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王钦敏

遥感和海洋监测领域

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姓名：王钦敏
目前身份：
担任导师情况：
学位：
学术头衔：

博士生导师
职称：-
学科领域：

运筹学
研究兴趣：遥感和海洋监测领域

个人简介

　王钦敏，男， 1948年11月出生，1984年赴英先后取得伦敦大学帝国理工学院硕士学位、伦敦大学哲学博士学位，1990年受聘“日本地球科学综合研究所”高级研究员，从事遥感资料的地质解析及技术评价工作。1993年11月，他受聘“日本卫星影象与测绘公司”任地球信息系统部主任。同时还兼任日本科技厅属下的日本“地球科学技术推进组织”计划部主任研究员，参加日本地球科学项目的立项提案、规划的编写、项目立项组织工作，他还是“国际阿拉斯加北极研究中心”地球科学系统研究项目组织者之一。参与中日、日埃合作项目卫星遥感监测、太空考古和环境研究等，参与组织美国orbview—2海色卫星在日本应用和一米分辨度卫星技术的引进和咨询工作，评价和推介美国、加拿大、欧共体等国卫星数据处理系统。参与国际地球观测系统（EOS）研究开发，参与和组织多项中英、中日、日美和日加、日埃等国际合作项目。同时一直致力于参与国家科委、中科院与国外科技合作研究和组织工作。
　　1999年回国后，一直致力于科技部遥感和海洋监测领域“十五”规划工作和国际合作项目组织和研究。主持和负责国际合作、国家级、省级重大科研和工程项目十余项：如主持“十五”国家863信息领域重大专项课题“行业大型3S应用服务系统-区域”、国家科技部科重点技攻关项目“南方多云地区森林遥感动态监测技术开发”、“数字福建”131核心骨干基础工程“福建省政务信息共享平台软件系统开发与信息资源改造”、中日科技合作项目“中国环境遥感与GIS合作研究”，在研经费近4000万元。为推动福建省的地球信息科学与技术的发展和应用作出了杰出的贡献。
　　2000年开始，在深入基层、脚踏实地地了解福建省和国家空间信息现状的基础上，倡导、规划福建省信息化工程“数字福建”工程（十五期间每年投入8千万－1亿3）；主持设计和组织实施了福建省电子政务系列工程，建设内容涵盖：政务信息网建设、政务信息资源标准化改造、政务信息共享平台开发、政府部门业务系统和应用示范、政务网络监控、身份认证和信息安全，以及企业信息化和社会信息化示范工程等。“数字福建”作为一项开拓性的示范工程，不仅推进了福建省信息化工程建设的步伐，而且对“中国数字地球计划”具有很强的借鉴意义和参考价值。
　　共发表学术论文40余篇，有5项科技成果已通过省级技术鉴定；主持的‘福建省政务信息共享平台软件’被科技部软件测评评为优秀推荐产品。于2002年获福建省第四届科技工作者优秀建议奖，2003年获福建省优秀科技工作者称号，2003年获“中国侨联新侨成功创业人士”称号；2004年获省科技进步二等奖2项、三等奖2项。
　　现任科技部国家遥感中心专家委员会委员，“数字福建”领导小组办公室副主任兼专家委员会主任，中国科学院地理科学与资源研究所客座研究员，国际欧亚科学院院士。中国遥感应用协会专家委员会副主任。

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TA的成果

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2009-09-26

【期刊论文】遥感图像最大似然分类方法的EM改进算法

王钦敏，骆剑承，马江洪，周成虎，梁怡

测绘学报，2002，31（3）：234～239，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

基于参数化密度分布模型的最大似然方法（MLC）是遥感影像分类最常用手段之一，与其他非参数方法（如神经网络）相比较，它具有清晰的参数解释能力、易于与先验知识融合和算法简单而易于实施等优点。但是由于遥感信息的统计分布具有高度的复杂性和随机性，当特征空间中类别的分布比较离散而导致不能服从预先假设的分布，或者样本的选取不具有代表性，往往得到的分类结果会偏离实际情况。首先介绍了用基于有限混合密度理论的期望最大（EM）算法来作为最大似然函数（MLC）参数估计的方法——EM-MLC。该模型首先假设总体混合密度分布可被分解为有限个参数化的高斯密度分布，然后把具有先验知识的样本与随机选取的未知样本混合在一起，通过EM迭代计算来估计出各密度分布的最大似然函数的参数集，从而一定程度上避免了参数估计可能出现的偏离。最后，本文提出了基于EM-MLC遥感影像分类的具体实施流程和应用示范，并与一般最大似然方法（MLC）得到的分类结果进行了定性和定量的综合比较，认为EM-MLC在精度上得到了提高。

混合模型， EM算法，最大似然

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2009-09-26

【期刊论文】基于自适应共振模型的遥感影像分类方法研究

王钦敏，骆剑承，周成虎，梁怡

测绘学报，2002，31（2）：145～150，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

人工神经网络（ANN）是人视觉和脑的基本功能的抽象、简化和模拟。在对遥感影像的综合解译应用中，与传统的统计方法和符号逻辑方法相比较，ANN更接近人对影像的视觉解译分析过程。自适应共振理论（ART）是一种自组织产生认知编码的神经网络理论，其自组织、反馈式增量学习机能，能兼顾适应性和稳定性，克服了一般神经网络学习速度慢、网络结构难以确定、局部最小陷阱等缺陷。以FUZZY-ART和ARTMAP为基础，提出基于ART遥感影像非监督和监督分类的一般模型，并以实际土地覆盖分类和城市结构信息提取为应用实例，通过与传统统计方法和一般ANN分类器相比较，ART具有正确率更高、学习速度快、自适应性等优点，是复杂数据分类和信息提取的有效工具。

自适应共振理论， FUZZY-ART， ARTMAP，遥感影像分类

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2009-09-26

【期刊论文】水污染遥感监测

王钦敏，汪小钦，，刘高焕，励惠国

遥感技术与应用，2002，17（2）：74～78，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

不同水质的水体在遥感影像上有较明显的反映。通过分析TM影像上不同水质水体的视反射率特征，发现1-4波段的视反射率（R1、R2、R3和R4）对不同的水质比较敏感。利用R2/R1>1可以区分出较高悬浮泥沙区域，R4/R3可以作为水体有机污染的指标。以黄河三角洲地区的小清河口为例，利用不同时相的TM影像，对水污染的遥感提取进行了尝试，得到了小清河口的水污染分布。

小清河，水污染，视反射率，遥感