一、学术论文： [7] Chen J, Zhang S*, Tian M, et al. A Combination Classifier of Polarimetric SAR Image Based on DS Evidence Theory[C]//Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV). Springer, Cham, 2021: 597-609. [6] Zhang S, Jing X, Zhang H, Chen H and Zhao J. Recursive Convolution Neural Network for PolSAR Image Classification[C] 2020 35th Youth Academic Annual Conference of Chinese Association of Automation (YAC), Zhanjiang, China, 2020, pp: 482-485. [5]张宏鸣, 谭紫薇, 韩文霆, 朱珊娜, 张姝茵, & 葛晨宇.基于无人机遥感的玉米株高提取方法[J]. 农业机械学报, 2019, v.50(05):248-257. [4] Zhang S, Hou B, Jiao L, and Wu Q. Sparse Autoencoder and Boundary-preserved WMRF for PolSAR Image Classification[J]，Journal of Infrared and Millimeter Waves. 2018, 37(2): 177-183 [3] 张姝茵, 侯彪. 高概率选择和自适应MRF的PolSAR分类[J].西安电子科技大学学报(自然科学版),2017, 44(06):65-70 [2] Zhang S, Hou B, Jiao L, et al. Context-based Max-Margin for PolSAR Image Classification[J]. IEEE Access, 2017, PP:1-1. [1] Xie W, Jiao L, Hou B, Ma W, Zhao J, Zhang S and Liu F. POLSAR Image Classification via Wishart-AE Model or Wishart-CAE Model[J] IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2017, 10(8):3604-3615.
二、科研项目： [4] 陕西省林业科学院科技创新计划重大、重点专项，《草地生态状况的智能评估预测与可视化系统实现》（SXLK2021-0215），2021.05至2023.12，20万元，子课题负责人。 [3] 陕西省重点研发项目，《基于多因子协同反向验证的猕猴桃全产业链智能溯源技术研究与应用》（2020NY-205），2020.01.01至2022.12.31，20万元，参与。 [2] 陕西省自然科学基础研究计划--一般项目（青年），2019JQ-539，基于半监督生成对抗网络的极化SAR图像分类，2019.01至2020.12，3万元，主持。 [1] 国家自然科学基金面上项目，6127129302，基于视觉先验学习和混合因子分析的极化 SAR 图像识别与分类，2013.09至2016.12，68万元，参与。
三、专利/软著 [2] "基于卷积神经网络的猕猴桃种类识别系统V1.0", 登记号：2021SR1918202, 批准号：软著登字第8640828号。 [1] "基于证据理论的SAR图像分类系统V1.0"，登记号：2021SR067202, 批准号：软著登字第7394646号。 |
