遥感卫星系统. 遥感学报[J]. 2011, 15(3): 415-431, http://lib.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=37947662.
[64] Zhang Bing, Lei Liping, Zhou Xiaoxue, Zhang Li. CHANGE ASSESSMENT OF ALBEDO FOR DIFFERENT HUMANISTIC REGIONS. 2010 Ieee International Geoscience and Remote Sensing Symposiumnull. 2010, 887-890, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/23487.
[65] Du Xiaoping, Xiangtao Fan, Zhang Bing, Nan Rendong, Zhu Junjie, Tan Jian, Liu Shuo. 3D VISUALIZATION COMPUTING IN FAST DESIGN AND CONSTRUCTION. 2010 Ieee International Geoscience and Remote Sensing Symposiumnull. 2010, 4564-4567, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/22502.
[66] He Haixia, Zhang Bing, Chen Zhengchao, Li Ru. MULTIPLE TECHNIQUES FOR LUNAR SURFACE MINERALS MAPPING USING SIMULATED DATA. 2009 Ieee International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Vols 1-5null. 2009, 2003-2006, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/22616.
[67] He Haixia, Zhang Bing, Zhang Hao, Liu Xue, Li Ru. An Approach to Urban Surface Features Identification Using Pushbroom Hyperspectral Imager. 2009 Joint Urban Remote Sensing Event, Vols 1-3null. 2009, 1275-1279, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/22618.
[68] Zhang Bing, Zhang Hao, Li JunSheng. On-flight Calibration and Atmospheric Correction over City Water for Wide-field -of-view Hypersepctral Imager. 2009 Joint Urban Remote Sensing Event, Vols 1-3null. 2009, 529-533, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/23494.
[69] He Haixia, Zhang Bing, Liu Bo, Zhang Wenjuan, Li Ru. Temperature and emissivity separation from ASTER data based on the urban land cover classification. 2009 Joint Urban Remote Sensing Event, Vols 1-3null. 2009, 488-492, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/22617.
[70] 张兵. 高光谱遥感目标探测与精细分类研究. 空间科学--探索、发现、创新:中国空间科学学会第七次学术年会会议手册及文集null. 2009, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/37192.
[71] Gao, Lianru, Zhang, Bing, Zhang, Xia, Zhang, Wenjuan, Tong, Qingxi. A new operational method for estimating noise in hyperspectral images. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS[J]. 2008, 5(1): 83-87, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/28483.
[72] Zhang Xia, Sun Rui, Zhang Bing, Tong Qingxi. Land cover classification of the North China Plain using MODIS_EVI time series. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING[J]. 2008, 63(4): 476-484, http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2008.02.005.
[73] He Haixia, Zhang Bing, Zhang Wen Juan, Li Qingting, Zhang Hao. The study of lunar mineral information extraction using thermal remote sensing based on particle size of minerals. 2008 Proceedings of Information Technology and Environmental System Sciences: Itess 2008, Vol 1null. 2008, 1210-1214, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/22619.
[74] Ru Li, Bing Zhang, Xia Zhang, Zhengchao Chen, Zheng Wei, Lanfen Zheng. Practical method of shadow detection and removal for high spatial resolution remote sensing image. MIPPR 2007: Remote Sensing and GIS Data Processing and Applications; and Innovative Multispectral Technology and Applicationsnull. 2007, State Key Lab. Multi-spectral Information Processing Technol.; Chinese Educ. Ministry Key Lab. Image Process. Intell. Control; Huazhong University of Science and Technology; The International Society for Optical Engineering (SPIE), http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/31146.
[75] Gao Lianru, Zhang Bing, Wen Ranting, Ran Qiong. Residual-scaled local standard deviations method for estimating noise in hyperspectral images - art. no. 678713. Mippr 2007: Multispectral Image Processingnull. 2007, 78713-78713, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/22539.
[76] 焦全军, 张霞, 张兵, 卫征, 郑兰芬. 基于叶片光谱的森林叶绿素浓度反演研究. 2006, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/37124.
[77] Zhang Xia, Zhang Bing, Hu Fangchao, Tong Qingxi. Calibration evaluation of the spaceborne hyperspectral CHRIS image - art. no. 62000B. Remote Sensing of the Environment: 15th National Symposium on Remote Sensing of Chinanull. 2006, B2000-B2000, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/23571.
[78] Zhang Xia, Zhang Bing, Hu Fangchao, Tong Qingxi. Calibration performance evaluation of the spaceborne hyperspectral CHRIS imager. SCIENCE IN CHINA SERIES E- Technological Sciences[J]. 2006, [79] 胡兴堂, 张兵, 张霞, 郑兰芬, 童庆禧. 基于小波变换的海量高光谱遥感数据分形编码压缩算法研究. 中国科学E辑:技术科学[J]. 2006, 45-53, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/35428.
[80] 张霞, 张兵, 李俊生, 申茜, 胡方超. 高光谱CHRIS图像大气自校正. 2006, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/37147.
[81] 张兵, 李俊生, 郑兰芬, 童庆禧. 高光谱遥感内陆水质监测研究. 2006, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/37146.
[82] 陈正超, 张兵, 张黎明, 易维宁, 迟耀斌, 李俊生, 胡方超, 罗文斐, 刘翔, 张靓, 张浩. 北京一号小卫星在轨测试总结. 2006, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/37148.
[83] 李俊生, 张兵, 陈正超, 童庆禧, 郑兰芬. 一种MODIS数据辅助的CBERS CCD内陆水体数据大气校正方法. 2005, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/37110.
[84] 张霞, 张兵, 胡方超, 童庆禧. CHRIS高光谱数据大气自校正与仪器定标精度评价. 2005, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/37115.
[85] 胡兴堂, 张兵, 童庆禧, 高连如, 郑兰芬. 环境遥感监测平台REMS构建及其在水环境监测中的应用——以江苏太湖为示范区. 2004, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/37100.
[86] 张兵, 王向伟, 郑兰芬, 童庆禧. 高光谱图像地物分类与识别研究. 2004, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/37102.
[87] Tong Qingxi, Zhang Bing, Zheng Laafen Source. Hyperspectral remote sensing technology and applications in China. Proceedings of the Second Workshop CHRIS/Probanull. 2004, 190-199, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/31037.
[88] 陈正超, 张兵, 张霞, 童庆禧, 郑兰芬. 中国高性能对地观测小卫星在轨测试内容. 2004, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/37101.
[89] 李兴, 张兵, 张霞, 张文娟. 基于struts架构的精准农业光谱数据库系统设计. 2004, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/37103.
[90] 张兵, 郑兰芬, 童庆禧. 光谱复原基础上的高光谱高空间遥感数据融合研究. 2001, http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/37196.
发表著作
(1) 高光谱遥感的多学科应用, Hyperspectral Remote Sensing and Its Multidisciplinary Applications, 电子工业出版社, 2006-05, 第 2 作者
(2) 高光谱遥感-原理、技术与应用, Hyperspectral Remote Sensing, 高等教育出版社, 2006-06, 第 2 作者
(3) 高光谱遥感图像分类与目标探测, Hyperspectral Image Classification And Target Detection, 科学出版社, 2011-05, 第 1 作者
(4) 内陆水体高光谱遥感, 科学出版社, 2012-09, 第 1 作者
(5) 高光谱图像混合像元分解, 科学出版社, 2015-07, 第 1 作者
(6) Compressive Sensing for Reconstruction, Classification, and Detection of Hyperspectral Images. in Compressive Sensing of Earth Observations, CRC Press, Taylor & Francis Group, 2017-05, 第 1 作者
(7) 岩矿高光谱遥感, 湖北科学技术出版社, 2020-11, 第 1 作者

科研活动

   
主要科研项目
( 1 ) 地球资源环境动态监测技术, 负责人, 国家任务, 2016-07--2020-12
( 2 ) 高光谱遥感智能观测机理与信息处理模型研究, 负责人, 国家任务, 2014-01--2017-12
( 3 ) 空间信息网络下的高光谱遥感协同观测理论与方法研究, 负责人, 国家任务, 2017-01--2020-12
( 4 ) 数字地球科学平台, 负责人, 中国科学院计划, 2018-01--2022-12
( 5 ) 复杂自然场景高分辨率遥感智能处理技术, 负责人, 国家任务, 2021-12--2025-12
( 6 ) 基于深度学习的小麦植被参量高光谱遥感反演研究, 负责人, 国家任务, 2021-01--2025-12