遥感大数据智能计算

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081002-信号与信息处理

遥感大数据智能计算
遥感图像处理与分析

2012-05--2013-05   George Washington University   Visiting Scholar
2006-03--2009-02   中国科学院电子学研究所   博士
2001-09--2004-07   中国科学院沈阳自动化研究所   硕士

   

2014-03~现在, 中国科学院遥感与数字地球研究所, 副研究员
2009-03~2014-03,中国科学院遥感与数字地球研究所, 助理研究员

2018-10-09-今,Journal of Parallel and Distributed Computing （SCI, IF 2.29 ）, Guest Editor
2017-12-31-今,IEEE Access (SCI, IF 3.74), Associate Editor
2017-06-28-2020-09-09,Remote Sensing MDPI (SCI, IF 4.5), Guest Editor
2016-06-30-今,Multimedia Application Tools (SCI, IF 2.3), Guest Editor
2015-06-30-今,Frontiers in Earth Science (SCI, IF 2.68), Associate Editor
2015-01-26-今,Frontiers in Environmental Science (SCI, IF 2.749), Associate Editor

遥感信息智能处理（协助）
Digital Image Processing （GWU出访期间）

奖励信息

产学研创新成果奖, 部委级, 2022

Fronties杰出编编委，2021

专利成果

（ 1 ） 基于参考影像纹理约束的压缩感知遥感图像重建方法, 发明, 2014, 第 2 作者, 专利号: 201408516418 （ 2 ） 一种使用对抗式生成网络去除遥感图像薄云的方法, 发明, 2018, 第 1 作者, 专利号: 201810999901.4 （ 3 ） 一种基于主动学习和聚类分析的高光谱图像分类方法, 发明, 2018, 第 1 作者, 专利号: 201811000864.8 （ 4 ） 基于对偶深度神经网络的高光谱遥感图像去噪方法, 发明, 2020, 第 1 作者, 专利号: 202010272152.2 （ 5 ） 一种基于多源参考信息的遥感图像盲复原方法, 发明, 2019, 第 1 作者, 专利号: 201910742086.8 （ 6 ） 一种基于增量字典学习的遥感图像去噪方法, 发明, 2018, 第 2 作者, 专利号: 201811001030.9 （ 7 ） 一种基于主动深度学习的高光谱图像分类方法, 发明, 2018, 第 2 作者, 专利号: 201811001671.4 （ 8 ） 一种用于遥感数据处理的流形降维方法, 发明, 2020, 第 4 作者, 专利号: 202010094822.6

长期从事遥感图像智能信息处理方面的研究工作。较为系统地研究了遥感图像质量提升及遥感数据样本标注，面向实际应用针对遥感数据获取、图像分类、观测模型、规整化方式和多源信息融合等重要问题提出了切实有效的解决方案，相关研究成果应用到北京一号小卫星、中巴卫星和天宫一号等国产卫星地面处理系统起到关键作用。在国际上较早提出了主动深度学习的研究理念。发表论文50多篇，第一及通讯作者发表SCI期刊文章30多篇，包括多篇Future Generation Computer Systems (IF=7.2)、IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine(IF=14.2)、ACM Computing Surveys (IF=16.6)、Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IF=8.2)等中科院一区top期刊文章，总google引用2200多次，H影像因子24，ESI高被引文章多篇，出版专著三部，获得专利授权6项。

发表论文：

1.   Peng Liu, Rajiv Ranjan, Lizhe Wang, and Guojin He. A survey on active deep learning: From model-driven to data-driven. ACM Computing Surveys, 2022.（影响因子16.6，中科院一区top期刊）
2.   Peng Liu, Jun Li, Lizhe Wang, and Guojin He. A review on remote sensing data fusion with generative adversarial networks (GAN). IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 2022.（影响因子14.6，中科院一区top期刊）
3.    Bingze Song, Peng Liu (通讯作者) etal. MLF-GAN: A multi-level feature fusion with GAN for spatiotemporal remote sensing images. Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022.（影响因子8.2，中科院一区top期刊）
4.   Peng Liu, Hui Zhang, and Kie B Eom. Active deep learning for classification of hyperspectral images. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(2):712–724, 2017.（ESI高被引论文，google引用200多次）
5.   Shuting Sun, Lin Mu, Lizhe Wang, and Peng Liu (通讯作者). L-unet: An lstm network for remote sensing image change detection. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2020. （ESI高被引论文）
6.   Wang, Lizhe, Jiabin Zhang, Peng Liu (通讯作者), et al. "Spectral–spatial multi-feature-based deep learning for hyperspectral remote sensing image classification." Soft Computing, 2017. (ESI高被引论文).
7.    Zhao Lei, Yi Zeng, Peng Liu  (通讯作者), and Xiaohui Su. Active deep learning for hyperspectral image classification with uncertainty learning. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 19:1–5, 2021. （ESI高被引论文）
8.     Lei Li, Peng Liu (通讯作者), Lizhe Wang, and Guo He. Spatiotemporal remote-sensing image fusion with patch-group compressed sensing. IEEE Access, pages 1–1, 2020.
9.     Peng Liu, Kim-Kwang Raymond Choo, Lizhe Wang, and Fang Huang. SVM or deep learning? a comparative study on remote sensing image classification. Soft Computing, 21(23):7053–7065, 2017.
10.   Peng Liu, Liping Di, Qian Du, and Lizhe Wang. Remote sensing big data: theory, methods and applications. Remote Sensing, 2018.
11.   Peng Liu and Kie B Eom. Restoration of multispectral images by total variation with auxiliary image. Optics and Lasers in Engineering, 51(7):873–882, 2013.
12.   Peng Liu and Kie B Eom. Compressive sensing of noisy multispectral images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 11(11):1931–1935, 2014.
13.   Peng Liu et al. Multispectral remote sensing image denoising based on non-local means. Spectroscopy and Spectral Analysis, 31(11):2991–2995, 2011.
14.   Peng Liu, Fang Huang, Guoqing Li, and Zhiwen Liu. Remote-sensing image denoising using partial difffferential equations and auxiliary images as priors. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 9(3):358–362, 2012.
15.   Peng Liu and Lizhe Wang. Editorial note: Machine learning for remote sensing data processing. 2017.
16.   Peng Liu, Meng Wang, Lizhe Wang, and Wei Han. Remote-sensing image denoising with multisourced information. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 12(2):660–674, 2019.
17.   Peng Liu, Tao Yuan, Yan Ma, Lizhe Wang, Dingsheng Liu, Shasha Yue, and Joanna Kolodziej. Parallel processing of massive remote sensing images in a GPU architecture. Computing and Informatics, 33(1):197–217, 2014.
18.   Lajiao Chen, Yan Ma, Peng Liu  (通讯作者), Jingbo Wei, Wei Jie, and Jijun He. A review of parallel computing for large-scale remote sensing image mosaicking. Cluster Computing, 18(2):517–529, Jun 2015.
19.   Yan Ma, Lajiao Chen, Peng Liu  (通讯作者), and Ke Lu. Parallel programing templates for remote sensing image processing on gpu architectures: design and implementation. Computing, 98(1):7–33, Jan 2016.
20.   Wei Shan, Peng Liu  (通讯作者), Lin. Mu, et al. Hyperspectral image denoising with dual deep cnn. IEEE Access, pages 1–1, 2019.
21.   Wen Shu, Peng Liu  (通讯作者), Guojin He, and Guizhou Wang. Hyperspectral image classification using spectral-spatial features with informative samples. IEEE Access, 7:20869–20878, 2019.
22.    Lajiao Chen, Lizhe Wang, Yan Ma, and Peng Liu  (通讯作者). Overview of ecohydrological models and systems at the watershed scale. IEEE Systems Journal, 9(3):1091–1099, 2015.
23.   Shuting Sun, Lin Mu, Lizhe Wang, Peng Liu  (通讯作者), Xiaolei Liu, and Yuwei Zhang. Semantic segmentation for buildings of large intra-class variation in remote sensing images with o-gan. Remote Sensing, 13(3):475, 2021.
24.   Lizhe Wang, Peng Liu  (通讯作者), Weijing Song, and Kim-Kwang Raymond Choo. DUK-SVD: dynamic dictionary updating for sparse representation of a long-time remote sensing image sequence. Soft Comput., 22(10):3331–3342, 2018.
25.   Lizhe Wang, Ke Lu, and Peng Liu  (通讯作者). Compressed sensing of a remote sensing image based on the priors of the reference image. IEEE Geosci. Remote Sensing Lett., 12(4):736–740, 2015.
26.   Jingbo Wei, Lizhe Wang, Peng Liu , Xiaodao Chen, Wei Li, and Albert Y. Zomaya. Spatiotemporal fusion of MODIS and landsat-7 reflflectance images via compressed sensing. IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing, 55(12):7126–7139, 2017.
27.   Jing Wen, Yan Ma, Peng Liu  (通讯作者), and Shengtao Sun. Distributed multipliers in MWM for analyzing job arrival processes in massive HPC workload datasets. Future Generation Comp. Syst., 37:335–344, 2014.
28.   Yi Zeng, Zihan Ning, Peng Liu  (通讯作者), Peilei Luo, Yi Zhang, and Guojin He. A mosaic method for multi-temporal data registration by using convolutional neural networks for forestry remote sensing applications. Computing, Apr 2019.
29.   Luo Zhang, Peng Liu  (通讯作者), Lizhe Wang, Jianbo Liu, Bingze Song, Yuwei Zhang, Guojin He, and Hui Zhang. Improved 1-km-resolution hourly estimates of aerosol optical depth using conditional generative adversarial networks. Remote Sensing, 13(19):3834, 2021.
30.   Luo Zhang, Peng Liu  (通讯作者), Lei Zhao, Guizhou Wang, Wangfeng Zhang, and Jianbo Liu. Air quality predictions with a semi-supervised bidirectional lstm neural network. Atmospheric Pollution Research, 12(1):328–339, 2021.
31.   Lei Zhao, Yi Zeng, Peng Liu  (通讯作者), and Xiaohui Su. Band selection with the explanatory gradient saliency maps of convolutional neural networks. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 17(12):2105–2109, 2020.
32.   Fang Huang, Jun Lu, Jian Tao, Li Li, Xicheng Tan, and Peng Liu  (通讯作者). Research on optimization methods of ELM classification algorithm for hyperspectral remote sensing images. IEEE Access, 7:108070–108089, 2019.

33.  Yuwei Zhang, Peng Liu (通讯作者), et al, A new multi-source remote sensing image sample dataset with high resolution for flood area extraction: GF-FloodNet, International Journal of Digital Earth 16 (1), 2522-2554, 2023

（1） 遥感图像质量提升理论与方法, 科学出版社, 2018-03, 第 2 作者
（2） 遥感数据处理理论与方法, 科学出版社, 2021-06, 第 2 作者
（3） 遥感信息工程, 科学出版社, 2021-08, 第 5 作者

主持和参与国家及省部级项目20多项，其中主持国家自然科学基金三项，作为科研骨干多次参与国家科技攻关重大项目、国家高技术863项目、国家自然科学基金重点项目、中科院“一三五”重点研究项目、中科院****项目、国家工程实验室项目等国家重大重点科研项目。

（ 1 ） 遥感卫星下行数据认知计算, 参与, 国家任务, 2018-01--2022-12
（ 2 ） 基于多源同场景先验信息的遥感图像半盲恢复, 负责人, 国家任务, 2015-01--2018-12
（ 3 ） 基于同步噪声自动选择变分遥感图像恢复的规整化参数, 负责人, 国家任务, 2011-01--2013-12
（ 4 ） 基于压缩感知的时空遥感图像融合, 负责人, 中国科学院计划, 2015-01--2020-12
（ 5 ） 高分辨率遥感图像处理, 负责人, 境内委托项目, 2017-05--2020-05
（ 6 ） 基于生成对抗网络的时空遥感图像融合, 负责人, 国家任务, 2020-01--2023-12
（ 7 ） 基于半盲压缩感知的多时空遥感图像融合, 参与, 国家任务, 2015-01--2018-12
（ 8 ） 跨区域遥感综合监测, 参与, 国家任务, 2009-01--2011-12
（ 9 ） 遥感科学与应用国家工程实验室项目建设, 参与, 国家任务, 2012-12--2012-12
（ 10 ） 高性能数据密集型地学计算支撑平台, 参与, 中国科学院计划, 2012-01--2013-12
（ 11 ） 空间大数据技术研究, 参与, 中国科学院计划, 2015-01--2020-12
（ 12 ） 高分辨率遥感图像融合, 负责人, 境内委托项目, 2019-01--2021-06
（ 13 ） 变分遥感图像复原的超参数优化, 负责人, 研究所自主部署, 2010-01--2011-12
（ 14 ） 高性能对地观测微小卫星技术与应用研究, 参与, 国家任务, 2005-01--2007-12

（1）Spatio-temporal Fusion of Night-Time Light Images with Deep Learning       2020-09-10
（2）Sparse Presentation Based Blind Remote Sensing Image Deconvolution with Priors of Reference Images   2016-07-10
（3）Tree Structure Matching Pursuit Based on Gaussian Scale Mixtures Model   2011-09-24
（4）Selection of Regularization Parameter Based on Synchronous Noise in Total Variation Image Restoration   2011-07-08
（5）Selection of Regularization Parameter Based on Generalized Cross-validation in Total Variation Remote Sensing Image Restoration   2010-10-23
（6）Total Variation Restoration of the Defocus Image Based on Spectral Priors   2010-10-23

与多所高校如George Washington University、电子科技大学、北京林业大学、中国地质大学、北京航天航空大学等长期保持密切合作关系。

现指导学生

张雨薇  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

刘梦佳  硕士研究生  081002-信号与信息处理  

谢高亮  硕士研究生  081002-信号与信息处理  

单炜（继续攻读博士）

李磊（航天二院）

舒文（美团）

温静（联合培养）

赵   磊 （继续攻读博士）

谢高亮（硕士）

刘梦佳（硕士）

张雨薇（硕士）