2        沈焕锋,武汉大学资源与环境科学学院教授、院长,长江学者特聘教授,英国工程技术学会会士(IET Fellow)。主要从事遥感数据质量改善、多源感知数据融合、资源环境智能监测等方面的研究工作。主持国家重点研发项目2项、国家自然基金6项。出版专著4部,在国内外重要学术期刊发表学术论文100余篇,Web of Science引用6000余次,研究成果业务化应用于多颗国产卫星数据的预处理系统,并在国土资源调查、生态环境监测等领域得到广泛应用。主持或参与获得测绘科技进步一等奖、教育部自然科学一等奖、湖北省自然科学一等奖等。担任 J.App.Remote Sens.区域主编(Senior Regional Editor)、遥感学报副主编、Geo-spa. Inform. Sci.、IEEE-JSTARS、Remote Sensing、地理与地理信息科学等期刊编委/客座编委,中国遥感应用协会理事、中国测绘学会教育委员会委员、中国地理信息产业协会理论与方法委员会委员、中国青年地学论坛理事。Google Scholar


教育经历

        • 1998/09 -2002/07,武汉大学,测绘学院,测绘工程专业,学士
        • 2002/09-2007/07,武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,摄影测量与遥感专业,博士


工作经历

        • 2006/03-2007/03,香港浸会大学,数学系,研究助理
        • 2007/07-2008/11,武汉大学,资源与环境科学学院,讲师
        • 2008/12-2011/11,武汉大学,资源与环境科学学院,副教授
        • 2011/12-今,武汉大学,资源与环境科学学院,教授
        • 2017/09-2021/11,武汉大学,资源与环境科学学院,副院长
        • 2021/11-今,武汉大学,资源与环境科学学院,院长


学术任职

        • Journal of Applied Remote Sensing 副主编
        • 电气与电子工程师协会(IEEE) Senior Member
        • IEEE-JSTARS客座编辑
        • 中国遥感应用协会理事
        • Geo-spatial Information Science 编委
        • Geography and Geo-Information Science 编委
        • SIAM-IS14国际会议(2014)Minisymposia 组织者
        • 中国地理信息产业协会理论与方法委员会委员
        • 中国测绘地理信息学会教育委员会委员
        • 55个国际学术期刊和多个国内核心期刊审稿员


荣誉奖项

        • 测绘科技进步一等奖,“多成因辐射退化遥感数据的质量改善理论、方法与应用”,2017,排名1
        • 国家“青年拔尖人才支持计划”,2015
        • 国家“优秀青年基金”,2014
        • 中组部万人计划“青年拔尖人才计划”,2015
        • 教育部“新世纪优秀人才支持计划”,2011
        • 湖北省“杰出青年基金”,2011
        • 武汉大学“十大杰出青年”,2013
        • 美国摄影测量与遥感学会ERDAS最佳遥感科学论文奖,2013
        • 教育部自然科学一等奖,“对地观测传感网协同智能服务的理论与方法”,2014,排名3
        • 湖北省自然科学一等奖,“高分辨率遥感影像信息提取与智能化解译”,2011,排名4
        • 教育部科技进步一等奖,“国产高分辨率光学卫星影像地面预处理”,2012,排名8
        • 武汉大学资源与环境科学学院学院,“青年教师讲课比赛第一名”,2009


代表论文

        • H. Shen, L. Huang, L. Zhang, P. Wu, and C. Zeng, “Long-term and Fine-scale Satellite Monitoring of the Urban Heat Island Effect by the Fusion of Multi-temporal and Multi-sensor Remote Sensed Data: A 26-year Case Study of the City of Wuhan in China,” Remote Sensing of Environment, vol. 172, pp. 109–125, 2016.
        • P. Wu, H. Shen, L. Zhang, and F. M. Göttsche, “Integrated Fusion of Multi-scale Polar-orbiting and Geostationary Satellite Observations for the Mapping of High Spatial and Temporal Resolution Land Surface Temperature,” Remote Sensing of Environment, vol. 156, pp. 169–181, 2015.
        • L. Yue, H. Shen, Q. Yuan, and L. Zhang, “Fusion of Multi-scale DEMs using Regularized Super-resolution Methods,” International Journal of Geographical Information Science, vol. 29, no. 12, pp. 2095–2120, 2015.
        • H. Shen, H. Li, Y. Qian, L. Zhang, and Q. Yuan, “An Effective Thin Cloud Removal Procedure for Visible Remote Sensing Images,” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 96, pp. 224–235, 2014.
        • H. Shen, X. Li, L. Zhang, D. Tao, and C. Zeng, “Compressed Sensing-based Inpainting of Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Band 6 Using Adaptive Spectrum-weighted Sparse Bayesian Dictionary Learning,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 52, no. 2, pp. 894–906, 2014.
        • C. Zeng, H. Shen, and L. Zhang, “Recovering Missing Pixels for Landsat ETM+ SLC-off Imagery Using Multi-temporal Regression Analysis and a Regularization Method,” Remote Sensing of Environment, vol. 131, pp. 182–194, 2013.
        • L. Zhang, H. Shen, W. Gong, and H. Zhang, “Adjustable Model-based Fusion Method for Multispectral and Panchromatic Images,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, vol. 42, no. 6, pp. 1693–1704, 2012.
        • H. Shen, Y. Liu, T. Ai, Y. Wang, and B. Wu, “Universal Reconstruction Method for Radiometric Quality Improvement of Remote Sensing Images,” International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 12, no. 4, pp. 278–286, 2010.
        • H. Shen and L. Zhang, “A MAP-based Algorithm for Destriping and Inpainting of Remotely Sensed Images,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 47, no. 5, pp. 1492–1502, 2009.
        • H. Shen, L. Zhang, B. Huang, and P. Li, “A MAP Approach for Joint Motion Estimation, Segmentation, and Super Resolution,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 16, no. 2, pp. 479–490, 2007.