白婷，女，2021年毕业于武汉大学，获工学博士学位，期间在纽约州立大学布法罗分校进行博士联合培养18个月，主要从事深度学习、变化检测、图像分析与处理、计算机视觉方法与应用研究。近年来在图像处理与视觉分析领域发表论文10余篇，授权专利4项。

1.联系方式：baiting@hbut.edu.cn

2.近年参加的科研项目：

(1)《自我空间感知的时序无人机影像城市三维变化检测研究》,青年科学基金项目,2019-2021。

(2)《武汉市产业交通空间与土地价值协同创新研究》，2021-2023，研究产业-交通-空间与土地价值协同仿真机制。

(3)《多特征融合与集成学习的城市高分辨率遥感影像变化检测》，国家自然科学基金面上项目，2015-2019。

(4)《无人机XX相机时序影像目标定位及变化发现方法研究》，中央财政自主研究课题，2018-2019。

(5)《基于深度学习的XX识别技术》，预研项目，2016-2019。

(6)《空天信息海洋应用典型目标检测适用性分析》，2018-2020。

(7)《区域协同遥感监测与应急服务技术体系》，国家重点研发项目，2016-2019。

(8)《卫星数据分类、变化检测及水体提取技术研发》，高分专项，2015-2018。

(9)《高分灾害监测与评估信息服务应用示范系统(一期&二期)》，国家高技术产业化项目，2014-2017。

3.主要学术成果：

（1）Bai T,Wang L, Yin D, et al. Deep learning for change detection in remote sensing: a review[J]. Geo-spatial Information Science, 2023, 26(3): 262-288.(SCI期刊论文)

（2）白婷等.基于人工智能和遥感技术的城市更新单元识别方法研究及应用[J].自然资源学报, 2023, 38(6): 1517-1531. (CSCD期刊论文)

（3）Bai T,Sun K, Li W, et al. A novel class-specific object-based method for urban change detection using high-resolution remote sensing imagery[J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2021, 87(4): 249-262; (SCI期刊论文)

（4）Bai T,Sun K, Deng S, et al. Multi-scale hierarchical sampling change detection using Random Forest for high-resolution satellite imagery[J]. International journal of remote sensing, 2018, 39(21): 7523-7546.; (SCI期刊论文)

（5）Bai T,Li D, Sun K, et al. Cloud detection for high-resolution satellite imagery using machine learning and multi-feature fusion[J]. Remote Sensing, 2016, 8(9): 715; (SCI期刊论文)

4.授权专利：

（1）基于随机森林的多尺度分层采样的高分卫星影像变化检测方法：ZL 201810214301.2，2020-04-24。

（2）基于多特征综合及机器学习的高分卫星影像云检测方法：ZL 201610132801.2，2018-10-09。

（3）一种顾及建筑物三维及边缘形状特征的无人机影像分割方法：ZL201810680919.8，2021-11-16。

（4）用于大观测角传感器的交叉辐射定标方法及系统：ZL 201710349402.6，2019-06-25。