石俊飞，副教授，硕士生导师，软件工程系副主任

 

硕博连读毕业于西安电子科技大学，新加坡南洋理工大学访问学者

 

电子邮箱：shijunfei@xaut.edu.cn

 

主要研究方向：遥感图像处理，计算机视觉，图像美学评估，深度学习

 

实验室主页：https://ivcg-xaut.edu.cn/index.html

 

IEEE会员，CCF高级会员，中国图象图形学学会(CSIG)会员，CCF女工委委员，CSIG女工委委员；j9官网登录入口科研先进个人，j9官网登录入口优秀本科生导师。近年主持国家基金面上项目1项，青年项目1项，陕西省基金1项，厅局级基金3项，参与国家级和省级基金十余项；以第一或通讯作者在IEEE TGRS, TCSVT, Pattern Recognition, Applied soft computing,自动化学报等国际国内Top期刊发表论文20余篇，申请发明专利十余项，出版教材一部，撰写专著一部，获中国发明协会创新创业奖二等奖一项。现为TGRS, Remote sensing, Applied soft computing, Knowledge-based system等国际知名期刊审稿人。

 

教育经历:

                                                                                

1. 2010/09-2016/09，西安电子科技大学，j9九游国际真人，博士，导师：刘芳

2. 2009/09-2010/07，西安电子科技大学，j9九游国际真人，硕士，导师：刘芳

3. 2005/09-2009/07，河南师范大学，j9九游国际真人，学士 

工作经历:

                                                                                

2016/10-至今，j9官网登录入口，j9九游国际真人

 

科研工作:

                                                                                

1. 主持或参加科研项目（课题） 

（1）国家自然科学基金面上项目（62471387），基于黎曼流形测度学习的高分辨极化SAR图像分类方法研究，2025/01-2028/12, 49万，在研，主持。

（2）国家自然科学基金（62006186），视觉认知驱动的高分辨极化SAR复张量特征学习与地物分类，2021/01-2023/12,24万，在研，主持。

（3）陕西省自然科学基金（2018JQ6055）, 基于视觉层次认知模型的极化SAR 影像分类方法研究，2018/1-2019/12,3万，已结题，主持。

（4）陕西省教育厅专项科研计划项目（19JK0566），基于视觉层次语义表达的极化SAR影像分类方法研究，2019/1-2020/12, 2万，已结题，主持。

（5）陕西省教育厅青年创新团队科研计划项目（23JP111），黎曼空间下散射矩阵测度学习的极化 SAR 图像分类，2023/1-2025/12,5万，在研，主持。

（6）地理信息工程国家重点实验室开放基金（SKLGIE2019-M-3-2）,基于视觉认知驱动的高分辨极化SAR复杂场景分类，2020.1-2022.12, 5万，已结题，主持。

（7）西安市碑林区科技计划项目（GX2105），知识-数据联合驱动的高分辨极化SAR图像地物分类，2021.1-2022.12，1.5万，在研，主持。

（8）j9官网登录入口教育教学改革研究项目（xjy2347），新工科背景下《最优化理论与方法》本科课程教学改革创新研究，2023/11-2025/10，0.5万，在研，主持。

（9）国家自然科学基金委员会, 面上项目, 62272383, 双模态成像噪声隐式建模的低照度视频增强理论与应用, 2023-01-01 至 2026-12-31, 58万元, 在研, 重要参与人。 

2. 代表性研究成果和学术奖励情况

（一）期刊论文

 

[1] Junfei Shi, Wei Wang et al., A Lightweight Riemannian Covariance Matrix Convolutional Network for PolSAR Image Classification, in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 62, pp. 1-17, 2024. (SCI一区Top，IF：8.2)

[2] Junfei Shi, Tiansheng He et al., CNN-Improved Superpixel-to-Pixel Fuzzy Graph Convolution Network for PolSAR Image Classification, in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 61, pp. 1-18, 2023. (SCI一区Top，IF：8.2)

[3] Junfei Shi, Wei Wang et al., Complex Matrix and Multi-feature Collaborative Learning for Polarimetric SAR Image Classification, Applied Soft Computing, 2023,134, 109965:1568-4946. (SCI一区Top，IF：8.7)

[4] Junfei Shi, Shanshan Ji et al.Content-adaptive Multi-region Deep Network for Polarimetric SAR Image Classification, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology(TCSVT),2024, doi: 10.1109/TCSVT.2024.3456480.  (SCI一区Top，IF：8.3)

[5] Fang Liu( 导 师 ), Junfei Shi et al., Hierarchical Semantic Model and Scattering Mechanism Based PolSAR Image Classification [J]. Pattern Recognition, 2016, 59: 325-342. (SCI一区Top，IF：8.0)

[6] Junfei Shi, Mengmeng Nie et al., Polarimetric Synthetic Aperture Radar Image Classification Based on Double-Channel Convolution Network and Edge-Preserving Markov Random Field. Remote Sens.2023,15, 5458. ( SCI二区，IF：5.0)

[7] Junfei Shi, Haiyan Jin, Riemannian Nearest-Regularized Subspace Classification for Polarimetric SAR Images, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2023, 19: 1-5.(SCI二区，IF：4.8)

[8] 石俊飞，刘芳，林耀海，刘璐，“基于深度学习和层次语义模型的极化 SAR分类”,自动化学报，2017,43(2)：215~226.(CCF A 类)

[9] Junfei Shi, Haiyan Jin, Zhaolin Xiao, A Novel Hybrid Edge Detection Method for PolSAR Images [J]. IEEE Access, 2020,8: 8974 – 8991. ( IF:3.9)

[10] Junfei Shi, Haiyan Jin, Xiaohua Li, A Novel Multi-Feature Joint learning Method for fast Polarimetric SAR Terrain Classification[J], IEEE Access, 2020, PP(99):1-1. ( IF:3.9)

[11] Junfei Shi, Lingling Li et al., Unsupervised Polarimetric SAR Image Classification based on Sketch Map and Adaptive Markov Random Field [J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2016,10(2): 025008. (SCI，IF:1.7)

[12] Junfei Shi and Haiyan Jin, Complex Matrix And Polarimetric Feature Joint Learning For Polarimetric Sar Image Classification, IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Kuala Lumpur, Malaysia, 2022, pp. 2714-2717.

[13] Haiyan Jin, Tiansheng He, Junfei Shi* and Shanshan Ji, Combine Superpixel-Wise GCN and Pixel-Wise CNN for Polsar Image Classification, IGARSS 2023 - 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Pasadena, CA, USA, 2023, pp. 8014-8017.

[14] Junfei Shi, Haiyan Jin, Yinghui Wang, Zhiyong Lv, Lu Liu, Latent Topic Model Based Multi-feature Learning for PolSAR Terrain Classification[C], Internatioal conference on E-learning & Games. Springer, Xi'an, China, Jun. 2018.(EI)

（二）教材或专著：

（1） 《全极化合成孔径雷达图像处理模型及方法》，石俊飞著，电子工业出版社，2021年9月。

（三）专利：

（1）石俊飞，金海燕，王彬，吕志勇，李秀秀，李晓花，极化 SAR图像的素描图提取方法，已授权, 专利申请号：2017106794376.

（2）石俊飞，金海燕，肖照林，刘璐，李秀秀，基于超像素和主题模型的极化SAR 图像分类方法，已授权, 专利申请号：2017106670496.

（3）石俊飞,聂萌萌,姬姗姗,金海燕,肖照林,王彬，基于多层黎曼稀疏网络的极化SAR图像分类方法，已授权，202310667941X。

（4）石俊飞,许炜楠,金海燕,王伟,贺天生，一种基于通道注意力深度网络和条件随机场的遥感图像分类方法，已授权，2022110502422。

 

获奖情况：

（1）2020年获j9官网登录入口科研先进个人；

（2）2021年获j9官网登录入口教学成果奖二等奖；

（3）2022年获j9官网登录入口优秀本科生导师；

（4）2023年获中国发明协会创新创业奖二等奖。