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来源: | 作者: | 发布日期:2026-02-27 15:58:15 
  吴华静,工学博士,讲师
邮箱:wuhuajing@ynu.edu.cn
办公室:云南大学呈贡校区地球科学学院1325
 
研究领域

遥感数据挖掘,影像复原、遥感影像融合,人工智能遥感解译,遥感定量反演
 
教育经历

2024.10-2025.05    联合培养:特伦托大学 意大利(University of Trento) ,专业:信息工程

2021.11-2025.06    博士:中国矿业大学,专业:大地测量学与测量工程

2017.09-2020.06    硕士:昆明理工大学,专业:地图制图学与地理信息工程

2013.09-2017.06    学士:昆明理工大学,专业:测绘工程

 
近年发表论文

[1] H. Wu, K. Zhang, S. Wu, et al. Unsupervised model-guided mutual-learning network for spatio-temporal fusion. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol 228, pp. 16-27,2025 https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.06.025. (中科院1区,JCR1Q,IF=12.7)

[2] H. Wu, K. Zhang, S. Wu, et al. Unsupervised blind spectral-spatial cross-super-resolution network for HSI and MSI fusion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 62, pp. 1-14, 2024. https://doi.org/10.1109/TGRS.2024.3362862 (中科院1区,JCR1Q,IF=8.2, 被引用4次)

[3] H. Wu, K. Zhang, S. Wu, et al. Unsupervised encoder–decoder network under spatial and spectral guidance for hyperspectral and multispectral image fusion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 61, pp. 1-16, 2023.  https://doi.org/10.1109/TGRS.2023.3320404 (中科院1区,JCR1Q,IF=8.2,被引用9次)

[4] H. Wu, K. Zhang, S. Wu, et al. Hyperspectral super-resolution reconstruction via decom- position of low-rank and sparse tensor. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 15, pp. 8943-8957, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/JSTARS.2022.3214653(中科院2区,JCR1Q,IF=5.5,被引用6次)

[5] W. Zhang, C. Xu, H. Wu, et al. Text-Image Person Re-identification via Collaborating Pre-trained Diffusion and Discriminative Models. NeuroComputing. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131505中科院2区,JCR1Q,IF=5.5

[6] M. Zhang, K. Zhang, S. Wu, J. Shi, L Li, H. Wu, S. Liu. A new method for tropospheric tomography using GNSS and Fengyun-4A data, Atmospheric Research, vol. 280, 106460, 2022. http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106460(中科院2区,JCR1Q,IF=5.5)

[7] S. Shi, P. Sun, F. Song, H. Wu, Y. Shi. Data-Driven Modeling of Storm-Time Total Electron Content Using the Random Forest and Deep Learning Methods. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2025. https://doi.org/10.1109/TGRS.2025.3614360 (中科院1区,JCR1Q,IF=8.2)

[8] 吴华静, 李佳田,林艳等. 人脸位姿协同的多新息抗扰滤波算法[J]. 机器人, 2019, 14(6): 722-730. https://robot.sia.cn/cn/article/doi/10.13973/j.cnki.robot.180591EI,IF=2.793,被引用2次

[9] 李佳田, 吴华静, 贺日兴等. 顾及模糊核连通性的无人机图像盲复原方法[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2021 ,46(06): 816-824.http://ch.whu.edu.cn/cn/article/doi/10.13203/j.whugis20190160 (通讯作者,EI,IF=2.475,被引用4次

[10] 李佳田, 吴华静, 高鹏等. 一种复合Voronoi几何特征的地标提取新方法[J]. 武汉大学学报 (信息科学版), 2020, 45(09): 1448-1454. http://ch.whu.edu.cn/cn/article/doi/10.13203/j.whugis20180125(通讯作者,EI,IF=2.475,被引用8次

[11] 王雯涛, 李佳田, 吴华静等. 摄像机主动位姿协同的人脸正视图像获取方法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2020,54(10):1936-1944. http://www.zjujournals.com/eng/CN/Y2020/V54/I10/1936EI,IF=1.251

 
项目经历

  2022-2024  提升服务-太空采矿(中国矿业大学, 双一流建设项目)(参与)

  2022-2024  天空地井协同感知空间信息技术和应用(教育部, 高等教育111引智计划)(参与)

  2021-2023  空-天-地一体化智慧农业多源大数据平台联合研发项目(江苏省科技计划项目)(参与)

  2018-2022  风云三号C星掩星数据误差特性和优化算法研究(国家自然基金项目)(参与)

  2017-2018  城市居住区识别的Voronoi邻域方法与初步实践(国家自然基金项目)(参与)

  
发表专利

[1] 李佳田,林艳,吴华静等. 一种人脸位姿协同系统下的多新息抗扰滤波方法[P]. 云南省:CN201910387105.X,2022-06-10.
 
 
 
 

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