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来源:杨梦诗 | 作者:杨梦诗 | 发布日期:2021-06-30 14:36:47 
 

杨梦诗  Mengshi Yang

博士, 副教授, 硕士生导师

Email: yangms@ynu.edu.cn

Office: Room 1329, School of Earth Science,   Yunnan University

(办公室:云南大学呈贡校区地球科学学院1329)

 

 

研究兴趣Research interests):

雷达遥感数据智能处理和地学应用,包括:SAR/InSAR/极化SAR数据处理方法;时序InSAR分析方法; InSAR散射体精密定位与溯源理论;InSAR形变信号智能解译;深度学习以及机器学习算法在雷达遥感数据中的应用研究;遥感与城市基础设施健康诊断,包括地铁、机场、铁路等大型基础设施健康评估;遥感与地质灾害监测应用;遥感与生态环境变化应用。

遥感大数据与可持续发展目标(SDGs), 联合多源长时相遥感大数据助力一带一路SDGs

什么是合成孔径雷达遥感?About Radar Remote Sensing):  

    在遥感对地观测领域,有这样一种技术,它的监测范围广、测量精度高、无惧云雨,可以全天时全天候地对地表进行观测。更为重要的是,凭借先进的卫星成像技术和图像信息处理算法,它可以扑捉到地表细微的“一举一动”,即使是毫米级别的地面变化,也难逃它的法眼。这就是合成孔径雷达干涉技术。二十一世纪以来,欧盟、美国等相继将合成孔径雷达干涉及其应用写入国家重大战略计划。我国发改委在《国家民用空间基础设施中长期发展规划(2015-2025年)》中,也将该技术列入国民经济和社会发展的重大需求,属于十四五期间应重点发展的空间基础设施。我国 “高分系列”中的合成孔径雷达遥感卫星“高分三号”二/三星成功发射,首颗L波段双星“陆探一号”也已成功发射AB双星,使我国一跃成为世界上少数几个拥有干涉合成孔径雷达卫星的国家,更多的机遇也意味着更多的挑战。如何从海量的雷达卫星数据,联合数字信号处理、工程地质学、物理模型反演、大数据分析和人工智能等多个学科,实现对感兴趣目标大范围、长时间、多维度、高精度的信息提取以及观测现象机理的研究,将成为雷达遥感发展的趋势和重大挑战。

 

 

个人简介Biographical information):

    云南省“兴滇英才”青年引进人才,云南大学“双一流”建设高层次引进人才。主持和参与多项国家级、省级基金以及国际合作项目。目前发表论文30余篇,其中SCI 15篇包括一区顶刊8篇,EI论文6篇(截止2022),在InSAR点目标精密定位与溯源以及形变解译方向有原创性工作,形成了系统性研究,出版英文专著1部。现任中国遥感应用协会女性科技工作者工作委员、国家留学基金委评审专家、国际遥感期刊审稿人。

 

 

工作经历 (Research Experience) 

§  2021.06 – 至今     云南大学 地球科学学院 副教授

 [Associate Professor, School of Earth Science, Yunnan University]

§  2019.11 – 2020. 6  香港中文大学 太空与地球信息科学研究所 研究助理

 [Research assistant, Institute of Space & Earth Information Science, The Chinese University of Hong Kong]

 

 

教育背景Education Background):

§  2015.9 – 2020. 9 代尔夫特理工大学,土木工程与地球科学学院,雷达遥感,哲学博士

导师:Ramon F. Hanssen, Paco Lopez-Dekker

[PhD. in Geoscience and Remote Sensing, Civil Engineering and Geosciences,

Delft University of Technology, Delft, the Netherlands]

§  2012.9 – 2020. 6 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,工学博士

导师:廖明生 教授

[MPhil-PhD program in Photogrammetry and Remote Sensing, State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Hubei, China]

§  2008.9 – 2012. 6 中南大学,地球科学与信息物理学院, 测绘工程,工学学士

[B.E. in Geomatics Engineering, Dept. of Geosciences, and Info-Physics,

Central South University, Hunan, China] 

 

 

 

学术活动(Academic Activities) 

·  担任IEEE Transactions on Geoscience and Remote SensingRemote Sensing of Environment, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, IEEE Journal of Selected Topics on Geoscience and Remote Sensing Remote Sensing, Bulletin of Engineering Geology and the Environment, International Journal of Remote Sensing, Remote Sensing Letters, Chinese Journal of Electronics等国际SCI期刊审稿人

·  中国遥感应用协会委员女性科技工作者工作委员

·  国家留学基金委评审专家

 

 

 

研究项目(Research Projects) 

在研:

·  国家重点研发计划子课题,冰冻圈数据制备子课题, 2023-01-2025-12,在研,参与

·  国家自然科学基金青年项目,42101450面向复杂城市环境的InSAR相干点精密定位与地物关联方法研究,2022-012024-1230万元,在研,主持

·  云南省“兴滇英才”青年人才引进项目,星载遥感“一带一路”中老铁路沿线异常探测“, 2023-012027-12年,在研,主持

·  云南省基础研究计划项目面上项目, 顾及雷达目标特征的时序InSAR地铁沿线形变分解方法研究,2023-062026-0510万,在研,主持

·  德国宇航局(DLR)对地观测项目,MTH38692022-092024-09,主持

·  日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)卫星项目, ER3A2N106, 2022-042024-03, 主持

·  云南大学“双一流”建设高层人才引进项目, CZ21623201结合云南地域特色的星载雷达遥感对地观测关键技术研究,2021-062027-0650万,在研,主持

·  云南省基础研究计划项目青年项目,202201AU070014, 星载时序InSAR监测西南高填方机场区域的关键技术研究,2022-062025-055万,在研,主持

·  测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金,21R03基于InSAR点目标特征描述的地铁沿线形变信号提取与解译方法研究, 2022-012023-12, 5万,在研,主持

 

已结题:

·  香港研资局卓越学科领域,No.AoE/E-603/18,边坡安全中心第一期,524万港币,参与

·  国家重点研发计划,粤港澳大湾区极端天气气候灾害链的风险管控与应对子课题三,2019YFC15104002019年第一期,参与

·  欧空局和中华人民共和国科学技术部(ESA-MOST), 龙计划4Dragon 4/Three- and Four Dimensional Topographic Measurement and Validation (No. 32278), 已结题,参与

·  国家自然科学基金面上项目,41571435,基于高分辨率时间序列InSAR数据分析的桥梁形变监测,2016-012019-1260万元,已结题,参与

·  国家自然科学基金重点项目,61331016,高分辨率SAR图像城市目标认知解译与动态监测应用研究,2014-012018-12245万元,已结题,参与

·  国家973项目课题, 2013CB733205,多源观测数据与滑坡机理模型同化理论与方法研究, 20132018512万元,结题,参与

·  湖北省科学技术厅自然科学基金重点项目,2014CFA047,基于高分辨率 SAR影像监测武汉市地铁沿线表沉降的关键技术,2014-012016-1260万元,已结题,参与

·  上海市地质调查研究院委托项目,上海市地质沉降及地质环境长期监测,2017.10-2018.949万元,已结题,参与

 

 

 

论著成果(Selected Publications):

2022

1.      Yang, M., Wang, R., Li, M., Liao, M.. (2022). A PSI targets characterization approach to interpreting surface displacement signals: A case study of the Shanghai metro tunnels, Remote Sensing of Environment, 280,113150. (1,TOP, IF = 13.8)

https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113150

2.     Wang, Ru, Mengshi Yang, Dong Jie, and Mingsheng Liao. (2022). Investigating deformation along metro lines in coastal cities considering different structures with InSAR and SBM analyses,.  International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 115 (1): 103099. (1, TOP, IF = 7.672)

https://doi.org/10.1016/j.jag.2022.103099.

3.     Wang, Ru, Mengshi Yang, Tianliang Yang, Jinxin Lin, and Mingsheng Liao. (2022). Decomposing and mapping different scales of land subsidence over Shanghai with X- and C-Band SAR data stacks.  International Journal of Digital Earth 15 (1):478-502. (1, TOP, IF = 4.6)

https://doi.org/10.1080/17538947.2022.2036835 

4.     Wang, J.; Li, M.; Yang, M.; Tang, B.-H. (2022). Deformation Detection and Attribution Analysis of Urban Areas near Dianchi Lake in Kunming Using the Time-Series InSAR Technique. Applied Sciences. 2022, 12, 10004.  (3, IF = 2.4)

https://doi.org/10.3390/app121910004

      

Before 2022

1.    Yang, M. (2020). From Radar to Reality.Associating persistent scatterers to corresponding objects. Delft University of Technology, ISBN: 978-94-6384-128-3. (英文专著)

   https://doi.org/10.4233/uuid:1e3cedbf-acf7-412f-9927-25ad5f5f1de3

2.    Yang, M., Dheenathayalan, P., López-Dekker, P, Van Leijen F., Liao, M., and Hanssen, R.F. (2020). On the Influence of Sub-pixel Position Correction for PS Positioning accuracy and Time Series Quality, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 165, 98-107. (1区,TOP, IF = 11.77)  https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.04.023

3.    Yang, M., Dheenathayalan, P., López-Dekker, P, Liao, M., and Hanssen, R.F. (2019).  On the value of corner reflectors and surface models in InSAR precise point positioning, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 158,113-122. (1区,TOP, IF = 11.77)

  https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.10.006

4.    Yang, M., López-Dekker, P, Dheenathayalan, P., Biljecki, F.; Liao, M. and Hanssen, R.F. (2019). Linking Persistent Scatterers to the Built Environment using Ray-Tracing on Urban Models. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 57(8): 5764-5776. (1区,TOP, IF = 8.12)

  https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2901904

5.    Yang, M., Yang, T., Zhang, L., Lin, J., Qin, X., Liao, M. (2018) Spatio-Temporal Characterization of a Reclamation Settlement in the Shanghai Coastal Area with Time Series Analyses of X-, C-, and L-Band SAR Datasets. Remote Sensing. 10, 329. (2区, IF = 5.78)

   https://doi.org/10.3390/rs10020329

6.    廖明生, 王茹, 杨梦诗王楠秦晓琼. (2020). 城市目标动态监测中的时序InSAR分析方法及应用. 《雷达学报》, 9(3): 409-424. Review, 通讯作者)

 http://radars.ie.ac.cn/article/doi/10.12000/JR20022

7.    杨梦诗, 廖明生, 史绪国, 张路. (2017). 联合多平台InSAR 数据集精确估计地表沉降速率场. 《武汉大学学报·信息科学版》, 42(6), 797-802. (EI)

  https://doi.org/10.13203/j.whugis20140924

8.    杨梦诗, 廖明生, 秦晓琼, 史绪国. (2017) C L 波段SAR 数据在填海新区的应用及特性分析.武汉大学学报·信息科学版》, 42(9), 1300-1305, (EI)

   https://doi.org/10.13203/j.whugis20150356     

9.    Li, M., Zhang, L., Shi, X., Liao, M., Yang, M. (2019). Monitoring active motion of the Guobu landslide near the Laxiwa Hydropower Station in China by time-series point-like targets offset tracking. Remote Sensing of Environment, 221:80-93. (1区,TOP, IF = 13.8)

  https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.11.006

10. Wang R., Yang T., Yang, M., Liao, M. (2019) A safety analysis of elevated highways in Shanghai linked to dynamic load using long-term time-series of InSAR stacks. Remote Sensing Letters, 10(12): 1133-1142. (3)

   https://doi.org/10.1080/2150704X.2019.1648903

11. Qin X., Zhang L., Yang M., Luo H., Liao M., and Ding X. (2018). Mapping surface deformation and thermal dilation of arch bridges by structure-driven multi-temporal DInSAR analysis. Remote Sensing of Environment, 71-90. (1区,TOP, IF = 13.8)

   https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.06.032

12. Qin, X.; Zhang, L.; Ding, X.; Liao, M.; Yang. (2018). M. Mapping and Characterizing Thermal Dilation of Civil Infrastructures with Multi-Temporal X-Band Synthetic Aperture Radar Interferometry. Remote Sens.  10, 941. (2区, IF = 5.78)

https://doi.org/10.3390/rs10060941

13. Qin X, Yang M., Zhang, L., Yang, T., and Liao, M. (2017) Health Diagnosis of Major Transportation Infrastructures in Shanghai Metropolis Using High-Resolution Persistent Scatterer Interferometry. Sensors, 17(12):2770. (3区,IF=4.05)

   https://doi.org/10.3390/s17122770  

14. Qin X, Liao M, Zhang L, Yang M, et al. (2017) Structural Health and Stability Assessment of High-Speed Railways via Thermal Dilation Mapping With Time-Series InSAR Analysis. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations & Remote Sensing, 10(6) (3区,IF: 4.72)

  https://doi.org/10.1109/JSTARS.2017.2719025

15. Qin, X., Liao, M., Yang, M., et al. (2017) Monitoring structure health of urban bridges with advanced multi-temporal InSAR analysis. Annals of GIS: Geographic Information Sciences, 23(4), 293-302.

16. 王茹, 杨天亮, 杨梦诗, 廖明⽣, 林⾦鑫, 张路(2018). PS-InSAR 技术对上海⾼架路的沉降监测与归因分析. 《武汉⼤学学报·信息科学版》, 43(12): 2050-2057. (EI)

17. 秦晓琼, 杨梦诗, 廖明⽣, 王寒梅,杨天亮(2017),应⽤PSInSAR 技术分析上海道路⽹沉降时空特性,《武汉⼤学学报·信息科学版》,42(2): 170-177. (EI)

18. 秦晓琼, 杨梦诗, 王寒梅, 杨天亮, 林⾦鑫, 廖明⽣(2016). ⾼分辨率PS-InSAR 在轨道交通形变特征探测中的应⽤,《测绘学报》45 (6): 713-721. (EI)

19. 蒋亚楠, 杨梦诗, 廖明⽣, 王寒梅(2013). 应⽤时间序列InSAR 技术监测上海磁悬浮列车专线形变,《上海国⼟资源》,34(4): 17-20.

 

 

 

课程承担(Education and Teaching)

微波遥感(本科生)、合成孔径雷达干涉技术与应用(研究生)、卫星导航与定位(本科生)

 

 

 

学生培养(People)

Phd Students:

王茹 (武汉大学-英国Leeds联合培养, 王茹一作发表论文4篇,SCI3篇,EI1篇。)

Master Students:

温明淳(国际河流所2021资源环境专业硕士生)

李赛伟(国际河流所2022资源环境专业01方向硕士生)

杨卓(地学院2022地图学与地理信息系统硕士生)

黄一鸣(国际河流所2022资源环境专业03方向硕士生)

 

 

 

招生信息(Admission Information):

研究生招生

课题组每年招收2-3名硕士生。简历请投递yangms@ynu.edu.cn

招生专业一:地图学与地理信息系统  学术型硕士(专业代码07+

招生专业二:资源与环境工程  专业型硕士(专业代码08+

欢迎具有测绘科学、遥感科学技术、地理信息科学、卫星大地测量、信息与信号处理、计算机技术、电磁场与雷达技术、数理统计、软件工程、地质学、地理学等专业背景同学报考!

本科毕设和本科生科研

每年招收1-2名本科生,做毕业设计或科研训练。

要求:至少一个学期内参与课题组日常组会,保证一周20小时以上科研学习时间。

 

2023年招生方向(20233月更新):

1.    雷达遥感数据智能处理与应用(欢迎计算机/通信/遥感/地信/测绘等方向同学报考)

2.    可持续发展(SDGs)与遥感大数据 (欢迎地信/地理/土管/遥感方向同学报考)

  

 

 

学生培养理念(Grow with students):

    与学生一起成长,一起探索和拓展知识体系。提供完善的科研训练,全方位培养研究生的科学态度、科研技能、学术报告、科技论文拟写、项目申请等科研素养。

课题组以优秀科研成果(展现形式为文章、算法、开源代码、专利等)为目标,课题组有完善的科研培养体系,与国内外顶尖雷达遥感课题组合作交流密切,将为每位同学提供良好的的科研氛围和高水准的科研指导与学术支持,积极引导每位研究生遇见更好的自己,寻求更好发展!

硕士研究生至少参与一次国内外学术交流活动(会议、野外考察等)。有读博意愿的,优秀学生可推荐至武汉大学、北京大学、中南大学、中科院测地所、东南大学、中国地质大学(武汉)以及欧洲知名大学继续深造。

 

Welcome to join the Radar Remote sensing group @YNU.

Please send your CV to yangms@ynu.edu.cn




 

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