同济大学
导师风采
肖长江
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个人信息

Personal Information

  • 副教授
  • 导师类别:硕士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:测绘与地理信息学院
  • 所属专业: 测绘科学与技术
  • 邮箱 : cjxiao@tongji.edu.cn
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

主要从事多源时空数据智能处理、深空探测自主着陆避障、巡视导航定位与制图方法研究。主持国家自然科学基金面上项目/青年基金项目、上海市自然科学基金面上项目、中国博士后科学基金特别资助项目/面上项目5项。发表学术论文40余篇,其中SCI论文20余篇(第一作者发表在环境遥感 RSE上的论文入选ESI高被引,第一作者发表在国际环境建模领域旗舰期刊EMS 的论文获“Most Downloaded Paper Award 2021 for Research Papers”奖),授权国家发明专利10余项、软件著作权5项,参与制定并发布国际标准1项(排名第2)。入选上海市“超级博士后”激励计划,担任中国测绘学会深空探测遥感测绘工作委员会委员,SCI期刊Remote Sensing特刊客座编辑以及RSE、ISPRS J、IEEE TGRS、IJGIS 等30余本国际 SCI/SSCI期刊审稿人。


学习和工作经历

2023.04 - 至今           同济大学,副教授

2019.09 - 2023.04     同济大学,博士后

2017.09 - 2018.09     美国伊利诺伊大学香槟分校,博士联合培养,地理与地理信息科学

2013.09 - 2019.06     武汉大学,博士(硕博连读),摄影测量与遥感

2009.09 - 2013.06     武汉大学,学士,空间信息与数字技术


  • 研究方向Research Directions
多源时空数据智能处理、深空探测自主着陆避障、巡视导航定位与制图方法
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
科研项目

(1) 国家自然科学基金面上项目,月球南极探测巡视器长距离自主高精度绝对定位方法研究,2025/01-2028/12,主持,在研

(2) 国家自然科学基金青年科学基金项目,基于国产新型高分卫星数据和改进时序深度网络的太湖流域洪水淹没快速预测方法研究,2021/01-2023/12,主持,已结题

(3) 中国博士后科学基金特别资助(站中)项目,基于深度学习和巡视器-轨道器影像匹配的巡视器高精度定位方法研究,2021/06-2023/04,主持,已结题

(4) 中国博士后科学基金面上项目(二等),基于深度学习和 SLAM 的巡视器高精度导航定位与制图方法,2019/11-2023/04,主持,已结题


研究成果

获奖和荣誉

(1)2019年    入选上海市“超级博士后”激励计划

(2)2018年    武汉大学第十二届研究生“十大学术之星”


主要论文

(1) Xiao, C., Chen, N., Hu, C., Wang, K., Gong, J., & Chen, Z. (2019). Short and mid-term sea surface temperature prediction using time-series satellite data and LSTM-AdaBoost combination approach. Remote Sensing of Environment, 233, 111358. (IF: 13.85, 入选ESI高被引)

(2) Xiao, C., Tong, X., Li, D., Chen, X., Yang, Q., Xv, X., Lin, H. & Huang, M. (2022). Prediction of long lead monthly three-dimensional ocean temperature using time series gridded Argo data and a deep learning method. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 112, 102971.

(3) Xiao, C., Chen, N., Hu, C., Wang, K., Xu, Z., Cai, Y., Xu, L., Chen, Z., & Gong, J. (2019). A spatiotemporal deep learning model for sea surface temperature field prediction using time-series satellite data. Environmental Modelling & Software, 120, 104502. (获“Most Downloaded Paper Award 2021 for Research Papers”奖)

(4) Hu, C., Li, J., Xiao, C.*, Wang, K., & Chen, N. (2020). SOCO-Field: observation capability representation for GeoTask-oriented multi-sensor planning cognition. International Journal of Geographical Information Science, 34(2), 205-228. 

(5) Liu, Y., Wu, Y., Chen, Z., Huang, M., Du, W., Chen, N., & Xiao, C*. (2022). A novel impervious surface extraction method based on automatically generating training samples from multisource remote sensing products: A case study of Wuhan city, China. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 15, 6766-6780. 


国际标准

Chen, N., Xiao, C., Chen, Z., Sang, Z. Functions and metadata of spatiotemporal information service for smart cities. Telecommunication Standardization Sector of International Telecommunication Union (ITU-T), 2021/12, ITU-T Y.4562.


学术任职及服务

(1)担任中国测绘学会深空探测遥感测绘工作委员会委员,2022年12月起;

(2)担任SCI期刊Remote Sensing期刊特刊客座编辑,2022年11月-2023年6月;

(3)美国地球物理学会(AGU)会员,2022年10月起;

(4)欧洲地球科学联合会(EGU)会员,2022年10月起;

(5)国际电气和电子工程师协会(IEEE)会员,2022年10月起;

学生信息
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学位
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招生专业
研究方向
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推免人数
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