杨 晨

华山准聘副教授

毕业院校：西安电子科技大学

工作单位：人工智能学院

电子邮箱：yangchen@xidian.edu.cn

办公地点：南校区网安大楼CII-1001

杨晨，博士，西安电子科技大学华山准聘副教授，人工智能学院，智能感知与图像理解教育部重点实验室成员，IEEE Member，中国电子学会会员。主持国家自然科学基金青年，中央高校基金，广东省区域联合基金等项目。主要从事人工智能算法模型设计，SAR图像智能解译，微波遥感理论与应用等方面的研究，相关工作发表于IEEE TGRS、GRSL、Elsevier JAG等国际主流期刊。

主讲课程

《工程概论I》 大一  春季学期

《图像处理与机器视觉》大三  春季学期           

《SAR图像处理与解译》 研究生  秋季学期

论文成果

1. Yang C, Hou B, Ren B, et al. SSDFL: Spatial scattering decomposition feature learning for PolSAR image[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2024, 128: 103702.

2. Yang C, Hu Y, Hou B, et al. Model-based Decomposition Feature learning with Adversarial Prior[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2024.

3. Guo X, Hou B, Yang C, et al. Visual explanations with detailed spatial information for remote sensing image classification via channel saliency[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2023, 118: 103244.

4. Yang C, Hou B, Wu Q, et al. PDFL: Polarimetric decomposition feature learning via deep autoencoder[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-17.

5. Yang C, Hou B, Chanussot J, et al. N-Cluster loss and hard sample generative deep metric learning for PolSAR image classification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, 60: 1-16.

6. Yang C, Hou B, Guo X, et al. Reconstruction error-based decomposition feature selection for PolSAR image[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, 60: 1-19.

7. Yang C, Hou B, Ren B, et al. CNN-based polarimetric decomposition feature selection for PolSAR image classification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019, 57(11): 8796-8812.

8. Hou B, Yang C, Ren B, et al. Decomposition-feature-iterative-clustering-based superpixel segmentation for PolSAR image classification[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 15(8): 1239-1243.

科研项目

1. 融合场景特性的极化SAR"数据+机理"双驱动特征学习研究，国家自然科学基金青年项目，62401418，主持。

2. 数据特性与散射机理关联的极化SAR深度特征学习及地物分类，中央高校基本科研业务经费，主持。

3. 散射机理引导的混合式自监督极化SAR图像稳健性地物分类，广东省区域联合基金，主持。

4. 面向异质遥感数据的深度增量学习地物要素提取研究，国家自然科学基金面上项目，62371373，参与。

5. 结合成像特性和三维深度时空神经网络的VideoSAR动目标检测与语义分割，国家自然科学基金面上项目，62171347，参与。

授权专利

侯彪，焦李成，杨晨，马晶晶，马文萍，王爽，白静. 基于DFIC超像素的PolSAR图像地物分类方法. 专利号：ZL201810073220.5，授权时间：2020.04.07.

学术兼职：

IEEE TGRS、GRSL、Neurocomputing等期刊审稿人