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硕导简介-刘娅

发表日期:2022-09-19 14:30:08 | 点击数:


硕导个人简介-刘娅

姓名

刘娅

性别

出生年月

1986.05

           

职称

副教授

学历/学位

研究生/博士

Email

yliu@jit.edu.cn

办公电话

18168092030

通信地址

江苏省南京市江宁区弘景大道99

邮编

211169

专业名称

资源环境与遥感信息

研究方向

高光谱/多光谱遥感图像应用、智慧农业、机器学习

个人简介

刘娅,博士、讲师,必赢437官方网站智能科学技术系专任教师。中国科学院大学资源环境与遥感信息专业硕士、博士毕业,中国科学院南京土壤研究所环境科学博士后。国家自然科学基金评审专家,中国计算机学会会员,江苏省土壤学会会员。《Geoderma》、《Science of Total Environment》、《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》、《土壤学报》、《土壤》等国内外著名期刊审稿人。主要从事智慧农业、高光谱/多光谱遥感影像应用等方面的研究。第一作者在国内外学术刊物发表学术论文10余篇,其中SCI收录8篇,包括一区Top论文2篇;先后主持完成国家自然科学基金1项、科技部基础平台建设开放基金1项、江苏省博士后基金1项,目前正在参与国家重点研发计划2项;授权国家发明专利2项等。

主讲课程

及教学成果

主讲课程:《数字图像处理》、《科技写作》、《人机交互技术》

主持的教改项目:无

教学成果奖:无

代表性成果

获奖项目:

数字生态种养关键技术与应用,江苏省农学会科技奖一等奖,排名14

主要论文

[1] Liu Ya, et al. Prediction of multiple soil fertility parameters using VisNIR spectroscopy and PXRF spectrometry. Soil Science Society of America Journal, 2021, doi.org/10.1002/saj2.20223.

[2] Liu Ya, et al. Evaluating the characteristics of soil vis-NIR spectra after the removal of moisture effect using external parameter orthogonalization. Geoderma, 2020, 376:114568.

[3] Liu Ya, et al. Estimating the soil salinity over partially vegetated surfaces from multispectral remote sensing image using non-negative matrix factorization. Geoderma, 2019, 354: 113887.

[4] Liu Ya, et al. Removing the effects of iron oxides from vis-NIR spectra for the prediction of soil organic matter. Soil Science Society of America Journal, 2018,82 (1):87.

[5] Liu Ya, et al. Can subsurface soil salinity be predicted from surface spectral information? – From the perspective of structural equation modelling. Biosystems Engineering, 2016, 152, 138-147.

[6] Liu Ya, et al. Predicting soil salt content over partially vegetated surfaces using non-negative matrix factorization. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2015, 8, 5305-5316.

[7] Liu Ya, et al. Predicting soil salinity with vis-NIR spectra after removing the effects of soil moisture using external parameter orthogonalization. PLoS One, 2015, 10, e0140688.

[8] Liu Ya, et al. Predicting soil salinity based on spectral symmetry under wet soil condition. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2013, 33(10): 2771-2776.

[9] 刘娅, . 基于盲源分离的稀疏植被区土壤含盐量反演.土壤学报, 2016, 322-331.

[10] 刘娅, . 基于差异化光谱指数的盐渍土水分含量预测——以滨海盐土为例. 土壤, 2016, 381-388.

[11] 刘娅, . 基于可见-近红外光谱的滨海盐土土壤盐分预测方法. 土壤学报, 2012, 824-829.

已授权的发明专利

[1] 刘娅,潘贤章,王昌昆。一种基于局域相近像元的混合像元分解方法,20201218日,中国,ZL201910058470.6.  

[2] 刘娅。一种基于光谱角的土壤含水量预测方法,20201229日,中国,ZL202010338245.0.

近期在研项目

[1] 基于土壤净光谱的稀疏植被覆盖区土壤属性信息遥感估算, 学校高层次人才项目,202008-20250830

[2] 城市多尺度土壤要素监测模型开发,水利部水文仪器及岩土工程仪器质量监督检验检测中心横向项目,202105-20211210

[3] 土壤精细化处理技术,中国科学院南京土壤研究所横向项目,202010-202101,8

[4] 基于外部因素消减的土壤盐渍化遥感监测研究,国家自然科学基金,201701-20191220

[5] 江苏省博士后科研资助计划,1601051B,基于混合光谱分解的稀疏植被覆盖区土壤含盐量遥感估算,201608-2018084

[6] 科技部基础平台建设开放基金,全球土壤数据资源整合(类型图,1964)201701-20171235

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