吴玄个人简介

个人简介

吴玄，男，理学博士。2019年毕业于武汉大学遥感信息工程学院，获地图学与地理信息系统理学硕士学位。2023年毕业于中国科学院空天信息创新研究院，获地图学与地理信息系统理学博士学位。

主要研究方向包括深度学习、环境与灾害遥感（洪涝、滑坡等）、水文遥感、GIS建模和系统开发。发表SCI论文4篇，中文核心1篇，其中第一作者论文3篇。参与完成国家级项目3项，横向项目10余项。

教学及人才培养

1.主讲地理信息系统、遥感等课程

主要科研课题

1.参与：自然资源部项目—“全国地质灾害高易发区灾害隐患识别”，课题“四川强震区地质灾害隐患综合遥感识别与调查”，2020-2021年。

2.参与：水利部重大科技项目—“长江中下游洪涝灾害信息提取与风险评估”，2023-2024。

3.参与：国家重点研发计划—“CO2-ECBM 地表微形变与环境变化遥感监测” 2018-2021年。

4.参与：国家重点研发计划—“中高纬度湿地系统对气候变化的响应研究”，课题“中高纬度湿地水文过程对气候变化的响应”，2016-2021年。

5.参与：青海省重点研发和转化计划—“气候变化驱动下的三江源地区下垫面变化及其径流效应与预测研究”，2020-2023年。

代表性论文论著

[1] Wu X, Zhang Z, Zhang W, et al. A convolutional neural network based on grouping structure for scene classification[J]. Remote Sensing, 2021, 13(13): 2457.

[2] Wu X, Zhang Z, Xiong S, et al. A Near-Real-Time Flood Detection Method Based on Deep Learning and SAR Images[J]. Remote Sensing, 2023, 15(8): 2046.

[3] Yaning Yi, Wanchang Zhang, Xiwei Xu, Zhijie Zhang, Xuan Wu. Evaluation of neural network models for landslide susceptibility assessment. International Journal of Digital Earth. 2022,

[4] Tian Zhang, Wanchang Zhang, Dan Cao, Yaning Yi, Xuan Wu. A New Deep Learning Neural Network Model for the Identification of InSAR Anomalous Deformation Areas. . Remote Sensing.  2021.