1. 基本信息
 | 姓名：亢健 | 性别：男 |
职称：副研究员 | 学历：博士 | |
职务：无 | ||
通讯地址：甘肃省兰州市城关区东岗西路320号 | ||
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。。
3. 研究方向
空间优化采样；土壤水分尺度转换；数据融合
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
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
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
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.
