韩玲

韩玲，女，1964年生，博士，二级教授，博士生导师。享受国务院政府特殊津贴。中国测绘学会常务理事，现任教育部测绘类（含地理信息）教学指导委员会委员，教育部测绘类（含地理信息）专业国际工程教育认证专家，教育部本科教育教学审核评估专家，国家一流课程《遥感地学解译》课程建设负责人。陕西省土地整治重点实验室主任，西安市国土空间信息重点实验室主任，陕西省测绘与地理信息实验教学示范中心主任，陕西省遥感科学与技术教学团队负责人，陕西省遥感技术精品资源共享课负责人。长安大学乡村振兴研究院院长，曾任长安大学教务处处长、科技处处长。在土地工程、地理信息系统、摄影测量与遥感、资源环境遥感招收博士、硕士研究生。已培养硕博士研究生100余人。

  学习与工作经历

2020.06-至今 长安大学土地工程学院,教授、硕士及博士生导师

2018.01—至今 陕西省土地整治重点实验室主任

2017.05—至今 陕西省测绘地理信息实验教学中心主任

2005.10—2020.06长安大学地测学院，教授、硕士及博士生导师

2005.7 获西北大学地球探测与信息技术专业博士学位

1987.06毕业于武汉测绘科技大学摄影测量与遥感专业，先后获学士学位和硕士学位；

1987.07—至今 长安大学工作

研究领域与方向

长期致力于多源遥感影像信息提取技术及地理信息技术方法研究、结合深度学习算法、人工智能及大模型等方法在土地工程、地理地貌演化分析、生态环境监测、生 态效应评估、资源环境调查与利用等领域研究。

教学与科研成果

研究成果获得国家教学成果二等奖两项（第一完成人、第三完成人）、中国测绘学会科技进步奖一等奖(第一完成人)，陕西省科学技术进步奖二等奖（第一完成人）、陕西省教学成果特等奖（第一完成人）等国家级省部级教学、科技奖等共11项。发表学术论文150余篇，出版学术专著7部，获批国际国内发明专利20余项、软著20余项，出版教材3部。

博士论文获得陕西省优秀博士论文，曾获”全国优秀测绘青年科技工作者”称号，陕西省教育工委“巾帼建功标兵称号”，获得夏坚白测绘事业创业与科技创新奖，陕西省教学名师奖。

   近五年主持科研项目

（1) 国家自然科学基金面上项目：基于多源异构时空数据融合的黄土区滑坡智能识别研究（42171348）

（2) 国家科技重大专项：高分辨率载荷地质体识别与土地沙质荒漠化调查关键技术研究(04-II30G01-9001-20/22)

（3) 高分辨率对地观测系统国家科技重大专项：高分专项黄河上中游重点区域生态保护与高质量发展产业化应用（91-Y50G32-9001-22/23）

（4) 装备预研教育部联合基金：面向态势智能感知的海上目标行为识别与预警技术(6141A02022376)

（5) 高分辨率对地观测系统国家科技重大专项：高分专项陕西省“军民深度融合”和“一带一路”创新发展产业化应用项目(91-Y40G13-9001-18/20)

（6) 国家重点研发计划项目：黄土丘陵沟壑区沟道及坡面工程的生态安全保障技术与示范，(2017YFC0504700，2017/7-2020/12)，主持子课题“基于生态安全的沟道-坡面治理工程规划设计与施工技术”。

（7) 陕西省重点研发计划项目：碳中和背景下碳排放与生物多样习惯保护关键技术研究-以陕西省为例（2022ZDLSF07-05）

（8) 陕西省自然科学基础研究重点计划项目：基于生态系统服务的重大土地工程生态效应评估-以延安新城为例(2017JZ009)，2017-2019。

（9) 陕西省发改委重大项目：陕西省资源环境承载力评价监测预警，(ZBZB-2017-387，2017/10-2018/12)。

（10) 国土资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室开放基金：黄土覆盖区土地污染与综合整治研究(SXDJ2017-7，2017-2018)。

（11) 中国地质调查局重大工程项目：特殊地质地貌区地质填图试点(遥感专项)：陕西1:5万草碧镇(I48E008021)、两亭(I48E008022)、招贤(I48E008023)、千阳(I48E009021)、凤翔(I48E009022)、姚家沟(l48E009023)六幅黄土覆盖区地质填图试点(0716-1641DK900365/07)，2016-2018，主持子项目，1:5万黄土覆盖区遥感填图专题。

（12) 总装备部高分辨率对地观测系统重大专项：地理信息工程高分应用(GFZX04040202-07，2016/11-2018/06)，主持子课题“可见光微波影像自动配准、联合平差与土壤含水量反演软件模块”。

出版专著

（1）韩玲，刘志恒等. 鄂尔多斯西南缘流域地貌响应构造隆升研究[M]，科学出版社，2023

         （2）韩玲，张庭瑜等. 黄土丘陵沟壑区灾损土地评价及土地整治评估应用[M]. 科学出版社，2020.

         （3）韩玲，陈鲁皖. 高分辨率主动微波遥感的土壤水分反演与不确定性分析[M]. 科学出版社，2019.

        （4）韩玲，赵永华等. 遥感陆表数据重建与时空分析应用[M]. 科学出版社，2018.

        （5）韩玲，王晓锋等. 西安土地利用变化及热岛效应[M]. 科学出版社，2018.

        （6）韩玲，赵博等. 浙西覆盖区矿致异常提取与成矿效率研究[M]. 金琅学术出版社(德国)，2017.

        （7）韩玲，杨军录等. 遥感信息提取及地质解译[M]. 科学出版社，2017.

代表性学术论文

[1] K. Wang, L. Han, and L. Li, “A decoupled search deep network framework for high-resolution remote sensing image classification,” REMOTE SENSING LETTERS, vol. 14, no. 3, pp. 243–253, Mar. 2023, doi: 10.1080/2150704X.2023.2185110.

[2] H. Cao, L. Han, and L. Li, “A deep learning method for cyanobacterial harmful algae blooms prediction in Taihu Lake, China,” HARMFUL ALGAE, vol. 113, Mar. 2022, doi: 10.1016/j.hal.2022.102189.

[3] L. Li, L. Han, M. Ding, H. Cao, and H. Hu, “A deep learning semantic template matching framework for remote sensing image registration,” ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, vol. 181, pp. 205–217, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.isprsjprs.2021.09.012.

[4] L. Han, B. Zhao, J. Wu, T. Wu, and M. Feng, “A new method for extraction of alteration information using the Landsat 8 imagery in a heavily vegetated and sediments-covered region: A case study from Zhejiang Province, E. China,” GEOLOGICAL JOURNAL, vol. 53, pp. 33–43, Mar. 2018, doi: 10.1002/gj.2988.

[5] X. Zhang, L. Han, L. Li, and, “A cross-spatial network based on efficient multi-scale attention for landslide recognition,” LANDSLIDES, vol. 21, no. 12, pp. 2913–2925, Dec. 2024, doi: 10.1007/s10346-024-02323-8.

[6] T. Wu, L. Han, and Q. Liu, “A novel algorithm for differentiating cloud from snow sheets using Landsat 8 OLI imagery,” ADVANCES IN SPACE RESEARCH, vol. 64, no. 1, pp. 79–87, Jul. 2019, doi: 10.1016/j.asr.2019.03.014.

[7] D. Liu, L. Han, X. Ning, and Y. Zhu, “A Segmentation Method for High Spatial Resolution Remote Sensing Images Based on the Fusion of Multifeatures,” IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, vol. 15, no. 8, pp. 1274–1278, Aug. 2018, doi: 10.1109/LGRS.2018.2829807.

[8] L. Li, L. Han, H. Cao, and M. Liu, “A SELF-SUPERVISED KEYPOINT DETECTION NETWORK FOR MULTIMODAL REMOTE SENSING IMAGES,” presented at the XXIV ISPRS CONGRESS IMAGING TODAY, FORESEEING TOMORROW, COMMISSION II, A. Yilmaz, J. Wegner, R. Qin, F. Remondino, T. Fuse, and I. Toschi, Eds., 2022, pp. 609–615. doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-609-2022.

[9] B. Li, L. Han, and L. Li, “A SPATIOTEMPORAL FUSION NETWORK TO MULTI SOURCE HETEROGENEOUS DATA FOR LANDSLIDE RECOGNITION,” presented at the 14TH GEOINFORMATION FOR DISASTER MANAGEMENT, GI4DM 2022, VOL. 10-3, J. Jiang, O. Altan, and Zlatanova S, Eds., 2022, pp. 77–84. doi: 10.5194/isprs-annals-X-3-W1-2022-77-2022.

[10] K. Wang, L. Han, and J. Liao, “A study of high-resolution remote sensing image landslide detection with optimized anchor boxes and edge enhancement,” EUROPEAN JOURNAL OF REMOTE SENSING, vol. 57, no. 1, Dec. 2024, doi: 10.1080/22797254.2023.2289616.

[11] L. Han, B. Zhao, J. Wu, S. Zhang, J. Pilz, and F. Yang, “An integrated approach for extraction of lithology information using the SPOT 6 imagery in a heavily Quaternary-covered regionNorth Baoji District of China,” GEOLOGICAL JOURNAL, vol. 53, pp. 352–363, Mar. 2018, doi: 10.1002/gj.3061.

[12] X. Zhang, L. Han, L. Li, and Z. Bai, “Analysis of desertification and the driving factors over the Loess Plateau,” GEOCARTO INTERNATIONAL, vol. 38, no. 1, Dec. 2023, doi: 10.1080/10106049.2023.2290175.

[13] Z. Bai, L. Han, H. Liu, L. Li, and X. Jiang, “Applying the projection pursuit and DPSIR model for evaluation of ecological carrying capacity in Inner Mongolia Autonomous Region, China,” ENVIRONMENTAL SCIENCE AND POLLUTION RESEARCH, Dec. 2023, doi: 10.1007/s11356-023-31357-z.

[14] Z. Bai, L. Han, H. Liu, L. Li, and X. Jiang, “Assessment of coordinated development between urban land use efficiency and ecological carrying capacity: Case study of the cities in Inner Mongolia,” ECOLOGICAL INDICATORS, vol. 155, Nov. 2023, doi: 10.1016/j.ecolind.2023.110933.

[15] T. Zhang, Q. Fu, H. Wang, F. Liu, H. Wang, and L. Han, “Bagging-based machine learning algorithms for landslide susceptibility modeling,” NATURAL HAZARDS, vol. 110, no. 2, pp. 823–846, Jan. 2022, doi: 10.1007/s11069-021-04986-1.

[16] H. Cao, L. Han, and L. Li, “Changes in extent of open-surface water bodies in China’s Yellow River Basin (2000-2020) using Google Earth Engine cloud platform,” ANTHROPOCENE, vol. 39, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.ancene.2022.100346.

[17] T. Wu and L. Han, “Cloud Extraction Scheme for Multi-Spectral Images Using Landsat-8 OLI Images With High Brightness Reflectivity Covered,” IEEE ACCESS, vol. 8, pp. 3387–3396, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2962871.

[18] L. Li, L. Han, K. Gao, H. He, L. Wang, and J. Li, “Coarse-to-fine matching via cross fusion of satellite images,” INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATION, vol. 125, Dec. 2023, doi: 10.1016/j.jag.2023.103574.

[19] D. Liu and L. Han, “Coastline Extraction from GF-3 SAR Images Using LKDACM and GMM Algorithms,” INTERNATIONAL JOURNAL OF PATTERN RECOGNITION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 36, no. 01, Jan. 2022, doi: 10.1142/S0218001422540015.

[20] B. Li, L. Han, and L. Li, “Construction of ecological security pattern in combination with landslide sensitivity: A case study of Yan’an City, China,” JOURNAL OF ENVIRONMENTAL MANAGEMENT, vol. 366, Aug. 2024, doi: 10.1016/j.jenvman.2024.121765.

发明专利

[1] 韩玲，刘子彦，刘明.基于多变量BP神经网络的碳排放测算建模、方法及装置[P].陕西省:CN117077353A，专利号:ZL202310241370.3。

[2] 韩玲，芦家欣，李良志，王俊峰，查鑫林.一种干旱半干旱区光学遥感影像植被信息抑制方法及系统，授权号：CN114648627A，专利号:ZL202210321967.4。

[3] Ling H, Zhiheng L, Tingting W, Yuming N, Zhongyang Z. Geological Linear Bodyextraction Method Based on Tensor Voting Coupled with Hough Transformation[P]. 授权机构:U.S.Patent, 授权时间: Aug. 30, 2022, 专利号: US 11,430,128 B2。

[4] Ling H, Zhiheng L, Tingting W. Cloud Detection Method Based on Landsat 8 snow-containing Image[P]. 授权机构:U.S.Patent, 授权时间: Oct. 19, 2021, 专利号: US 11,151,377 B2。

[5] 韩玲，芦家欣，查鑫林，刘明，李良志.多源遥感浅覆盖区地层岩性分类特征空间构建方法、岩性分类方法及系统[P].陕西省:CN114118231B，专利号:ZL202111313000.3。

[6] 韩玲，曹红业，刘明.一种深度学习径流量预测模型及方法[P].陕西省:CN116468166A，专利号:202310405031.4。

[7] 韩玲，白宗璠，姜旭海，李良志，刘惠群.沙漠化监测指数的构建方法及沙漠化状态变化趋势评价方法[P].陕西省:CN114417092B，专利号:ZL202111320910.4。

[8] 韩玲，曹红业，罗林涛，赵永华.一种基于查找表的多光谱遥感影像大气校正系统、方法及存储介质[P].陕西省:CN111795936B，专利号:ZL202010769100.6。

[9] 韩玲，李良志，罗林涛，王刘华，赵永华，刘志恒.遥感影像分类模型的构建方法，遥感影像分类方法及系统[P].陕西省:CN112036246A，专利号:ZL202010753131.2。

[10] 韩玲，吴婷婷，刘志恒.基于Landsat8含雪影像的云检测方法[P].陕西省:CN108711159B，专利号:ZL201810275450.X。

[11] 韩玲，刘志恒，吴婷婷，宁昱铭，赵中阳.基于张量投票耦合霍夫变换的地质线性体提取方法[P].陕西省:CN108492260B，2019-01-08.专利号:201810121330.4。

[12] 韩玲，吴婷婷，刘志恒.基于Landsat8含雪影像的云检测方法[P].陕西省:CN108711159A，专利号:201810275450.X。

[13] 韩玲，刘志恒，吴婷婷，宁昱铭，赵中阳.基于张量投票耦合霍夫变换的地质线性体提取方法[P].陕西:CN108492260A，专利号:ZL201810121330.4。

[14] 韩玲，刘大伟，宁晓红，刘志恒.一种基于区域的多特征融合高分辨率遥感影像分割方法，授权号：CN106296680B，专利号:ZL201610643629.7。

[15] 韩玲，刘志恒，刘恩泽，吴婷婷，宁晓红，邬健健.一种批量遥感影像预处理方法，授权号：CN106294705B，专利号:ZL201610643297.2。

[16] 韩玲，陈鲁皖，秦小宝，张武，顾俊凯.一种基于遥感的土壤水分反演方法和装置，授权号：CN106569210B，专利号:ZL201610905725.4。

[17] 韩玲，赵博，高少锋，汪帮耀，顾俊凯，姜常义.一种多光谱遥感异常信息提取方法，授权号：CN106251310B，专利号:ZL201610643490.6。

[18] 丛铭，韩玲，田野菲，崔建军.一种基于视觉仿生与力场作用的图像自适应聚类方法[P].陕西省:CN107423741B，专利号:ZL201710470315.6。

[19] 丛铭，韩玲，席江波，顾俊凯，丁明涛.一种样本提取及基于空洞卷积与残差链接的图像分类方法[P].陕西省:CN111008647A，专利号:ZL201911076217.X。

    [20] 丛铭，韩玲，崔建军，陈斯亮，席江波，顾俊凯，张庆芳.一种目标边缘提取方法、图像分割方法及系统，授权号：CN114862883A，专利号:ZL202210479919.8。

  软件著作权

（1）高分辨率SAR土壤水分反演系统V1.0，2017SR613927.

（2）基于遥感的黄土覆盖区生态环境评价软件V1.0，2017SR613934.

（3）基于DEM的流域面积高程积分计算软件V1.0，2018SR729147.

（4）基于深度学习的高分辨率遥感影像道路提取软件V1.0，2020SRO482297

（5）基于标准化对象的高分辨率遥感影像分类软件V1.0，2020SRO482289

（6）基于Landsat OLI的沙漠化分级阈值计算软件V1.0，2021SR1353542

（7）极化SAR影像地表散射信息提取软件V1.0，2021SR1353541

（8）基于遥感影像的地表温度反演软件V1.0，2021SR1236694

（9）基于深度学习的遥感影像道路智能提取软件V1.02022SR0812359

（10）基于深度学习的遥感影像建筑物智能提取软件V1.0，2022SR0812359

荣誉奖励

陕西高校巾帼建功标兵

陕西省优秀博士学位论文

夏坚白测绘事业创业与科技创新奖

陕西省教学名师奖

   社会职务

教育部高等学校测绘类（含地理信息）教学指导委员会委员

教育部高等学校测绘类（含地理信息）本科国际工程专业认证专家

教育部高等学校本科审核评估专家

陕西省土地整治重点实验室主任

地理信息工程国家重点实验室长安大学合作部主任

地理空间信息西安市重点实验室主任

中国测绘学会常务理事

陕西省教学指导委员会委员