黄昌

一、个人简历：

黄昌（1986.10 — ），男，江西丰城人，理学博士，特聘教授，博士生导师。主要从事地表水文遥感、湿地水文生态遥感、GIS应用与开发等研究和教学工作。担任SCI期刊《Water》的编委和学术编辑，《地域研究与开发》青年编委，是Nature、RSE、WR、WRR等期刊审稿人。近年来主持国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题和重点项目子课题等多项国家级、省部级以及横向项目。发表学术论文60余篇，其中第一作者或通讯作者论文30余篇，参编专著1部，授权发明专利/软件著作权2项。获澳大利亚新西兰建模与模拟学会早期职业生涯奖，入选首批陕西省普通高校青年杰出人才计划。

个人学术主页：

ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Chang-Huang-2

Research ID: http://www.researcherid.com/rid/F-1518-2017

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=1uLwHE8AAAAJ&hl=en

二、学习与工作经历

1．学习经历

2010.9—2014.6，华东师范大学资源与环境学院，地图学与地理信息系统，博士（导师：吴健平教授）

2011.11-2013.10，澳大利亚联邦科工组织，CSIRO Land&Water，联合培养博士（导师：Yun Chen研究员）

2007.9—2010.7，华东师范大学资源与环境学院，地图学与地理信息系统，硕士

2003.9—2007.6，华东师范大学资源与环境学院，地理信息系统，学士

2．工作经历

2024.1—，安徽师范大学bet36365路检测中心，特聘教授，博导

2017.5—2023.12，西北大学城市与环境学院，副教授，博导

2019.11—2020.10，布朗大学环境与社会研究所，访问学者（合作导师：Prof. Laurence C. Smith）

2014.6—2017.4，西北大学城市与环境学院，讲师

2016.9—2017.2，维也纳技术大学大地测量与地球信息科学系，访问学者（合作导师：Prof. Wolfgang Wagner）

三、主要研究方向

n流域水文与水循环要素遥感

n湿地水文生态遥感监测与模拟

n洪水淹没时空建模与模拟

n地表水遥感监测与影像时空融合

四、讲授课程

GIS设计与开发、C#程序设计、Python地理处理、遥感原理与应用

五、指导学生获奖

n2022易智瑞杯中国大学生GIS软件开发竞赛遥感应用组一等奖

n2023年全国大学生测绘学科创新创业智能大赛——测绘技能竞赛一等奖

n2023年全国大学生测绘学科创新创业智能大赛——科技论文竞赛一等奖

n第十四届挑战杯陕西省大学生课外学术科技作品竞赛一等奖

n西北大学第十一届“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛二等奖

六、主持或参与研究的主要课题

[1]国家自然科学基金面上项目，虚拟站优化定位下的星-机联合河道流量估算，2025/01-2028/12，主持。

[2]国家自然科学基金委黄河水科学联合基金子课题，黄河黄土高原段流量遥感估算技术研究，2022/01-2025/12，主持。

[3]横向项目，秦岭北麓生态系统碳汇管理决策支撑系统研发，2023/8-2025/1，主持。

[4]横向项目，青藏高原径流监测与模拟，2024/1-2024/12，主持。

[5]国家重点研发计划子课题，山洪时空演变特征分析，2018/01-2020/12，主持。

[6]国家自然科学基金青年项目，基于多时相遥感影像的亚像元级地表水变化检测研究，2016/01-2018/12，主持。

[7]陕西省自然科学基金面上项目，基于多源遥感数据的西北干旱区河流河宽信息提取研究，2021/01-2022/12，主持。

[8]陕西省普通高校青年杰出人才计划，水文遥感，2018.1-2020.12，主持。

[9]国家自然科学基金委黄河水科学联合基金，黄河黄土高原段悬浮泥沙遥感机理与动态监测技术研究，2022/01-2025/12，研究骨干（排名第二）。

[10]国家重点研发计划课题，山区暴雨洪水时空演变特征及山洪成灾暴雨阈值研究，2018/01-2020/12，研究骨干（排名第四）。

[11]国家重点研发计划课题，变化环境下西北内陆区多尺度水循环过程与系统模拟，2017/07-2020/12，研究骨干（排名第四）。

[12]第二次青藏高原综合科学考察研究,青藏高原东北缘冰川测厚与强化监测， 2022/11- 2024/10，研究骨干。

七、代表性研究成果

代表性论文：

[1]Huang C., Li Y., Tarpanelli A., Wang N., & Chen Y* (2024). Observing river discharge from space: Challenges and opportunities. The Innovation Geoscience, 2(2), 100076.

[2]Jiang, D., Li, Y., Liu, Q., & Huang, C.* (2024). Evaluating SDGSAT-1 Multi-Spectral Data for River Water Mapping on: A Comparative Study with Sentinel-2. Remote Sensing, 16, 2716.

[3]Chang, J., & Huang, C.* (2024). Three decades of spatiotemporal dynamics in forest biomass density in the Qinba Mountains. Ecological Informatics, 81, 102566

[4]Shi, K., Pan, Y., Jiang, L., Wang, J., Cui, Y., Dong, T., Ma, J.*, & Huang, C.* (2024). A Nighttime Light Based Urban Sprawl Model Revealing Reduced Electricity Intensity With Increasing Urban Size. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 21, 1-5

[5]Liu, Q., Zhang, S., Wang, N., Ming, Y., & Huang, C.* (2022). Fusing Landsat-8, Sentinel-1, and Sentinel-2 Data for River Water Mapping Using Multidimensional Weighted Fusion Method. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60, 1-12

[6]Huang, C.*, Smith, L.C., Kyzivat, E.D., Fayne, J.V., Ming, Y., & Spence, C. (2022). Tracking transient boreal wetland inundation with Sentinel-1 SAR: Peace-Athabasca Delta, Alberta and Yukon Flats, Alaska. Giscience & Remote Sensing, 59, 1767-1792

[7]Chang, J., Liu, Q., Wang, S., & Huang, C.* (2022). Vegetation Dynamics and Their Influencing Factors in China from 1998 to 2019. Remote Sensing, 14, 3390

[8]Gao, C., Huang, C.*, Wang, J., & Li, Z. (2022). Modelling Dynamic Hydrological Connectivity in the Zoige, Area (China) Based on Multi-Temporal Surface Water Observation. Remote Sensing, 14, 145

[9]Shi, Z., Chen, Q., & Huang, C.* (2022). The Influence of River Morphology on the Remote Sensing Based Discharge Estimation: Implications for Satellite Virtual Gauge Establishment. Water, 14, 3854

[10]Chen, Q., Liu, W., & Huang, C.* (2022). Long-Term 10 m Resolution Water Dynamics of Qinghai Lake and the Driving Factors. Water, 14, 671

[11]Wang, S., Liu, Q., & Huang, C.* (2021). Vegetation Change and Its Response to Climate Extremes in the Arid Region of Northwest China. Remote Sensing, 13, 1230

[12]Huang, C, Zhang, S., Dong, L., Wang, Z., Li, L., Cui, L. (2021). Spatial and temporal variabilities of rainstorms over China under climate change. Journal of Geographic Sciences, 2021, 31(4), 479-496.

[13]Shi, Z., Chen, Y., Liu, Q., & Huang, C.* (2020). Discharge Estimation Using Harmonized Landsat and Sentinel-2 Product: Case Studies in the Murray Darling Basin. Remote Sensing, 12, 2810

[14]Liu, Q., Huang, C.*, Shi, Z., & Zhang, S. (2020). Probabilistic River Water Mapping from Landsat-8 Using the Support Vector Machine Method. Remote Sensing, 12, 1374

[15]Han, Y., Li, Z., Huang, C.*, Zhou, Y., Zong, S., Hao, T., Niu, H., & Yao, H. (2020). Monitoring Droughts in the Greater Changbai Mountains Using Multiple Remote Sensing-Based Drought Indices. Remote Sensing, 12, 530

[16]Huang, C., Chen, Y., Zhang, S., Li, L., Shui, J., & Liu, Q. (2019). Integrating Water Observation from Space Product and Time-Series Flow Data for Modeling Spatio-Temporal Flood Inundation Dynamics. Remote Sensing, 11, 2535

[17]Huang, C., Chen, Y., Zhang, S., & Wu, J. (2018). Detecting, Extracting, and Monitoring Surface Water From Space Using Optical Sensors: A Review. Reviews of Geophysics, 56: 333-360. DOI:10.1029/2018RG000598

[18]Huang, C., Chen, Y., Zhang, S., Li, L., Shi, K., & Liu, R. (2017). Spatial downscaling of Suomi NPP-VIIRS image for lake mapping. Water, 9(11), 834; DOI: 10.3390/w9110834

[19]Huang, C., Nguyen, B. D., Zhang, S., Cao, S., & Wagner, W. (2017) A Comparison of Terrain Indices toward Their Ability in Assisting Surface Water Mapping from Sentinel-1 Data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 6(5): 140. doi:10.3390/ijgi6050140

[20]Huang, C., Chen, Y., Zhang, S., Li, L., Shi, K., & Liu, R. (2016). Surface Water Mapping from Suomi NPP-VIIRS Imagery at 30 m Resolution via Blending with Landsat data. Remote Sensing, 8(8), 631-644; doi:10.3390/rs8080631

[21]Huang, C., Chen, Y., Wu, J., Li, L. & Liu, R. (2015) An Evaluation of Suomi NPP-VIIRS Data for Surface Water Detection. Remote Sensing Letters, 6(2): 155-164. DOI:10.1080/2150704X.2015.1017664

[22]Huang, C., Chen, Y., & Wu, J. (2014). Mapping Spatio-Temporal Flood Inundation Dynamics at Large River Basin Scale Using Time-series Flow Data and MODIS Imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 26: 350-362. DOI: 10.1016/j.jag.2013.09.002

[23]Huang, C., Chen, Y., & Wu, J. (2014). DEM-based modification of pixel-swapping algorithm for enhancing floodplain inundation mapping. International Journal of Remote Sensing, 35(1):365-381. DOI: 10.1080/01431161.2013.871084

[24]Huang, C. (2018), Seeing surface water from space, Eos, 99, https://doi.org/10.1029/2018EO103123.

[25]李彦妮, 刘万青, & 黄昌* (2024). 基于SAR的触底湖冰遥感研究进展. 冰川冻土, 3, 754 -762.

[26]明義森, 刘启航, 柏荷, & 黄昌* (2023). 结合光学和SAR遥感数据的若尔盖湿地植被分类与变化监测 遥感学报，DOI:10.11834/jrs.20221767

[27]郝晴, & 黄昌* (2023). 森林地上生物量遥感估算研究综述. 植物生态学报, 47, 0-0

[28]柏荷, 明義森, 刘启航, & 黄昌* (2022). 基于GPM卫星降雨产品的2001-2019年中国暴雨数据集. 中国科学数据：中英文网络版, 007

[29]段巍岩, & 黄昌* (2021). 河流湖泊碳循环研究进展. 中国环境科学, 16

[30]崔路明, 王思梦, 刘轶欣, 蒋娅, 董林垚, & 黄昌* (2021). TRMM和GPM卫星降水数据在中国三大流域的降尺度对比研究. 长江流域资源与环境, 1317-1328

[31]史卓琳, & 黄昌* (2020). 河流水情要素遥感研究进展. 地理科学进展, 670-684

[32]刘启航, & 黄昌* (2020). 西北内陆区水量平衡要素时空分析. 资源科学, 1175-1187

[33]赖佩玉, 陈浩宁, & 黄昌* (2019). 像元二分模型在 MODIS 水陆混合像元分解中的适用性研究. 测绘地理信息, 15

[34]王大钊, 王思梦, & 黄昌* (2019). Sentinel-2 和 Landsat8 影像的四种常用水体指数地表水体提取对比. 国土资源遥感, 157-165

[35]王思梦, 王大钊, & 黄昌* (2018). GPM 卫星降水数据在黑河流域的适用性评价. 自然资源学报, 1847-1861

[36]王思梦, & 黄昌* (2018). 基于遥感和 GIS 的流域自然生态环境质量监测与评价——以无定河流域为例. 干旱区地理, 17

著作与专利：

[1] 发明专利：一种基于格网降雨数据的识别暴雨的方法，ZL201812792480，排名第1

[2] 实用新型：一种用于电动滑板车的防盗预警装置，ZL2021207533407，排名第1

八、获奖情况

n陕西省普通高校青年杰出人才（2017）

n西北大学青年学术英才（2017）

nMSSANZ早期职业生涯奖（2017）

n西北大学优秀教师（2016）

nESRI开发竞赛优秀指导老师奖（2022，2023）

n地理信息技术与应用技能大赛优秀指导老师奖（2023）

九、联系方式：

E-mail：chuang@ahnu.edu.cn

通讯地址：安徽省芜湖市九华南路189号，安徽师范大学bet36365路检测中心，241002