黄楠

姓名：黄楠

职称：讲师

部门：计算机技术研究所

研究方向：遥感图像解译、人工智能和计算机视觉等

邮箱：huangnan@njupt.edu.cn

个人简介：

黄楠，博士，南京邮电大学讲师。2022年毕业于南京理工大学，获工学博士学位。2022年2月进入南京邮电大学工作，目前主持江苏省高等学校科学研究面上项目 1 项，江苏省地质局科技创新项目子课题 1 项，同时参与国家级、省级和校级科研项目多项。目前已发表学术论文12篇，其中以第一发表论文6篇。相关研究成果发表于IEEE Transactions  on Geoscience and Remote Sensing 、IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing等高水平期刊。担任IEEE Transactions  on Geoscience and Remote Sensing、 Remote Sensing、IET Image Processing 等多个期刊的审稿人。

科研成果：

科研项目:

1）基于轻量化自监督学习的高光谱图像深度聚类方法研究，江苏省高等学校基础科学研究面上项目，项目编号：23KJB510022，2023.07-2025.06，主持。

2）航空多源遥感数据融合与智能化信息提取及应用研究，江苏省地质局科技创新项目，项目编号：2023KY11，2023.07-2025.06，负责子课题。

代表性学术成果:

[1] Nan Huang, Liang Xiao, Qichao Liu, Jocelyn Chanussot. S2DMSC: A Self-Supervised Deep Multilevel Subspace Clustering Approach for Large Hyperspectral Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 1-17.

[2] Nan Huang, Liang Xiao, Yang Xu, Jocelyn Chanussot. A Bipartite Graph Partition-based Coclustering Approach with Graph Nonnegative Matrix Factorization for Large Hyperspectral Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-18.

[3] Nan Huang, Liang Xiao, Jianjun Liu, Jocelyn Chanussot. Graph Convolutional Sparse Subspace Coclustering with Nonnegative Orthogonal Factorization for Large Hyperspectral Images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-16.

[4] Nan Huang, Liang Xiao, Yang Xu. Bipartite Graph Partition based Coclustering with Joint Sparsity for Hyperspectral Images[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2019, 12(12): 4698-4711.

[5] Nan Huang, Liang Xiao. Hyperspectral Image Clustering via Sparse Dictionary-based Anchored Regression[J]. IET Image Processing, 2019, 13(2): 261-269.

[6] Nan Huang, Liang Xiao, Songze Tang, Qichao Liu. Clustering Hyperspectral Images via Sparse Dictionary Learning with Joint Sparsity and Shared Wavelets[C]. 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Yokohama, Japan, 2019：803-806.