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李雪莹

职称: 讲师
学院: 数据科学学院
电子邮箱: ponneylxy@163.com
  • 基本信息

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  • 获奖

  • 论文

  • 专利

  • 课程

  • 教材或专著

  • 基本信息
    姓名:  李雪莹                                                                                                          最高学位:博士                                                                                                          入职科大时间:2023.12          
    主要研究方向:计算机视觉、机器学习、高光谱图像分析                                                                                                        导师类别:硕士生导师          
    学习研究经历:
    2019/09-2023/07:中国石油大学(华东),计算机科学与技术学院,博士
    2014/09-2016/07:中国农业大学,信息与电气工程学院,硕士
    2009/09-2013/07:中国农业大学,信息与电气工程学院,学士
  • 项目
    [1]省级,山东省自然科学基金青年基金(ZR2021QF028),2022年1月-2024年12月,项目负责人
    [2]国家级,国家自然科学基金面上项目(32171578),2022年1月-2024年12月,位次2,主要技术骨干
    [3]国家级,国家自然科学基金青年基金(31700447),2018年1月-2020年12月,位次3,主要技术骨干
  • 获奖
    2021年山东省海洋科技创新奖二等奖
  • 论文
    [1] Li X, et al. A review of spectral feature extraction and multi-feature fusion methods in predicting soil organic carbon. Applied Spectroscopy Reviews. 2024, DOI10.1080/05704928.2024.2369570.(SCI一区)
    [2] Li X, et al. Multi-scale spatial and spectral feature fusion for soil carbon content prediction based on hyperspectral images. Ecological Indicators. 2024, 160: 111843.(SCI二区)
    [3] Li X, et al. Optimizing soil carbon content prediction performance by multi-band feature fusion based on visible near-infrared spectroscopy. Journal of Soils and Sediments. 2024, 24(3): 1333-1347.(SCI三区)
    [4] Li X, et al. Soil Carbon Content Prediction Using Multi-source Data Feature Fusion of Deep Learning Based on Spectral and Hyperspectral Images. Chemosphere, 2023, 336, 139161.(SCI二区)
    [5]Li X, et al. An overview of hyperspectral image feature extraction, classification methods and the methods based on small samples. Applied Spectroscopy Reviews, 2023, 58(6): 1-34.(SCI一区)
    [6] Li X, et al. Hyperspectral images classification of small sample based on the strategy of sample enlargement by superpixel pair method. International Journal of Remote Sensing, 2023, 44(20): 6259-6279. SCI三区)
    [7] Wang Z, Jia Z, Li X*, et al. Study on the rapid measurement of carbon content in marine sediments based on the model transfer of hyperspectral imaging camera and spectrometer. Results in Chemistry, 2023, 6, 101086 (SCI四区)
    [8] 贾宗潮, 王子鉴, 李雪莹*, 等. 主成分分析和连续投影融合的海洋沉积物粒度分类研究. 光谱学与光谱分析, 2023, 10(20):  3075-3080.(SCI四区)
    [9]李雪莹, 等. 小波变换的潮滩沉积物含水量预测. 光谱学与光谱分析, 2022, 42: 1156-1161.(SCI四区)
    [10]Qiu H, Fan P, Hou G, Li X*, et al. Analysis and Model Comparison of Carbon and Nitrogen Concentrations in Sediments of the Yellow Sea and Bohai Sea by Visible-Near Infrared Spectroscopy. Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology, 2022, 108(6): 1124-1131.(SCI四区)
    [11] Li X, et al. Soil Classification Based on Deep Learning Algorithm and Visible Near-Infrared Spectroscopy. Journal of Spectroscopy, 2021, 1508267. (SCI四区)
    [12] 李雪莹, 等. 实验室光谱仪与高光谱相机之间模型转移的研究. 分析化学, 2021, 49(9): 1580-1586.(SCI四区)
    [13]李雪莹, 等. 多光谱融合的海洋沉积物碳含量检测. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(9): 2898-2903.((SCI四区)
    [14] 李雪莹, 等. 可见-近红外光谱的模型转移分类方法. 光谱学与光谱分析, 2021, 41 (4): 1114-1118.(SCI四区)
    [15] Li X, et al. Prediction of Soil Carbon and Nitrogen Content Using Hyperspectral Image with A New Feature Selection Algorithm. 2021 11th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS), 2021, 1-5.(EI)
    [16] Li X, et al. Study on the calibration transfer of soil nutrient concentration from the hyperspectral camera to the normal spectrometer. Journal of Spectroscopy, 2020, 8137142. (SCI四区)
    [17]Li X, et al.Study on characteristic spectrum and multiple classifier fusion with different particle size in marine sediments. IEEE Access, 2020, 8: 157151-157160.(SCI三区)
    [18] 李雪莹, 等. 多分类器融合提取土壤养分特征波长. 光谱学与光谱分析, 2019, 39 (9): 2862-2867.(SCI四区)
    [19] Li X, et al. Prediction results of different modelling methods in soil nutrient concentrations based on spectral technology. Journal of Applied Spectroscopy, 2019, 86 (4): 765-770.(SCI四区)
    [20] 李雪莹, 等. 可见-近红外光谱的土壤养分快速检测. 光谱学与光谱分析, 2017, 37(11): 3562-3566.(SCI四区)
    [21] Li X, et al. Calibration transfer of soil total carbon and total nitrogen between two different types of soils based on visible-near infrared reflectance spectroscopy. Journal of Spectroscopy, 2018, 8513215.(SCI四区)
    [22] 李雪莹, 等. 近红外光谱结合非负回归系数回归法(配方回归)解析混合样品的组成比例. 光谱学与光谱分析, 2016, 36(04): 63-67.(SCI四区)
  • 专利
    [1]授权国家发明专利:一种高光谱图像小样本分类方法(授权号:ZL202111641407.9), 2024-03-29
    [2]授权国家发明专利:一种基于光谱技术的近海沉积物粒径大小分类方法(授权号:ZL202110183500.3), 2022-04-22
    [3]授权国家发明专利:基于多分类器融合寻找土壤养分光谱特征波长的方法(授权号:ZL201810705297.X), 2021-3-30
    [4]授权国家发明专利:分段直接矫正及斜率和截距修正的土壤养分模型转移方法(授权号:ZL201710236378.5), 2020-6-16
    [5]授权国家发明专利:基于典型相关性分析及线性插值的土壤养分模型转移方法(授权号:ZL201710236906.7), 2019-5-31
    [6]授权国家发明专利:一种基于多算法推荐的不同地区间土壤养分模型转移方法(授权号:ZL201710236306.0),2019-4-16
  • 课程
    [1]本科生课程,数据可视化,48学时
    [2]本科生课程,数据结构与算法分析,64学时
  • 教材或专著