遥感与地理信息工程系

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贺智 [副教授]

贺智

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电子邮箱:hezh8@mail.sysu.edu.cn

办公地址:中山大学西北区572栋210室

研究方向

硕士生导师,主要研究方向为:特征提取、稀疏表示、大数据、社交媒体、高光谱遥感、湿地遥感 (欢迎对以上方向感兴趣的学生保送与报考研究生

学历背景

2005.9-2009.7 哈尔滨工业大学 数学系信息与计算科学专业 学士

2009.9-2011.7 哈尔滨工业大学 航天学院控制科学与工程专业 硕士

2011.9-2014.12 哈尔滨工业大学 航天学院控制科学与工程专业 博士

工作经历

2017.1-至今   中山大学 地理科学与规划学院  副教授/硕士生导师

2015.1-2017.1  中山大学地理科学与规划学院讲师

2015/1 - 至今   柳林教授“千人计划”创新团队成员

社会任职

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、

IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing、

Expert Systems With Applications

Remote Sensing

Remote Sensing Letters

Canadian Journal of Remote SensingSCI期刊审稿人


讲授课程

本科生课程:高级程序设计、遥感图像处理、数量地理学、多元统计分析等

论著专利

已发表论文:

1.He Z, Li J, Multiple data-dependent kernel for classification ofhyperspectral images[J]. Expert Systems With Applications,2015,43(3),1118-1135.(SCI 收录, IF=1.965)

2.He Z, Shen Y, Li J, et al, Regularized multivariable grey model forstable grey coefficients estimation[J]. Expert Systems With Applications,2015,43(3),1118-1135. 2015, 42(4) 1806-1815.(SCI 收录, IF=1.965)

3.He Z, Wang Q, Shen Y, et al. Kernel sparse multi-task learning forhyperspectral image classification with empirical mode decomposition andmorphological wavelet-based features[J]. IEEE Transactions on Geoscience andRemote Sensing,2014, 52(8):5150-5163.(SCI 收录, IF=2.933)

4.He Z, Shen Y, Wang Q, et al. Optimized ensemble EMD-based spectralfeatures for hyperspectral image classification[J]. IEEE Transactions onInstrumentation and Measurement, 2014, 63(5):1041-1056.(SCI 收录, IF=1.710)

5.He Z, Wang Q, Shen Y, et al. Multivariate grey model-based BEMD forhyper-spectral image classification[J]. IEEE Transactions on Instrumentationand Measurement, 2013, 62(5):889-904.(SCI 收录, IF=1.710)

6.He Z, Shen Y, Wang Q. Boundary extension for Hilbert-Huang Transforminspired by gray prediction model[J]. Signal Processing, 2012, 92(3):685-697.(SCI 收录, IF=1.851)

7.He Z, Wang Q, Shen Y, et al. Discrete multivariate gray model basedboundary extension for bi-dimensional empirical mode decomposition[J]. SignalProcessing,2013, 93(1):124-138.(SCI 收录, IF=2.238)

8.He Z, Wang Q, Shen Y, et al. Mitigating end effects of EMD usingnon-quidistance grey model[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics,2012, 23(4):603-611.(SCI 收录, IF=0.384)

9.He Z, Shen Y, Zhang M, et al. Classification of hyperspectral imagebased on BEMD and SVM[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2012,19(1):111-115.(EI 收录)

10.He Z, Jin J, Zhang M,et al. BEMD and wavelet denoising based classification forhyperspectral image[C]//IEEE International Instrumentation and MeasurementTechnology Conference (I2MTC), Hangzhou: IEEE, 2012:311-316.(EI 收录)

11.Shen Y, He Z, Wang Q, et al. Feature generation of hyperspectral imagesfor fuzzy support vector machine classification[C]//IEEE InternationalInstrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC), Graz: IEEE,2012:1977-1982.(EI 收录)

12.Shen Y, He Z, Li X, et al. An optimization-based ensemble EMD forclassification of hyperspectral images[C]//IEEE International Instrumentationand Measurement Technology Conference (I2MTC), Minneapolis: IEEE, 2013:1045–1050.(EI 收录)

13.He Z, Shen Y, Wang Q, et al. Hyperspectral image classification withmultivariate empirical mode decomposition based feature[C]//IEEE InternationalInstrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC), Montevideo:IEEE,2014:999–1004.(EI 收录)

14.He Z, Shen Y, Wang Q, et al. Spectral-spatial hyperspectral imageclassification via SVM and superpixel segmentation[C]//IEEE InternationalInstrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC), Montevideo:IEEE,2014:422–427.(EI 收录)

15.贺智, 王强, 沈毅. 希尔伯特-黄变换端点效应抑制算法综述[J]. 软件, 2011,32(10): 1-7.

16.He Z, Wang Q, Shen Y, et al. End effects mitigation for empirical modedecom-position with nonlinear grey mode[J]. Advances in Adaptive Data Analysis,2012,4(1):1250002.

已授权专利:

1.沈毅, 贺智, 张淼. 一种基于二维经验模态分解的多分组图像分类方法. 中国发明专利, 2012年 5 月授权(专利号: ZL 201010209876)

2.沈毅, 贺智, 张淼. 一种基于二维经验模态分解和小波降噪的多分组图像分类方法. 中国发明专利, 2012 年 10 月授权(专利号: ZL 201010209877)

3.沈毅, 贺智, 金晶, 林玉荣. 一种采用基于多变量灰色模型的二维经验模态分解提取图像特征的方法. 中国发明专利, 2014 年 8 月授权(专利号: ZL 201210005968)

科研项目

主持国家自然科学青年基金项目(41501368

Ø  基于三维经验模态分解与结构化稀疏表示的高光谱影像精细分类研究及其在红树林中的应用         (2016,01~2018,12)

主持高校基本科研业务费中山大学青年教师培育项目(16lgpy04

Ø  高光谱遥感影像的张量块稀疏表示分类方法研究         (2016,01~2018,12)

主持2016年度遥感青年科技人才创新资助项目      (2016,1~2016,12)[注:全国20在本年度获此资助]

主持中山大学青年教师起步资助项目(37000-31121401)   (2015,10~2016,12)