吴玄

|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.