武镇邦


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出生年月：1997.02 电话：13767506609
籍贯：江西高安 政治面貌：中共党员
专业：地理学 研究方向：遥感智能解译与深度学习
毕业院校：江西理工大学

Experience

  • 硕士期间获得研究生国家奖学金，2次一等学业奖学金，1次五好研究生标兵，以一作身份完成撰写期刊论文3篇，其中1篇SCI和1篇CSCD已刊出，1篇外审中，申请并获得2项软件著作权;
  • 担任队长参加 "航天宏图华为云杯开发者大赛", 完成本人深度学习目标检测实验成果的平台化应用开发工作 (作品评审中);
2022.8-2022.9
  • 以一作身份完成基于高分辨率多光谱遥感影像场景的目标检测实验与 《 MCCANet: Multispectral Class-Constraint Attentional Neural Network for Typical Ground Objects Detection in Rare Earth Mining Areas》 论文手稿撰写工作，并投稿 IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 目前正在外审中;
2022.2-2022.8
  • 参与江西省地质局地理信息工程大队 "基于遥感影像的森林植被识别算法模型" 横向项目, 负责基于多光谱和高光谱无人机影像识别森林植被类型、生长状态、植被参数的深度学习模型的构建;
2022.5
  • 参与《稀土矿区复垦植被生长胁迫的高光谱响应及监测模型研究》的国家自然基金项目42161057 (学生排名第一), 负责深度学习模型构建工作;
2022.1
  • 担任队长参加 "航天宏图杯" 遥感软件二次开发大赛，实现本人已发表SCI论文算法模型的平台化开发工作， 并获得全国开发竞赛三等奖;
2021.10
  • 以一作身份完成融合机器学习的多源长时序遥感分析算法模型的构建以及 《 Mapping annual land disturbance and reclamation in rare-earth mining disturbance region using temporal trajectory segmentation 》 论文手稿的撰写工作, 论文已被SCI期刊录用并刊出, https://doi.org/10.1007/s11356-021-15480-3
2021.1-2021.7
  • 担任开发负责人参与广东粤海水务公司、SuperMap公司的管网系统研发横向项目, 负责基于PostGIS开源空间数据库构建广东省管网空间大数据的编辑与管理，以及在城市嵌套环路管网场景中爆管关阀应急算法等;
2021.5-2022.2
  • 协助导师撰写《三维数字化建模技术与应用》教材并出版（排名第三）;
2021.5-2022.2
  • 自主开发桌面端以及Web端研究成果平台化系统，申请并获得软件著作权 2 项，本人均排名第一 ;
2020.9-2020.10
  • 以一作身份完成代码规则的三维建模论文《 融合多源数据的古城构件模型库三维重建方法 》被《 测绘科学 》录用;
2020.8
  • 本科期间获得3次学业奖学金，专业开发竞赛获得全国一等奖1项，全国二等奖2项，申请并获得软件著作权2项;
  • 通过广州南方数码公司技术岗的初试与复试并获得GIS开发工程师offer;
2019.9
  • 担任队长参加2019Esri杯中国大学生GIS软件开发竞赛, 负责构建系统分析算法模型以及前端与后台开发的全过程, 完成作品《稀土矿区地表环境分析平台》, 并获得GIS应用开发全国一等奖, 作品视频链接;
2019.7-2019.10
  • 担任队长参加2018Esri杯中国大学生GIS软件开发竞赛, 负责三维建模以及web端开发工作, 完成web端作品《千年宋城, 福寿绵长》, 并获得三维应用开发全国二等奖, 作品视频链接
2018.11

Education

江西理工大学

理学硕士
地理学
2020年9月 - 2023年6月

江西理工大学

理学学士
地理信息科学
2016年9月 - 2020年6月

Skills

编程语言和技能
熟悉深度学习、机器学习的理论与分析方法，能熟练使用 Pytorch 框架、Google Earth Engine 平台和 PIE 平台，擅长 Python、JavaScript 等语言进行遥感多时相数据处理与分析以及高分辨率遥感智能解译。
研究强项
  • 高分辨率遥感影像场景解译
  • 多时相遥感影像处理与分析
  • 目标检测、影像分割与识别
  • 机器学习的遥感分析与应用
  • 矿山遥感

research

本人以第一作者身份已发表期刊论文2 篇，其中1 篇CSCD论文，1 篇SCI论文，以及1 篇外审中。

  • [1] Z.Wu, H.Li, and Y.Wang," MCCANet: Multispectral Class-Constraint Attentional Neural Network for Typical Ground Objects Detection in Rare Earth Mining Areas", 已投 IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 外审中。
  • [2] Z. Wu, H. Li, and Y. Wang, “ Mapping annual land disturbance and reclamation in rare-earth mining disturbance region using temporal trajectory segmentation,” Environ Sci Pollut Res, vol. 28, no. 48, pp. 69112–69128, Dec. 2021, doi: 10.1007/s11356-021-15480-3.
  • [3] 武镇邦, 李恒凯, 王玉青, and 王秀丽, " 融合多源数据的古城构件模型库三维重建方法," 测绘科学, vol. 46, no. 08, pp. 205–212, 2021, doi: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2021.08.028.

Awards & Certifications

exhibition

1、本人最新实验研究中，为解决中国南方丘陵山地的矿区场景中大量复杂背景信息加剧了地理实体间语义的混淆性的问题，提出了一种创新性的目标检测神经网络框架 MCCANet

2、担任开发总负责人参与 广东粤海水务管网地理信息系统 的研发工作， 构建了城市复杂嵌套管网环路的爆管关阀分析算法模型

3、担任团队队长构建了多种算法模型并实现平台化“稀土矿区地表环境分析平台”， 获Esri软件开发大赛Web开发组全国一等奖