亢健

  1. 1.    基本信息

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姓名:亢健

性别:男

职称:副研究员

学历:博士

职务:无

邮箱:kangjian@lzb.ac.cn

通讯地址:甘肃省兰州市城关区东岗西路320号

  1. 2.    个人简介

亢健,博士,中国科学院西北生态环境资源研究院,副研究员。主要从事土壤水分遥感产品真实性检验研究,包括传感器网络空间优化采样设计、土壤水分尺度转换、土壤水分遥感产品评估和数据融合等方面的研究,参与制定了土壤水分遥感产品真实性检验的国家标准规范一项(排名第二)。发表第一作者论文10篇,其中SCI论文9篇。先后主持国家自然科学基金项目2项,其中青年科学基金和面上项目各一项。。

 

  1. 3.    研究方向

空间优化采样;土壤水分尺度转换;数据融合

 

  1. 4.    工作履历

2021-04~现在,中国科学院西北生态环境资源研究院,遥感与信息资源研究室,副研究员

2016-06~2021-03,中国科学院西北生态环境资源研究院,遥感与信息资源研究室,助理研究员

2015-03~2016-05,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,遥感与信息资源研究室,助理研究员

 

  1. 5.    教育经历

2011-09~2015-01,中国科学院大学,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,博士

2007-09~2010-06,青海师范大学,生命与地理科学学院,硕士

2002-09~2006-06,武汉理工大学,资源与环境工程学院,学士

 

  1. 6.    科研项目

(1)融合地面及多源遥感数据的面-面回归克里格土壤水分降尺度算法研究,国家自然科学基金,青年基金项目,2018-01~2020-12,主持

(2)融合模型与多源遥感数据的中分辨率土壤水分廓线时空估算研究,国家自然科学基金,面上项目,2021-01~2024-12,主持

 

  1. 7.    学术成果(论文、专著、专利等)

(1)Kang, J., R. Jin, and X. Li, Regression Kriging-Based Upscaling of Soil Moisture Measurements From a Wireless Sensor Network and Multiresource Remote Sensing Information Over Heterogeneous Cropland. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2015. 12(1): p. 92-96.

(2)Kang, J., R. Jin, and X. Li, An Advanced Framework for Merging Remotely Sensed Soil Moisture Products at the Regional Scale Supported by Error Structure Analysis: A Case Study on the Tibetan Plateau. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021. 14: p. 3614-3624.

(3)Kang, J., et al., High spatio-temporal resolution mapping of soil moisture by integrating wireless sensor network observations and MODIS apparent thermal inertia in the Babao River Basin, China. Remote Sensing of Environment, 2017. 191(Supplement C): p. 232-245.

(4)Kang, J., et al., Block Kriging With Measurement Errors: A Case Study of the Spatial Prediction of Soil Moisture in the Middle Reaches of Heihe River Basin. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2017. 14(1): p. 87-91.

(5)Kang, J., et al., Error Decomposition of Remote Sensing Soil Moisture Products Based on the Triple-Collocation Method Introducing an Unbiased Reference Dataset: A Case Study on the Tibetan Plateau. Remote Sensing, 2020. 12(18): p. 3087.

(6)Kang, J., et al., Mapping High Spatiotemporal-Resolution Soil Moisture by Upscaling Sparse Ground-Based Observations Using a Bayesian Linear Regression Method for Comparison with Microwave Remotely Sensed Soil Moisture Products. Remote Sensing, 2021. 13(2): p. 228.

(7)Kang, J., et al., Spatial Upscaling of Sparse Soil Moisture Observations Based on Ridge Regression. Remote Sensing, 2018. 10(2): p. 192.

(8)Kang, J., et al., Hybrid optimal design of the eco-hydrological wireless sensor network in the middle reach of the Heihe River Basin, China. Sensors, 2014. 14(10): p. 19095-19114.

(9)Kang, J., et al., Reconstruction of MODIS land surface temperature products based on multi-temporal information. Remote Sensing, 2018. 10: p. 1112.

(10)亢健等, 异质性地表土壤冻融循环监测网络的优化采样设计——以黑河祁连山山前地区为例. 遥感技术与应用, 2014(5): p. 833-838.