丁明涛 副教授

地质工程与测绘学院

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学位: 博士

毕业院校: 西北工业大学

邮件: mingtaoding@chd.edu.cn

电话: 15102948168

出生年月: 1983-06-24

办公地点: 长安大学地学与卫星大数据中心

个人资料

  • 学院: 地质工程与测绘学院
  • 性别:
  • 出生年月: 1983-06-24
  • 职称: 副教授
  • 学位: 博士
  • 学历: 研究生
  • 毕业院校: 西北工业大学
  • 联系电话: 15102948168
  • 电子邮箱: mingtaoding@chd.edu.cn
  • 通讯地址: 西安市雁塔路126号
  • 邮编: 710054
  • 传真:
  • 办公地址: 长安大学地学与卫星大数据中心
  • 教育经历:

    2000.09-2010.12, 西北工业大学理学院, 理学学士、硕士、博士

    2010.12-2012.12, 杜克大学(Duke University)电子与计算机工程系,博士后

    2013.02-2013.06, 香港中文大学(The Chinese University of Hong Kong)地理资源与信息管理系,研究助理

个人简介

丁明涛,男,湖北天门人。2004、2007、2010年获西北工业大学理学学士、硕士、博士学位,2010.12-2012.12年于美国杜克大学从事博士后研究工作,2013年获香港中文大学邀请从事研究助理工作半年。2013.07入职长安大学,现任长安大学地测学院测绘系副教授。主讲课程包括微波遥感原理、数据结构、数据库原理等课程。

社会职务

研究领域

  • 理论:人工智能、模式识别、统计建模


  • 方法:遥感影像分割、分类、配准、变化检测、融合


  • 应用:灾害遥感、生态遥感


开授课程

微波遥感原理、数据结构、数据库原理、Matlab与图像处理

科研项目

近五年主要科研项目

 2024.01-2027.12

地学知识—多源数据耦合驱动的川藏铁路滑坡隐患智能识别研究

国家自然科学基金面上项目

国家自然科学基金委员会

主持

2023.01-2024.06

川藏区域地质灾害勘查、监测与治理产业化应用技术

高分辨率对地观测系统国家科技重大专项(民用部分)课题

国防科工局

主持

2020.01-2023.12

数据-机理协同驱动的重大灾害隐患智能识别理论体系

国家自然科学重大基金项目子课题

国家自然科学基金委员会

主持

2021.01-2025.12

基于物理力学机理的静态液化型黄土滑坡启滑判据

国家自然科学重大基金项目子课题

国家自然科学基金委员会

主持

2022.01-2024.12

广域滑坡隐患图谱特征智能识别及变化检测技术

科技部重点研发项目子课题

中华人民共和国科技部

主持

 2017.01-2019.12

位移场模型的图像精确配准

国家自然科学基金青年项目

国家自然科学基金委员会

主持

 2019.01-2021.12

多源点云配准与融合方法研究

重点实验室开放基金项目

陕西省土地整治重点实验室

主持

 2024.01-2025.06

基于专家判识机制的青藏高原交通廊道滑坡隐患智能识别研究

重点实验室开放基金项目

智慧地球

主持


论文

注:* 通讯作者,Corresponding author


[1] Li, Y., Ding, M.*, Zhang, Q., Luo, Z., Huang W., Zhang, C.,Jiang, H. Old Landslide Detection Using Optical Remote Sensing Images Based on Improved YOLOv8. Applied Sciences, 2024, 14(3):1-16.

[2] Huang, W., Ding, M.*, Li, Z., Yu, J., Ge, D., Liu, Q., Yang, J. Landslide Susceptibility Mapping and Dynamic Response Along the Sichuan-Tibet Transportation Corridor Using Deep Learning Algorithms. CATENA. 2023, 222: 106866. 

[3] Huang, W., Ding, M.*, Li, Z., Zhuang, J., Yang, J., Li, X., Meng, L.e., Zhang, H., Dong, Y. An Efficient User-Friendly Integration Tool for Landslide Susceptibility Mapping Based on Support Vector Machines: SVM-LSM Toolbox. Remote Sensing. 2022, 14: 3408. 

[4] Zhang, C., Li, Z., Yu, C., Chen, B., Ding, M., Zhu, W., Yang, J., Liu, Z., Peng, J. An integrated framework for wide-area active landslide detection with InSAR observations and SAR pixel offsets[J]. Landslides, 2022,19(12): 2905-2923.

[5] Chen, B., Li, Z., Zhang, C., Ding, M., Zhu, W., Zhang, S., Han, B., Du, J., Cao, Y., Zhang, C., Liao, Z., Zhou, S., Wang, J., Peng, J. Wide Area Detection and Distribution Characteristics of Landslides along Sichuan Expressways[J]. Remote Sensing, 2022, 14(14): 3431.

[6] Cui, P., Ge, Y., Li, S., Li, Z., Xu, X., Zhou, G.G.D., Chen, H., Wang, H., Lei, Y., Zhou, L., Yi, S., Wu, C., Guo, J., Wang, Q., Lan, H., Ding, M., Ren, J., Zeng, L., Jiang, Y., Wang, Y. Scientific Challenges in Disaster Risk Reduction for the Sichuan–Tibet Railway. Engineering Geology, 2022, 309: 106837.

[7] Li, L., Han, L., Ding, M., Cao, H. Multimodal image fusion framework for end-to-end remote sensing image registration. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1-14.

[8] 陈博,李振洪,黄武彪,刘振江,张成龙,杜建涛,宋闯,丁明涛,朱武,张双成,王建伟,彭建兵. 2022年四川泸定M_w6.6级地震诱发地质灾害空间分布及影响因素[J]. 地球科学与环境学报, 2022, 44(06): 971-985.

[9] 董岳,丁明涛*,李鑫泷,张雪松,黄武彪,刘振江,李振洪. 基于光学遥感像素偏移量的金沙江流域2018年白格滑坡演变过程[J]. 地球科学与环境学报, 2022, 44(06): 1002-1015.

[10] 李振洪,张成龙,陈博,占洁伟,丁明涛*,吕艳,李鑫泷,彭建兵. 一种基于多源遥感的滑坡防灾技术框架及其工程应用[J]. 地球科学, 2022, 47(06): 1901-1916.

[11] 黄武彪,丁明涛*,王栋,蒋良文,李振洪. 基于层数自适应加权卷积神经网络的川藏交通廊道沿线滑坡易发性评价[J]. 地球科学, 2022, 47(06): 2015-2030.

[12] 杨璟,丁明涛*,李振洪,杨元德,穆文龙,王春青,孙茂军,王佳彤. Google Earth Engine支持下的青海湖空间格局演变分析[J/OL]. 测绘地理信息, 2022,1-6.

[13] 姜万冬,席江波,李振洪,丁明涛,杨立功,谢大帅. 模拟困难样本的Mask R-CNN滑坡分割识别[J/OL]. 武汉大学学报(信息科学版), 2021, 1-18.

[14] Li, L., Han, L., Ding, M., Cao, H., Hu, H. A deep learning semantic template matching framework for remote sensing image registration. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2021, 181: 205-217.

[15] Li, L., Han, L., Ding, M., Liu, Z., Cao, H. Remote sensing image registration based on deep learning regression model. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2020, 19: 1-5.

[16] Cong, M., Xi, J., Ding, M., Ren, C., Han, L., Yang, W. Two-pathway anti-interference neural network based on the retinal perception mechanism for classification of remote sensing images from unmanned aerial vehicles. Journal of Applied Remote Sensing, 2020, 14(2): 026511.

[17] Ding, M., Wang, H., Sui, L., Zhao, C., Zhang, Q. A bayesian displacement field approach to accurate registration of SAR images. Geocarto International, 2019, 36: 1007-1026.

[18] Cong, M., Han, L., Ding, M., Xu, M., Tao, Y., Salient man-made object detection based on saliency potential energy for unmanned aerial vehicles remote sensing image. Geocarto International, 2019, 34(14): 1634-1647.

[19] Ding, M., Wang, H., Sui, L. An efficient approach for spattotemporal image fusion with application to HSHT land cover change simulation. 2016 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Beijing, China, 2016, 2578-2581.

[20] Ding, M., He, L., David, D., Carin, L. Nonparametric Bayesian segmentation of a multivariate inhomogeneous space-time Poisson process. Bayesian Analysis, 2012, 7(2): 235-262.

[21] Ding, M., Tian, Z., Xu, H. Adaptive Kernel Principal Component Analysis. Signal Processing, 2010, 90(5): 1542-1553. 

[22] Ding, M., Tian, Z., Jin, Z., Xu, M., Cao, C. Registration Using Robust Kernel Principal Component for Object-based Change Detection. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2010, 7(4): 761-765.

[23] Ding, M., Jin, Z., Tian, Z., Duan, X., Zhao, W., Yang, L. Object Registration for Remote Sensing Images using Robust Kernel Pattern Vectors. Science China: Information Sciences, 2012, 55(11): 2611-2623.

[24] Ding, M., Tian, Z., Xu, H. Accurate Registration of High Resolution SAR Images based on Neighborhood Reconstruction Model. Opto-Electric Engineering, 2010, 37(1): 145-150.

[25] Ding, M., Tian, Z., Xu, H. Adaptive Kernel Principal Analysis for Online Feature Extraction. WASET, 2009, 59: 261-266.


科技成果

一、专利

[1] 丁明涛,李振洪,黄武彪. 基于支持向量机的滑坡易发性评估方法及工具[P]. 陕西省:CN115100464A,2022-09-23.

[2] 丁明涛,李振洪,黄武彪. 一种基于深度学习的滑坡易发性评价方法[P]. 陕西省:CN114186641B,2022-08-09.

[3] 丁明涛,李振洪,董岳. 基于Offset-Tracking技术的滑坡形变分析方法[P]. 陕西省:CN114821095A,2022-07-29.


二、其他成果

[1] 基于SVM的滑坡易发性制图工具箱:SVM-LSM Toolbox

                                                 获取方式 :https://github.com/HuangWBill/SVM-LSM-Toolbox

荣誉奖励

竞赛指导教师

[1] 2021年     第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛     省级铜奖

[2] 2022年     第十一届“挑战杯”陕汽集团陕西省大学生创业计划竞赛     省赛金奖

[3] 2022年     第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛     省级银奖

[4] 2022年     易智瑞杯中国大学生 GIS 开发竞赛·地理设计组     一等奖(优秀指导教师)

[5] 2023年     第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛     省级银奖

[6] 2023年     第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛     省级铜奖

[7] 2023年    全国大学生测绘学科创新创业智能大赛无人机航测虚拟仿真专业组  一等奖


工作经历

2010.12-2012.12, 杜克大学(Duke University)电子与计算机工程系,博士后

2013.02-2013.06, 香港中文大学(The Chinese University of Hong Kong)地理资源与信息管理系,研究助理

2013.07-至今,  长安大学 地质工程与测绘学院,  副教授