民  族

汉

出生日期

1990年09月

政治面貌

中共党员

教  龄

5年

学  历

博士研究生

学  位

博士

现任职务

技术职称

副教授

办公电话

通信地址

南昌市高新区天祥大道289号

邮  编

330099

Email

zhangshaoquan1@163.com

学习及工作经历：

教育经历：

(1) 2015-08 — 2018-06, 中山大学, 地图学与地理信息系统, 博士

(2) 2012-09 — 2015-01, 南昌工程学院, 动力工程, 硕士

(3) 2008-09 — 2012-06, 南昌工程学院, 通信工程, 学士

工作经历：

(1) 2021-10 — 至今, 南昌工程学院, 信息工程学院, 副教授

(2) 2018-08 — 2021-10, 南昌工程学院, 信息工程学院, 副教授（校聘）

主要研究方向：

高光谱遥感图像处理与应用、模式识别与智能信息处理、机器学习、深度学习

主要讲授课程：

《数字图像处理》、《电子创新设计》、《互联网+创新创业指导》

主持的主要科研项目：

[1] 国家自然科学基金项目:端元光谱库自适应更新的空谱深度稀疏回归高光谱图像解混 (编号：61901208)，在研，经费：27万元，主持.

[2] 国防基础科研计划项目：高光谱影像数据中水下目标探测技术研究 (编号：WDZC20205500204)，在研，经费：30万元，主持.

[3] 江西省主要学科学术和技术带头人培养计划--青年人才项目：非线性效应高光谱遥感图像深度张量解混研究 (编号：20225BCJ23019)，在研，经费：50万元，主持.

[4] 中国博士后科学基金面上项目：联合空谱信息的高光谱图像深度网络稀疏解混 (编号：2020M672483)，在研，经费：8万元，主持.

[5] 江西省自然科学基金面上项目，深度自编码器端元可变高光谱图像非线性解混研究 (编号：20224BAB202007)，在研，经费：10万元，主持.

[6] 江西省自然科学基金青年项目，空谱加权稀疏深度网络高光谱图像解混 (编号：20192BAB217003)，完成，经费：6万元，主持.

[7] 江西省教育厅科技项目：基于深度学习的高光谱图像混合像元分解 (编号：GJJ180962)，完成，经费：5万元，主持.

[8] 横向项目：面向建筑工程精细化自动识别系统开发及应用示范课题, (编号：[2021]-KJ059)，在研，经费：40万元，主持，

以第一作者和通讯作者发表论文列表：

[1] Shaoquan Zhang, Jun Li*, Heng-Chao Li*, Chengzhi Deng and Antonio Plaza. Spectral-Spatial Weighted Sparse Regression for Hyperspectral Image Unmixing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56(6): 3265-3276. (SCI一区，Top期刊，IF:8.125)

[2] Shaoquan Zhang, Alexander Agathos, Jun Li*. Robust Minimum Volume Simplex Analysis for Hyperspectral Unmixing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(11): 6431-6439. (SCI一区，Top期刊，IF:8.125)

[3] Shaoquan Zhang, Jun Li*, Zebin Wu, Antonio Plaza. Spatial Discontinuity-Weighted Sparse Unmixing of Hyperspectral Images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56(10): 5767-5779. (SCI一区，Top期刊，IF:8.125)

[4] Shaoquan Zhang, Guorong Zhang, Fan Li, Chengzhi Deng*, Shengqian Wang*, Antonio Plaza and Jun Li. Spectral-Spatial Hyperspectral Unmixing Using Nonnegative Matrix Factorization. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022. vol. 60, pp. 1-13, Art no. 5505713 (SCI一区，Top期刊，IF:8.125)

[5] Shaoquan Zhang, Jun Li, Kai Liu*, Chengzhi Deng, Lin Liu, Antonio Plaza. Hyperspectral Unmixing Based on Local Collaborative Sparse Regression. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2016, 13(5): 631-635. (SCI二区，权威期刊，IF:5.343) 

[6] Fan Li, Shaoquan Zhang*, Bingkun Liang, Chengzhi Deng*, Chenguang Xu and Shengqian Wang. Hyperspectral Sparse Unmixing With Spectral-Spatial Low-Rank Constraint[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021, 14: 6119-6130. (SCI二区，权威期刊，IF:4.715) 

[7] Fan Li, Shaoquan Zhang*, Chengzhi Deng, Bingkun Liang, Jingjing Cao and Shengqian Wang*. Robust Double Spatial Regularization Sparse Hyperspectral Unmixing. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021, 14: 12569-12582. (SCI二区，权威期刊，IF:4.715) 

[8] Lianhui Liang, Shaoquan Zhang* and Jun Li. Multiscale DenseNet Meets with Bi-RNN for Hyperspectral Image Classification. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2022, 15: 5401-5415. (SCI二区，权威期刊，IF:4.715)

[9] Yan Li, Shaoquan Zhang*, Chengzhi Deng*, Shengqian Wang. Reweighted Local Collaborative Sparse Regression for Hyperspectral Unmixing. Infrared Physics & Technology, 2019, 97: 277-286. (SCI二区，IF: 2.997)

[10] Chenguang Xu, Zhaoming Wu, Fan Li, Shaoquan Zhang*; Chengzhi Deng*, Yuanyun Wang. Spectral-Spatial Joint Sparsity Unmixing of Hyperspectral Images based on Framelet Transform, Infrared Physics & Technology, 2021, 112(103564)：1-17. (SCI二区，IF: 2.997)

[11] 张绍泉，黄志浩，邓承志*，李璠，徐晨光，吴朝明，汪胜前. 光谱加权协同稀疏和全变差正则化高光谱图像解混. 电子学报，2020, 48(12): 2453-2461. (EI，国内一级学报)

[12] 梁联晖, 李军, 张绍泉*. 基于3D Octave卷积和Bi-RNN注意力网络的高光谱图像分类方法[J]. 光子学报, 2021, 50 (9): 284-296. (EI)

[13] Shaoquan Zhang, Jun Li*, Javier Plaza, Heng-Chao Li, Antonio Plaza. Spatial Weighted Sparse Regression for Hyperspectral Image Unmixing. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2017: 225-228. (EI)

[14] Shaoquan Zhang, Jun Li*, Zebin Wu, Antonio Plaza. Sparse Hyperspectral Unmixing with Spatial Discontinuity Preservation. IEEE Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing, 2016: 1-4. (EI)

[15] Shaoquan Zhang, Chengzhi Deng*, Jun Li, Shengqian Wang, Fan Li, Chenguang Xu, Antonio Plaza. Superpixel-Guided Sparse Unmixing for Remotely Sensed Hyperspectral Imagery. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2019: 2155-2158. (EI)

[16] Shaoquan Zhang, Guorong Zhang, Chengzhi Deng*, Jun Li, Shengqian Wang, Jun Wang, Antonio Plaza. Spectral-spatial Weighted Sparse Nonnegative Tensor Factorization for Hyperspectral Unmixing. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2020: 2177-2180. (EI)

[17] Fan Li, Bingkun Liang, Shaoquan Zhang*, Chengzhi Deng, Zhaoming Wu and Shengqian Wang, Superpixel Based Low-Rank Sparse Unmixing for Hyperspectral Remote Sensing Image, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2021: 3853-3856. (EI)

[18] Lianhui Liang, Shaoquan Zhang*, Jun Li, Zhi Cui. Hyperspectral Image Classification Via Double-branch Multi-scale Spectral-spatial Convolution Network. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2022, 3588-3591. (EI)

[19] Lianhui Liang, Jun Li, Shaoquan Zhang*. Hyperspectral Image Classification Method Based on Multi-scale Densenet and Bi-RNN Joint Network. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2021, 783(1), 012087. (EI)

[20] Yueshuai Shan, Shaoquan Zhang*, Shanqi Hong, Fan Li, Chengzhi Deng, Shengqian Wang. Cascaded Autoencoders for Spectral-spatial Remotely Sensed Hyperspectral Imagery Unmixing. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2022, 3271-3274. (EI)

专著及发明专利：

【专著章节】

[1] Shaoquan Zhang (张绍泉), Yuanchao Su, Xiang Xu, Jun Li, Chengzhi Deng and Antonio Plaza. Recent Advances in Hyperspectral Unmixing Using Sparse Techniques and Deep Learning, in Hyperspectral Image Analysis: Advances in Machine Learning and Signal Processing. Edited by S. Prasad and J. Chanussot, Springer, 2020, ISBN: 978-3-030-38616-0, pp. 377-406. 

【已授权的发明专利】

[1] 发明专利： 基于深度学习的显微视觉伺服控制方法. 邓承志; 吴朝明; 田伟; 张绍泉; 徐晨光; 李璠; 张俊; 汪胜前. 专利号: ZL. 201910168809.8; 授权公告日：2022年11月22日

[2] 发明专利：一种具有目标跟踪功能的监控装置. 王员云; 邓承志; 徐晨光; 王军; 张俊; 张绍泉; 吴朝明; 李璠; 汪胜前. 专利号: ZL. 202011316439.7; 授权公告日：2023年2月24日

[3] 发明专利：基于增强学习的视觉机器人运动控制方法. 吴朝明; 徐晨光; 李璠; 田伟; 张绍泉; 王军; 汪胜前; 邓承志. 专利号: ZL. 201910169395.0; 授权公告日：2022年11月22日

学生培养：

指导全日制硕士研究生十余名。指导学生在高光谱遥感图像处理等领域取得了多项研究成果，如在IEEE TGRS、IEEE JSTARS、IEEE IGARSS、电子学报等知名学术期刊或会议上发表论文十余篇，指导学生立项4项省级研究生创新创业专项项目，指导的研究生获得多个国内外学术活动和科技竞赛的重要奖项，1人考入武汉大学攻读博士学位。培养的毕业生任职于中科院空天信息研究院、国家电网、网易、中国航天十院等知名企事业单位。