【纳贤】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室多源支持感知与认知团队招聘博士后
遥感学报NRSB
图片来源网络
测绘遥感信息工程国家重点实验室(http://www.lmars.whu.edu.cn/index.php)依托武汉大学,是中国测绘学科唯一的一所国家级重点实验室。1989 年初以武汉测绘科技大学国家重点学科摄影测量与遥感及大地测量专业的相关实验室为基础开始筹建,并在当年由国家计委正式批准成立。
实验室遵循适度发展规模,并根据学科发展的需要,拓展研究方向,不断引进高水平人才。实验室有固定人员97人,其中,研究人员86人。研究人员中,院士7人;教授57人,副教授25人;博士学位67人,45岁以下中青年科技人员46人。如今所设的研究室有:航空航天摄影测量、遥感影像信息处理、空间信息系统、精密空间定位等。在科学研究、队伍建设、人才培养、高科技成果转化以及对外学术交流等方面都取得了丰硕成果。
遵循国家重点实验室“开放、流动、联合、竞争”的宗旨,测绘遥感信息工程国家重点实验室多源支持感知与认知研究团队,重点研究复杂环境下自主感知与认知相关的软、硬件体系,现因工作需要,拟招聘博士后研究人员1名。
Part 1
合作导师
梁欣廉,武汉大学教授,博士生导师。主要研究方向为多源支持感知与认知,依托大数据、机器学习等技术,利用无人机、移动平台、主被动传感器实现复杂场景信息的感知与认知。重点研究以森林为代表的高复杂、弱信号环境下自主感知与认知相关的软、硬件体系及相关理论,实现碳存储、生物多样性等森林生态服务功能评估关键信息的智能获取。
个人主页:
http://jszy.whu.edu.cn/liangxinlian/zh_CN/index.htm
Part 2
课题组研究方向
(1) 多源支持感知与认知,依托大数据、机器学习等技术,利用无人机、移动平台、主被动传感器实现复杂场景信息的感知与认知。
(2) 重点研究以森林为代表的高复杂、弱信号环境下自主感知与认知相关的软、硬件体系及相关理论,实现碳存储、生物多样性等森林生态服务功能评估关键信息的智能获取。
Part 3
招聘条件
(1) 近三年获得或即将获得国内(境)外知名高校或国内外知名科研院所博士学位,年龄35周岁以下;
(2) 具有计算机视觉、机器学习、多传感器融合、组合导航、机器人系统、大数据处理、三维场景重建等领域的科研背景和研究兴趣,欢迎基础学科、跨学科博士研究人员申请,有森林、生态相关专业背景或研究经验者优先;
(3) 具有强烈的科学研究兴趣和良好的专业素质,富有创新性和独立思考精神,编程及动手能力强,可独立从事科研工作;
(4) 具有较强的文献阅读和写作能力,以及较高的英文水平,在本专业国际学术期刊至少发表2篇国际认可的高水平研究论文;
(5) 具备较强的语言表达和沟通能力,责任心强,工作踏实主动,有团队合作精神;
(6) 身心健康,符合武汉大学有关博士后管理的规定。
Part 4
岗位职责
(1) 独立开展并完成合作导师安排的科研工作;
(2) 岗位研究方向:多源融合定位、导航与感知,机器学习与深度学习算法,三维环境重建,以及无人机等移动平台的森林场景应用。
Part 5
岗位待遇
(1) 年薪15-30万(根据学校评选与配套而定),特别优秀者具体薪资待遇可另行面议;
(2) 学校提供博士后公寓或住房补贴,为子女入学入托提供条件保障;
(3) 博士后出站优秀人员可以竞聘学校聘任的特聘副研究员、特聘研究员。
Part 6
招聘程序
(1) 申请人首先通过电子邮件联系,请随邮件发送详细的个人简历一份(含简要的研究成果小结和未来研究兴趣)及能体现个人科研能力和学术水平的相关资料,邮件请注明“应聘博士后_姓名”;
(2) 学历、学位证书;
(3) 通知本人参加面试;
(4) 通过面试者到指定医院进行体检,体检合格者即可按武汉大学网页(博士后管理)中关于申报博士后的程序进行申报进站。
Part 7
联系人及联系方式
(1) 简历材料请发送至:梁欣廉 xinlian.liang@whu.edu.cn 。
(2) 博士后管理政策咨询:武汉大学博士后管理办公室(pdto@whu.edu.cn),电话:027-68754011。
课题组代表性论文
Mokros, M., Mikita, T., Singh,A., Tomastik, J., Chuda, J., Wezyk, P., Kuzelka, K ., Surovy, P., Klimanek, M., Zieba-Kulawik, K., Bobrowski, R., Liang, X. 2021, Novel low-cost mobile mapping systems for forest inventories as terrestrial laser scanning alternatives. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
Jurjevi?, L., Liang, X., Balenovi?, I., Ga?parovi?, M., 2020, Is field-measured tree height as reliable as believed - Part II, A comparison study of tree height estimates from conventional field measurement and low-cost close-range remote sensing in a deciduous forest, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
Wang, Y., Py?r?l?, J., Liang, X., Lehtom?ki, M., Kukko, A., Yu, X., et al. 2019. In situ biomass estimation at tree and plot levels: What did data record and what did algorithms derive from terrestrial and aerial point clouds in boreal forest. Remote Sensing of Environment, 232, 111309.
Liang, X., Wang, Y., Py?r?l?, J., Lehtom?ki, M., Yu, X., Kaartinen, H., Kukko, A., et al., 2019. Forest in situ observations using unmanned aerial vehicle as an alternative of terrestrial measurements. Forest Ecosystems. 6, 20.
Liang, X., Hyypp?, J., Kaartinen, H., Lehtom?ki, M., Py?r?l?, J., Pfeifer, N., et al., 2018. International benchmarking of terrestrial laser scanning approaches for forest inventories. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 144, 137–179.
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来源:《遥感学报》
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