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姓名：沈焕锋
出生日期：1980.03
联系电话：027-
E_MAIL：shenhf@
研究方向：http://sendimage./
地图科学与地理信息工程系&&
硕/博士生导师：
博士生导师&&硕士生导师&&教育部青年拔尖人才支持计划入选者&&教育部新世纪人才&&珞珈特聘教授&&珞珈青年学者&&
教育与研究经历
&2007年7月毕业于武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，获摄影测量与遥感专业工学博士学位。&2006年3月至2007年3月于香港浸会大学数学系任研究助理；&2007年7月到武汉大学资源与环境科学学院工作，任讲师；&2008年11月破格晋升为副教授；&&2011年11月破格晋升为教授； &&&&先后主持国家自然科学基金4项、973专题1项、湖北省自然科学基金2项，在863重大项目中作为共同负责人（排名2）负责近600万元的科研经费，并参与多个973、863、总参等方面的科研项目。在国内外发表/录用科研论文130余篇，其中包括国际图像处理权威期刊“IEEE&Transactions&on&Image&Processing”，遥感领域权威期刊“IEEE&Transactions&on&Geoscience&and&Remote&Sensing”,&“Remote&Sensing&of&Environment”在内的SCI论文75篇，论文被引1644次(Google&Scholar&Citations)，单篇最高被引217次。出版学术专著2部，申请国家发明专利12项。担任Journal&of&Applied&Remote&Sensing编委以及33个国际SCI期刊的特约审稿员。
研究领域与兴趣
&&1.影像质量改善&&2.遥感制图与应用&&3.数据融合与同化&&4.区域与全球环境变化&&&&&个人主页：http://sendimage./
数字图像处理；遥感制图；数字摄影测量。
承担项目与课题
1.国家自然科学基金（优青）：遥感时空定量信息重建、融合及其在长时序精细化城市热岛监测中的应用（）。时间：7.12。职责：课题组长。2.国家自然科学基金：遥感影像大范围地表信息缺失区域的修复理论与方法研究（）。时间：6.12月。职责：课题组长。3.国家高技术研究发展计划（863）：星机地综合观测定量遥感融合处理与共性产品生产系统（）。时间：5.12月。职责：课题第二负责人。4.国家自然科学基金：多时空谱遥感影像序列的一体化融合理论与方法研究（）。时间：2.12月。职责：课题组长。5.国家重点基础研究发展计划（973）：全波段多源数据综合信息提取技术与方法（）。时间：3.12月。职责：课题副组长、专题组长。6.国家自然科学基金：基于多时相遥感影像的超分辨率重建方法（）。时间：1.12月。职责：课题组长。7.国家重点基础研究发展计划（973）：空天地一体化对地观测传感网的理论与方法（）。时间：5.12月。职责：研究骨干。8.国家高技术研究发展计划（863）：遥感软件体系架构及标准规范研究（）。时间：0.12月。职责：研究骨干。9.国家测绘局西部测图项目：多波段多极化SAR影像地物提取与解译系统。时间：9.12。职责：研究骨干。
代表性成果
出版著作2部，在国内外发表/录用科研论文130余篇，SCI论文75篇，获批国家发明专利6项。 专著：1.&沈焕锋，钟燕飞，王毅等，ENVI遥感影像处理教程，武汉：武汉大学出版社，2009.2.&张良培，沈焕锋，张洪艳，袁强强，图像超分辨率重建，北京：科学出版社，2012. 国际期刊论文：[1]&J.&Li,&Q.&Yuan,&H.&Shen,&X.&Meng,&and&L.&Zhang,&“Hyperspectral&Image&Super-Resolution&by&Spectral&Mixture&Analysis&and&Spatial-Spectral&Group&Sparsity,”&IEEE&Geoscience&and&Remote&Sensing&Letters,&DOI:&10.1109/LGRS..[2]&L.&Yue,&H.&Shen,&J.&Li,&Q.&Yuan,&H.&Zhang,&and&L.&Zhang,&“Image&super-resolution:&The&techniques,&applications,&and&future,”&Signal&Processing,&DOI:10.1016/j.sigpro..[3]&X.&Li,&H.&Shen,&H.&Li,&and&L.&Zhang,&“Patch&Matching-Based&Multitemporal&Group&Sparse&Representation&for&the&Missing&Information&Reconstruction&of&Remote-Sensing&Images,”&IEEE&Journal&of&Selected&Topics&in&Applied&Earth&Observations&and&Remote&Sensing,&DOI:10.1109/JSTARS..[4]&C.&Jiang,&H.&Zhang,&L.&Zhang,&H.&Shen,&and&Q.&Yuan,&“Hyperspectral&Image&Denoising&with&a&Combined&Spatial&and&Spectral&Weighted&Hyperspectral&Total&Variation&Model,”&Canadian&Journal&of&Remote&Sensing,&vol.&42,&no.&1,&pp.&53-72,&2016.[5]&X.&Ma,&H.&Shen,&X.&Zhao,&and&L.&Zhang,&“SAR&Image&Despeckling&by&the&Use&of&Variational&Methods&With&Adaptive&Nonlocal&Functionals,”&IEEE&Transactions&on&Geoscience&and&Remote&Sensing,&vol.&54,&no.&6,&pp.&,&2016.[6]&X.&Liu,&X.&Lu,&H.&Shen,&Q.&Yuan,&Y.&Jiao,&L.&Zhang,&&Stripe&Noise&Separation&and&Removal&in&Remote&Sensing&Images&by&Consideration&of&the&Global&Sparsity&and&Local&Variational&Properties,&&IEEE&Transactions&on&Geoscience&and&Remote&Sensing,&vol.&54,&no.&5,&pp.&,&2016.[7]&H.&Shen,&L.&Peng,&L.&Yue,&Q.&Yuan,&and&L.&Zhang,&“Adaptive&Norm&Selection&for&Regularized&Image&Restoration&and&Super-Resolution,”&IEEE&Transactions&on&Cybernetics,&vol.&46,&no.&6,&pp.&,&2016.[8]&H.&Li,&X.&Wang,&H.&Shen,&Q.&Yuan,&and&L.&Zhang,&“An&efficient&multi-resolution&variational&Retinex&scheme&for&the&radiometric&correction&of&airborne&remote&sensing&images,”&International&Journal&of&Remote&Sensing,&vol.&37,&no.&5,&pp.&,&2016.[9]&W.&Zhai,&H.&Shen,&C.&Huang,&and&W.&Pei,&“Building&Earthquake&Damage&Information&Extraction&from&a&Single&Post-Earthquake&PolSAR&Image,”&Remote&Sensing,&vol.&8,&no.&3,&pp.&171,&2016.[10]&X.&Lan,&Z.&Zuo,&H.&Shen,&L.&Zhang,&and&J.&Hu,&“Framelet-based&sparse&regularization&for&uneven&intensity&correction&of&remote&sensing&images&in&a&retinex&variational&framework,”&Optik&-&International&Journal&for&Light&and&Electron&Optics,&vol.&127,&no.&3,&pp.&,&2016.[11]&H.&Shen,&L.&Huang,&L.&Zhang,&P.&Wu,&and&C.&Zeng,&“Long-term&and&fine-scale&satellite&monitoring&of&the&urban&heat&island&effect&by&the&fusion&of&multi-temporal&and&multi-sensor&remote&sensed&data:&A&26-year&case&study&of&the&city&of&Wuhan&in&China,”&Remote&Sensing&of&Environment,&vol.&172,&pp.&109-125,&2016.[12]&W.&Zhai,&H.&Shen,&C.&Huang,&and&W.&Pei,&“Fusion&of&polarimetric&and&texture&information&for&urban&building&extraction&from&fully&polarimetric&SAR&imagery,”&Remote&Sensing&Letters,&vol.&7,&no.&1,&pp.&31-40,&2016.[13]&W.&He,&H.&Zhang,&L.&Zhang,&and&H.&Shen,&“Total&Variation&Regularized&Low-rank&Matrix&Factorization&for&Hyperspectral&Image&Restoration,”&IEEE&Transactions&on&Geoscience&and&Remote&Sensing,&vol.&54,&no.&1,&pp.&178-188,&2016.[14]&J.&Li,&H.&Zhang,&M.&Guo,&L.&Zhang,&H.&Shen,&and&Q.&Du,&“Urban&Classification&by&the&Fusion&of&Thermal&Infrared&Hyperspectral&and&Visible&Data,”&Photogrammetric&Engineering&&&Remote&Sensing,&vol.&81,&no.&12,&pp.&901-911,&2015.[15]&W.&Chen,&C.&Huang,&H.&Shen,&and&X.&Li,&“Comparison&of&ensemble-based&state&and&parameter&estimation&methods&for&soil&moisture&data&assimilation,”&Advances&in&Water&Resources,&vol.&86,&pp.&425-438,&2015.[16]&F.&Lei,&W.&T.&Crow,&H.&Shen,&R.&M.&Parinussa,&and&T.&R.&H.&Holmes,&“The&Impact&of&Local&Acquisition&Time&on&the&Accuracy&of&Microwave&Surface&Soil&Moisture&Retrievals&over&the&Contiguous&United&States,”&Remote&Sensing,&vol.&7,&no.&10,&pp.&,&2015.[17]&L.&Yue,&H.&Shen,&Q.&Yuan,&and&L.&Zhang,&“Fusion&of&Multi-scale&DEMs&using&Regularized&Super-resolution&Methods,”&International&Journal&of&Geographical&Information&Science,&vol.&29,&no.&12,&pp.&,&2015.[18]&X.&Li,&N.&Hui,&H.&Shen,&Y.&Fu,&and&L.&Zhang,&“A&robust&mosaicking&procedure&for&high&spatial&resolution&remote&sensing&images,”&ISPRS&Journal&of&Photogrammetry&and&Remote&Sensing,&vol.&109,&pp.&108-125,&2015.[19]&H.&Shen,&X.&Li,&Q.&Cheng,&C.&Zeng,&G.&Yang,&H.&Li,&and&L.&Zhang,&“Missing&Information&Reconstruction&of&Remote&Sensing&Data:&A&Technical&Review,”&IEEE&Geoscience&and&Remote&Sensing&Magazine,&vol.&3,&no.&3,&pp.&61-85,&2015.[20]&G.&Yang,&H.&Shen,&L.&Zhang,&Z.&He,&and&X.&Li,&“A&Moving&Weighted&Harmonic&Analysis&Method&for&Reconstructing&High-Quality&SPOT&VEGETATION&NDVI&Time-Series&Data,”&IEEE&Transactions&on&Geoscience&and&Remote&Sensing,&vol.&53,&no.&11,&pp.&,&2015.[21]&W.&He,&H.&Zhang,&L.&Zhang,&and&H.&Shen,&“Hyperspectral&Image&Denoising&via&Noise-Adjusted&Iterative&Low-Rank&Matrix&Approximation,”&IEEE&Journal&of&Selected&Topics&in&Applied&Earth&Observations&and&Remote&Sensing,&vol.&8,&no.&6,&pp.&,&2015.[22]&H.&Zhang,&L.&Zhang,&and&H.&Shen,&“A&Blind&Super-Resolution&Reconstruction&Method&Considering&Image&Registration&Errors,”&International&Journal&of&Fuzzy&Systems,&vol.&17,&no.&2,&pp.&353-364,&2015.[23]&X.&Li,&H.&Shen,&L.&Zhang,&and&H.&Li,&“Sparse-based&reconstruction&of&missing&information&in&remote&sensing&images&from&spectral/temporal&complementary&information,”&ISPRS&Journal&of&Photogrammetry&and&Remote&Sensing,&vol.&106,&pp.&1-15,&2015.[24]&X.&Ma,&H.&Shen,&L.&Zhang,&J.&Yang,&H.&Zhang,&&Adaptive&Anisotropic&Diffusion&Method&for&Polarimetric&SAR&Speckle&Filtering,&&IEEE&Journal&of&Selected&Topics&in&Applied&Earth&Observations&and&Remote&Sensing,&vol.&8,&no.&3,&pp.&,&2015.[25]&J.&Li,&Q.&Yuan,&H.&Shen,&and&L.&Zhang,&“Hyperspectral&Image&Recovery&Employing&a&Multidimensional&Nonlocal&Total&Variation&Model,”&Signal&Processing,&vol.&111,&pp.&230-248,&2015.[26]&P.&Wu,&H.&Shen,&L.&Zhang,&F.&M.&G&ttsche,&&Integrated&fusion&of&multi-scale&polar-orbiting&and&geostationary&satellite&observations&for&the&mapping&of&high&spatial&and&temporal&resolution&land&surface&temperature,&&Remote&Sensing&of&Environment,&vol.&156,&pp.&169-181,&2015.[27]&C.&Zeng,&H.&Shen,&M.&Zhong,&L.&Zhang,&P.&Wu,&&Reconstructing&MODIS&LST&Based&on&Multitemporal&Classification&and&Robust&Regression,&&IEEE&Geoscience&and&Remote&Sensing&Letters,&vol.&12,&no.&3,&pp.&512-516,&2015.[28]&H.&Shen,&H.&Li,&Y.&Qian,&L.&Zhang,&Q.&Yuan,&&An&effective&thin&cloud&removal&procedure&for&visible&remote&sensing&images,&&ISPRS&Journal&of&Photogrammetry&and&Remote&Sensing,&vol.&96,&pp.&224-235,&2014.[29]&W.&Gan,&H.&Shen,&L.&Zhang,&W.&Gong,&&Normalization&of&medium-resolution&NDVI&by&the&use&of&coarser&reference&data:&method&and&evaluation,&&International&Journal&of&Remote&Sensing,&vol.&35,&no.&21,&pp.&,&2014.[30]&H.&Shen,&W.&Zhao,&Q.&Yuan,&L.&Zhang,&&Blind&Restoration&of&Remote&Sensing&Images&by&a&Combination&of&Automatic&Knife-Edge&Detection&and&Alternating&Minimization,&&Remote&Sensing,&vol.&6,&no.&8,&pp.&,&2014.[31]&L.&Yue,&H.&Shen,&Q.&Yuan,&L.&Zhang,&&A&locally&adaptive&L1-L2&norm&for&multi-frame&super-resolution&of&images&with&mixed&noise&and&outliers,&&Signal&Processing,&vol.&105,&pp.&156-174,&2014.[32]&T.&Hu,&H.&Zhang,&H.&Shen,&L.&Zhang,&&Robust&Registration&by&Rank&Minimization&for&Multiangle&Hyper/Multispectral&Remotely&Sensed&Imagery,&&IEEE&Journal&of&Selected&Topics&in&Applied&Earth&Observations&and&Remote&Sensing,&vol.&7,&no.&6,&pp.&,&2014.[33]&M.&Guo,&H.&Zhang,&J.&Li,&L.&Zhang,&H.&Shen,&&An&Online&Coupled&Dictionary&Learning&Approach&for&Remote&Sensing&Image&Fusion,&&IEEE&Journal&of&Selected&Topics&in&Applied&Earth&Observations&and&Remote&Sensing,&vol.&7,&no.&4,&pp.&,&2014.[34]&Q.&Cheng,&H.&Shen,&L.&Zhang,&Q.&Yuan,&C.&Zeng,&&Cloud&removal&for&remotely&sensed&images&by&similar&pixel&replacement&guided&with&a&spatio-temporal&MRF&model,&&ISPRS&Journal&of&Photogrammetry&and&Remote&Sensing,&vol.&92,&pp.&54-68,&2014.[35]&F.&Lei,&C.&Huang,&H.&Shen,&and&X.&Li,&&Improving&the&estimation&of&hydrological&states&in&SWAT&model&via&the&ensemble&Kalman&smoother:&synthetic&experiments&for&the&Heihe&Basin&in&northwest&China,&&Advances&in&Water&Resources,&vol.&67,&pp.&32-45,&2014.[36]&X.&Li,&H.&Shen,&L.&Zhang,&H.&Zhang,&Q.&Yuan,&and&G.&Yang,&&Recovering&Quantitative&Remote&Sensing&Products&Contaminated&by&Thick&Clouds&and&Shadows&Using&Multitemporal&Dictionary&Learning,&&IEEE&Transactions&on&Geoscience&and&Remote&Sensing,&vol.&52,&no.&11,&pp.&,&2014.[37]&X.&Lan,&H.&Shen,&L.&Zhang,&and&Q.&Yuan,&&A&spatially&adaptive&retinex&variational&model&for&the&uneven&intensity&correction&of&remote&sensing&images,&&Signal&Processing,&vol.&101,&pp.&19-34,&2014.[38]&H.&Zhang,&Z.&Yang,&L.&Zhang,&and&H.&Shen,&“Super-Resolution&Reconstruction&for&Multi-Angle&Remote&Sensing&Images&Considering&Resolution&Differences,”&Remote&Sensing,&vol.&6,&no.&1,&pp.&637-657,&2014.[39]&H.&Zhang,&W.&He,&L.&Zhang,&H.&Shen,&Q.&Yuan,&&Hyperspectral&Image&Restoration&Using&Low-Rank&Matrix&Recovery,&&IEEE&Transactions&on&Geoscience&and&Remote&Sensing,&vol.&52,&no.&8,&pp.&,&2014.[40]&H.&Li,&L.&Zhang,&H.&Shen,&&A&Principal&Component&Based&Haze&Masking&Method&for&Visible&Images,&&IEEE&Geoscience&and&Remote&Sensing&Letters,&vol.&11,&no.&5,&pp.&975-979,&2014.[41]&H.&Shen,&W.&Jiang,&H.&Zhang,&L.&Zhang,&&A&piece-wise&approach&to&remove&the&nonlinear&and&irregular&stripes&in&MODIS&data,&&International&Journal&of&Remote&Sensing,&vol.&35,&no.&1,&pp.&44-53,&2014.[42]&X.&Meng,&H.&Shen,&H.&Zhang,&L.&Zhang,&H.&Li,&&Maximum&a&Posteriori&Fusion&Method&Based&on&Gradient&Consistency&Constraint&for&Multispectral/Panchromatic&Remote&Sensing&Images,&&Spectroscopy&and&Spectral&Analysis,&vol.&34,&no.&5,&pp.&,&2014.[43]&C.&Jiang,&H.&Zhang,&H.&Shen,&L.&Zhang,&&Two-Step&Sparse&Coding&for&the&Pan-Sharpening&of&Remote&Sensing&Images&,&IEEE&Journal&of&Selected&Topics&in&Applied&Earth&Observations&and&Remote&Sensing,&vol.&7,&no.&5,&pp.&,&2014.[44]&X.&Li,&H.&Shen,&L.&Zhang,&H.&Zhang,&Q.&Yuan,&&Dead&Pixel&Completion&of&Aqua&MODIS&Band&6&using&a&Robust&M-Estimator&Multiregression&,&IEEE&Geoscience&and&Remote&Sensing&Letters,&vol.&11,&no.&4,&pp.&768-772,&20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国际会议论文：[1]&Q.&Yuan,&H.&Shen,&and&H.&Li,&“Single&Remote&Sensing&Image&Haze&Removal&Based&on&Spatial&and&Spectral&Self-adaptive&Model,”&the&8th&International&Conference&on&Image&and&Graphics&(ICIG),&Tianjin,&China,&2015.[2]&X.&Li,&H.&Shen,&H.&Li,&and&Q.&Yuan,&“Temporal&Domain&Group&Sparse&Representation&Based&Clouds&Removal&for&Remote&Sensing&Images,”&the&8th&International&Conference&on&Image&and&Graphics&(ICIG),&Tianjin,&China,&2015.[3]&H.&Li,&L.&Xu,&Z.&Zhang,&H.&Shen,&W.&Li,&and&L.&Cao,&“A&Land&Cover&Adaptive&Topographic&Correction&and&Evaluation&Method&for&Remote&Sensing&data,”&IEEE&International&Geoscience&and&Remote&Sensing&Symposium&(IGARSS),&Milan,&Italy,&2015.[4]&L.&Yue,&W.&Yu,&H.&Shen,&and&L.&Zhang,&“Accuracy&Assessment&of&SRTM&v4.1&and&ASTER&GDEM&v2&in&High-altitude&Mountainous&Areas:&a&Case&Study&in&Yulong&Snow&Mountain,&China,”&IEEE&International&Geosciences&and&Remote&Sensing&Symposium&(IGARSS),&Milan,&Italy,&2015.[5]&X.&Meng,&H.&Shen,&L.&Zhang,&Q.&Yuan,&and&H.&Li,&“A&Unified&Framework&for&Spatio-temporal-spectral&Fusion&of&Remote&Sensing&Images,”&IEEE&International&Geoscience&and&Remote&Sensing&Symposium&(IGARSS),&Milan,&Italy,&2015.[6]&X.&Ma,&H.&Shen,&“Refined&PolSAR&Anisotropic&Diffusion&Filter&Coupling&with&Adaptive&Data-fitting&Term,”&IEEE&International&Geoscience&and&Remote&Sensing&Symposium&(IGARSS),&Milan,&Italy,&2015.[7]&X.&Meng,&H.&Shen,&H.&Li,&Q.&Yuan,&H.&Zhang,&and&L.&Zhang,&“Improving&the&Spatial&Resolution&of&Hyperspectral&Image&Using&Panchromatic&and&Multispectral&Images:&an&Integrated&Method,”&the&7th&Workshop&on&Hyperspectral&Image&and&Signal&Processing:&Evolution&in&Remote&Sensing&(WHISPERS),&Tokyo,&Japan,&2015.[8]&L.&Huang,&H.&Shen,&L.&Zhang,&P.&Wu,&C.&Zeng,&“Relationships&analysis&of&land&surface&temperature&with&vegetation&indicators&and&impervious&surface&fraction&by&fusing&multi-temporal&and&multi-sensor&remotely&sensed&data”,&Joint&Urban&Remote&Sensing&Event&(JURSE),&Lausanne,&Switzerland,&2015.[9]&X.&Guan,&H.&Shen,&W.&Gan,&L.&Zhang,&“Analysis&of&Impacts&of&Drought&on&GPP&in&Yunnan&province&Based&on&MODIS&Products,”&the&3rd&Agro-Geoinformatics,&Beijing,&China,&2014.[10]&X.&Li,&H.&Shen,&H.&Li,&L.&Zhang,&“Analysis&Model&Based&Recovery&of&Remote&Sensing&Data,”&IEEE&International&Geoscience&and&Remote&Sensing&Symposium&(IGARSS),&Quebec,&Canada,&2014.&[11]&X.&Ma,&H.&Shen,&Q.&Yuan,&L.&Zhang,&“Spatially&Adaptive&Nonlocal&Total&Variation&for&PolSAR&Despeckling,”&IEEE&International&Geoscience&and&Remote&Sensing&Symposium&(IGARSS),&Quebec,&Canada,&2014.[12]&W.&He,&H.&Zhang,&L.&Zhang,&H.&Shen,&“A&Noise-adjusted&Iterative&Randomized&Singular&Value&Decomposition&Method&for&Hyperspectral&Image&Denoising,”&IEEE&International&Geoscience&and&Remote&Sensing&Symposium&(IGARSS),&Quebec,&Canada,&2014.[13]&F.&Lei,&H.&Shen,&and&C.&Huang,&“Enhancing&the&operational&hydrologic&forecast&by&simultaneous&assimilation&of&satellite-based&soil&moisture&and&in-situ&streamflow,”&the&34th&Asian&Conference&on&Remote&sensing&(ACRS),&Bali,&Indonesia,&2013.[14]&W.&Gan,&H.&Shen,&W.&Gong,&and&X.&Peng,&“Normalizing&medium&resolution&ndvi&using&low&resolution&modis&products,”&the&34th&Asian&Conference&on&Remote&sensing&(ACRS),&Bali,&Indonesia,&2013.[15]&X.&Lan,&H.&Shen,&L.&Zhang.&&An&Adaptive&Non-Local&Means&Filter&Based&on&Region&Homogeneity,&&the&7th&International&Conference&on&Image&and&Graphics&(ICIG),&Qingdao,&China,&2013.[16]&J.&Li,&H.&Shen,&Q.&Yuan,&L.&Zhang,&W.&Gong.&“Hyperspectral&Image&Denoising&via&Multidimensional&Nonlocal&Model,”&the&5th&Workshop&on&Hyperspectral&Image&and&Signal&Processing:&Evolution&in&Remote&Sensing&(WHISPERS),&Gainesville,&Florida,&USA,&2013.[17]&J.&Li,&C.&Zeng,&Q.&Yuan,&L.&Zhang,&H.&Shen.&“Hyperspectral&Images&Reconstruction&Based&Super-Pixel&Mapping&using&Cross-Channel&Sparse&Model,”&IEEE&International&Geoscience&and&Remote&Sensing&Symposium&(IGARSS),&Melbourne,&Australia,&2013.[18]&W.&Gan,&H.Shen,&L.&Zhang,&W.&Gong,&&Normalization&of&NDVI&from&Different&Sensor&System&using&MODIS&Products&as&Reference&,&the&35th&International&Symposium&on&Remote&Sensing&of&Environment&(ISRSE),&Beijing,&China,&2013.[19]&Q.&Yuan,&H.&Shen,&L.&Zhang,&X.&Lan,&&Hypspectral&image&denoising&with&a&multi-view&fusion&strategy&,&the&4th&Workshop&on&Hyperspectral&Image&and&Signal&Processing:&Evolution&in&Remote&Sensing&(WHISPERS),&Shanghai,&China,&2012.[20]&L.&Zhang,&X.&Xu,&J.&Li,&H.&Shen,&Y.&Zhong,&H.&Xin,&&Research&on&image&reconstruction&based&and&pixel&unmixing&based&sub-pixel&mapping&methods&&IEEE&International&Geoscience&and&Remote&Sensing&Symposium&(IGARSS),&Munich,&Germany,&2012.[21]&H.&Shen,&&Integrated&Fusion&Method&For&Multiple&Temporal-Spatial-Spectral&Images,&&the&XXII&Congress&of&International&Society&for&Photogrammetry&and&Remote&Sensing&(ISPRS),&Melbourne,&Australia,&2012.[22]&X.&Li,&H.&Shen,&C.&Zeng,&P.&Wu,&&Restoring&Aqua&Modis&Band&6&By&Other&Spectral&Bands&Using&Compressed&Sensing&Theory&,&the&4th&Workshop&on&Hyperspectral&Image&and&Signal&Processing:&Evolution&in&Remote&Sensing&(WHISPERS),&Shanghai,&China,&2012[23]&Q.&Wang,&Y.&Xu,&Q.&Yuan,&R.&Wang,&H.&Shen,&Y.&Wang,&&Restoration&of&CBERS-02B&Remote&Sensing&Image&Based&on&Knife-edge&PSF&Estimation&and&Regularization&Reconstruction&Model,&&the&4th&International&Conference&on&Intelligent&Computation&Technology&and&Automation&(ICICTA),&Shenzhen,&China,&2011.[24]&R.&Wang,&C.&Zeng,&P.&Li,&and&H.&Shen,&&Terra&MODIS&Band&5&Stripe&Noise&Detection&and&Correction&Using&MAP-Based&Algorithm,&&the&International&Conference&on&Remote&Sensing,&Environment&and&Transportation&Engineering&(RSETE),&Nanjing,&China,&2011.[25]&H.&Zhang,&L.&Zhang,&H.&Shen,&P.&Li,&&A&MAP&Approach&for&Joint&Image&Registration,&Blur&Identification&and&Super&Resolution,&&the&5th&International&Conference&on&Image&and&Graphics&(ICIG),&Xi’an,&China,&2009.[26]&Y.&Zhong,&L.&Zhang,&P.&Li,&H.&Shen,&&A&sub-pixel&mapping&algorithm&based&on&artificial&immune&systems&for&remote&sensing&imagery,&&IEEE&International&Geoscience&and&Remote&Sensing&Symposium&(IGARSS),&Cape&Town,&South&Africa,&2009.[27]&Y.&Wang,&R.&Niu,&H.&Shen,&X.&Yu,&&Forward-and-Backward&Diffusion&for&Hyperspectral&Remote&Sensing&Image&Smoothing&and&Enhancement,&&the&International&Conference&on&Earth&Observation&Data&Processsing&and&Analysis&(ICEODPA),&Wuhan,&China,&2008.[28]&H.&Shen&et.&al.,&&Improving&the&Quality&of&Remote&Sensing&Images&Using&a&Universal&Reconstruction&Method,&&the&International&Conference&on&Earth&Observation&Data&Processing&and&Analysis&(ICEODPA),&Wuhan,&China,&2008.[29]&H.&Shen&et.&al.,&&Destriping&and&Inpainting&of&Remote&Sensing&Image&Using&Maximum&A-Posteriori&Method,&&XXI&Congress&International&Society&for&Photogrammetry&and&Remote&Sensing&(ISPRS),&Beijing,&China,&2008.[30]&P.&Li,&J.&Zhang,&H.&Shen,&L.&Zhang,&&A&Super&Resolution&Reconstruction&Algorithm&to&Multi-Temporal&Remote&Sensing&Images,&&the&International&Conference&“Mapping&Without&The&Sun&―Techniques&and&Applications&of&Optical&and&SAR&Imagery&Fusion”,&Chengdu,&China,&2007.[31]&H.&Shen,&P.&Li,&L.&Zhang,&Y.&Zhao&&A&MAP&Algorithm&to&Super-Resolution&Image&Reconstruction,&&the&3rd&International&Conference&on&Image&and&Graphics&(ICIG),&Hong&Kong,&2004.[32]&P.&Li,&H.&Shen,&L.&Zhang,&&A&Method&of&Image&Resolution&Enhancement&Based&on&the&Matching&Technique,&&the&20th&ISPRS&Congress,&vol.&XXXV,&Part&B3,&Istanbul,&Turkey,&2004.
中文论文：[1]&翟玮,&沈焕锋,&黄春林,&&结合PolSAR影像纹理特征分析提取倒塌建筑物,&&&遥感技术与应用,&已接受.[2]&付文轩,&沈焕锋,&李星华,&黄春林,&曾超,侯金亮,&&时空自适应加权的MODIS积雪产品去云方法,&&遥感信息,&vol.&31,&no.&2,&pp.&36-43,&2016.[3]&莫玉琴,&沈瑶,&史俊国,&吴鹏海,&张振威,&沈焕锋,&&近15年天津市城市热岛时空演变分析,&&遥感信息,&vol.&30,&no.&5,&pp.&102-110,&2015.[4]&管小彬,&沈焕锋,&甘文霞,&张良培,&&基于Landsat&TM/ETM+影像的武汉市冬季NPP估算及其时空变化分析,&&遥感技术与应用,&vol.&30,&no.&5,&pp.&894-890,&2015.[5]&陈玮婧,&黄春林,&沈焕锋,&&基于Lorenz-63模型的状态与参数同时估计方法对比研究,&&遥感技术与应用,&vol.&30,&no.4,&pp.&684-693,&2015.[6]&刘慧琴,&吴鹏海,&沈焕锋,&袁强强,&&一种基于非局部滤波的遥感时空信息融合方法,&&地理与地理信息科学,&vol.&31,&no.&4,&pp.&27-32,&2015.[7]&李同文,&孙越乔,&杨晨雪,&李明晓,&曾超,&沈焕锋,&&融合卫星遥感与地面测站的区域PM2.5反演,&&&测绘地理信息,&vol.&40,&no.&3,&pp.&6-9,&2015.[8]&马晓双,&沈焕锋,&杨杰,&张良培,&&极化SAR相干斑抑制的局部加权最小均方误差滤波算法,&&中国图象图形学报,&vol.&20,&no.&1,&pp.&140-150,&2015.[9]&岳林蔚,&沈焕锋,&袁强强,&张良培,&兰霞,&&基于双边结构张量的局部自适应图像超分辨率重建,&&武汉大学学报(信息科学版),&vol.&40,&no.&4,&pp.&493-497,&2015.[10]&王晓静,&李慧芳,&袁强强,&沈焕锋,&张良培,&&采用分裂Bregman的遥感影像亮度不均变分校正,&&中国图象图形学报,&vol.&19,&no.&5,&pp.&798-805,&2014.[11]&甘文霞,&沈焕锋,&张良培,&龚威,&&采用6S模型的多时相MODIS植被指数NDVI归一化方法,&&武汉大学学报(信息科学版),&vol.&39,&no.&3,&pp.&300-304,&2014.[12]&姜湾,&沈焕锋,&曾超,&张良培,&张洪艳,&刘欣鑫,&&&Terra&MODIS数据28波段影像条带噪声去除方法,&&武汉大学学报(信息科学版),&vol.&39,&no.&5,&pp.&326-330,&2014.[13]&张添,&黄春林,&沈焕锋,&&土壤水分对土壤参数的敏感性及其参数优化方法研究,&&地球科学进展,&vol.&27,&no.&6,&pp.&678-685,&2012.[14]&张添,&黄春林,&沈焕锋,&&地表通量对模型参数的不确定性和敏感性分析,&&遥感技术与应用,&vol.&26,&no.&5,&pp.&569-576,&2011[15]&张洪艳,&沈焕锋,&张良培,&李平湘,&袁强强,&&基于最大后验估计的影像盲超分辨率重建方法,&&计算机应用,&vol.&31,&no.&5,&pp.&,&2011.[16]&李洪利,&沈焕锋,&杜博,&吴柯,&&一种高保真同态滤波遥感影像薄云去除方法,&&遥感信息,&no.&1,&pp.&41-44,&2011.[17]&吴柯,&牛瑞卿,&沈焕锋,&凌峰,&陈涛,&&结合超分辨率重建的神经网络亚像元定位方法,&&中国图象图形学报,&vol.&15,&no.&11,&pp.&,&2010.[18]&李慧芳,&沈焕锋,&张良培,&李平湘,&&一种基于变分Retinex的遥感影像不均匀性校正方法,&&测绘学报,&vol.&39,&no.&6,&pp.&585-591,&2010.[19]&徐源Z,&汪俏珏,&沈焕锋,&李平湘,&张洪艳,&&基于刃边法与正则化方法的遥感影像复原,&&测绘信息与工程,&vol.&35,&no.6,&pp.&7-9,&2010.[20]&王毅,&牛瑞卿,&喻鑫,&沈焕锋,&&基于时间变化的鲁棒各向异性扩散模型,&&自动化学报,&vol.&35,&no.&9,&pp.&,&2009.[21]&袁强强,&沈焕锋,&李平湘,&张良培,&&自适应正则化多幅影像超分辨率重建,&&中国图象图形学报,&vol.&15,&no.&12,&pp.&,&2010.[22]&张洪艳,&沈焕锋,&张良培,&李平湘,&&一种保边缘影像超分辨率重建方法,&&中国图象图形学报,&vol.&14,&no.&11,&pp.&,&2009.[23]&沈焕锋,&李平湘,&张良培,&王毅,&&图像超分辨率重建技术与方法综述,&&光学技术,&vol.&35,&no.&2,&pp.&194-203,&2009.&[24]&沈焕锋等,&&影像超分辨率重建技术的发展与应用现状,&&测控技术,&vol.&28,&no.&6,&pp.&1-8,&2009.&[25]&李平湘,&沈焕锋,&张良培,&&影像超分辨率重建技术在遥感中的应用,&&地理空间信息,&vol.&5,&no.&5,&pp.&1-3,&2007.[26]&吴柯,&张良培,&李平湘,&沈焕锋,&&基于正则MAP模型的遥感影像亚像元定位,&&武汉大学学报（信息科学版）,&vol.&32,&no.&7,&pp.&593-596,&2007.[27]&沈焕锋,&李平湘,&张良培,&&不完全乔莱斯基分解预优共轭梯度的模型,&&计算机工程,&vol.&32&no.&17,&pp.&15-18,&2006.[28]&沈焕锋,&李平湘,&张良培,&&一种自适应正则MAP超分辨率重建方法,&&武汉大学学报（信息科学版）,&vol.&31,&no.&11,&pp.&949-952,&2006.[29]&沈焕锋,&李平湘,&张良培,&&一种顾及影像纹理特性的自适应分辨率增强算法,&&遥感学报,&vol.&9,&no.&3,&pp.&253-259,&2005.[30]&沈焕锋,&李平湘,&张良培,&&一种基于正则化技术的超分辨率重建方法,&&中国图象图形学报,&vol.&10,&no.&4,&pp.&436-440,&2005.[31]&沈焕锋,&李平湘,&汪志明,&&遥感影像定标最佳样区的自动搜索方法,&&测绘信息与工程,&vol.&29,&no.&3,&pp.&32-33,&2004.
&发明专利：1.&沈焕锋，张良培.&一种自适应变分遥感影像融合方法，ZL.3.2.&沈焕锋，曾超.&基于波段相关性的遥感影像类内局部拟合恢复方法,&ZL.8.3.&沈焕锋，李星华，张良培，张洪艳.&利用多时相数据去除光学遥感影像大面积厚云的方法，ZL.X.4.&沈焕锋，姜湾，张良培，袁强强.&基于分段校正的遥感影像条带噪声去除方法，ZL.3.5.&曾超，沈焕锋，张良培.&基于多时相数据的遥感影像加权回归恢复方法，ZL.6.6.&沈焕锋，吴鹏海等.&一种任意传感器数量的时空定量遥感融合方法，ZL.4.7.&李杰，张良培，袁强强，沈焕锋.&一种结合波段聚类和稀疏表达的遥感影像复原方法，ZL.0.8.&杨刚，沈焕锋，袁强强，张良培，李慧芳.&一种遥感序列数据的时域重建方法，申请号：.3.9.&沈焕锋，刘慧琴，吴鹏海，袁强强.&顾及非局部特性与时空变化的遥感数据时空定量融合方法，申请号：.X.10.&沈焕锋，付文轩，李星华，张良培.&一种结合时空信息的遥感逐日积雪产品去云方法，申请号：.1.11.&刘欣鑫，沈焕峰，袁强强，张良培.&一维信号处理引导下的遥感影像条带噪声快速滤除方法，申请号：.9.12.&沈焕锋，李同文.&一种结合卫星和站点观测反演时空连续PM2.5浓度的方法，申请号：.0.
奖励与荣誉
“国家自然科学基金优秀青年基金”获得者“湖北省杰出青年基金”获得者湖北省自然科学一等奖教育部科技进步一等奖教育部自然科学一等奖美国摄影测量与遥感学会ERDAS最佳论文奖入选中组部“青年拔尖人才支持计划”入选教育部“新世纪优秀人才”支持计划入选武汉市黄鹤英才计划入选武汉市青年科技晨光计划武汉大学“珞珈青年学者”武汉大学“珞珈特聘教授”武汉大学十大杰出青年学院青年教师讲课比赛第一名
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