更新日期：2024.08.26

布金伟，男，1992年02月生，云南大姚人，工学博士，校聘教授，硕士生导师。2021年11月至2022年11月国家留学基金委资助公派在西班牙加泰罗尼亚理工大学（Universitat Politècnica de Catalunya，UPC）做联合培养博士，2022年12月获得中国矿业大学大地测量学与测量工程专业工学博士学位。2023年昆明理工大学高层次引进人才（四层次），校聘教授。入选2023年云南省“兴滇英才支持计划”青年人才。从事卫星大地测量领域研究工作，主要创新性成果包括：①首次实现了基于星载GNSS-R的海面涌浪高反演；②实现了机器学习在星载GNSS-R海面降雨检测方面的首次应用；③创新性地提出基于星载GNSS-R的海面降雨强度反演模型。取得了国际上基于GNSS遥感技术检测海面降雨、反演海面降雨强度和反演涌浪高的最早研究成果。独立开发了多套基于TDS-1/CYGNSS/BuFeng-1任务、基于中国FengYun-3E/3F/3G任务和中国天目一号（TM-1）星座的GNSS-R数据处理和分析软件。

目前主持国家自然科学基金、昆明理工大学高层次人才引进经费项目（四层次）、云南省科技厅基础研究专项-面上项目、国家建设高水平大学公派研究生项目、江苏省研究生科研创新计划项目和中国矿业大学“未来科学家计划”项目共6项。作为项目骨干参与国家重点研发计划、国家自然科学基金、云南省重大科技专项项目、省部合作试点项目和校级项目等10余项。参与编写GNSS反射遥感和卫星海洋遥感领域英文学术专著1部，在国内外权威期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》、《Journal of Geodesy》、《GPS Solutions》、《IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters》、《Remote Sensing》、《IEEE Transactions on Vehicular Technology》、《测绘学报》和《武汉大学学报·信息科学版》等公开发表GNSS反射遥感、GNSS精密定位和室内定位领域学术论文60余篇，其中，以第一作者/通讯作者身份发表SCI/EI检索论文20余篇（其中，Top期刊论文10余篇），申请国家发明专利8项（授权3项）。长期担任《Remote Sensing of Environment》、《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》、《Journal of Geodesy》、《GPS Solutions》、《IEEE Internet of Things Journal》、《Ocean Engineering》、《Remote Sensing》、《Measurement》、《Advances in Space Research》和《Measurement Science and Technology》等10余本国际权威SCI期刊审稿人。主要研究方向为GNSS遥感（GNSS-R和GNSS-RO）、卫星大地测量、卫星遥感、GNSS大气遥感、GNSS高精度定位与应用、机器/深度学习算法等。

2023.03 - 至今   昆明理工大学，国土资源工程学院，国土信息与测绘工程系，校聘教授

2021.11-2022.11  加泰罗尼亚理工大学，信号理论与通信学院，信号理论与通信，联合培养博士，导师：Hyuk Park教授、Adriano Camps教授

2019.08-2022.12 中国矿业大学，环境与测绘学院，大地测量学与测量工程，工学博士，导师：余科根教授

2016.08-2018.12  昆明理工大学，国土资源工程学院，大地测量学与测量工程，工学硕士，导师：左小清教授

2014.06-2016.07  昆明理工大学，城市学院，测绘工程，工学学士

国家自然科学基金, 青年科学基金项目, 星载GNSS-R掠射角相干信号对流层湿延迟及大气水汽含量反演, 2025.01 至 2027.12, 30万元, 在研, 主持

昆明理工大学高层次人才引进经费（四层次）, 2023-03 至 2031-08, 150万元, 在研, 主持

云南省科学技术厅, 基础研究专项-面上项目, 202401CF070151, 星载GNSS-R技术反演云南省植被光学厚度方法研究, 2024-03 至 2027-03, 10万元, 在研, 主持

国家留学基金管理委员会, 国家建设高水平大学公派研究生项目, 202106420009, Research on theory and method of sea surface wind and waves detection based on spaceborne GNSS-R, 2021-11 至 2022-11, 15万元, 结题, 主持

江苏省教育厅, 江苏省研究生科研创新计划项目, KYCX20_2003, 基于GNSS-R的风暴潮检测的理论与方法研究, 2020-04 至 2021-04, 1.5万元, 结题, 主持

中国矿业大学, 中国矿业大学“未来科学家计划”项目, 2020WLKXJ049, 基于星载GNSS-R的海面风速估计模型的建立与验证, 2020-04 至 2021-04, 2.5万元, 结题, 主持

国家自然科学基金, 面上项目, 滇西北高山峡谷区InSAR对流层延迟时空精细建模, 2025.01 至 2028.12, 44万元, 在研, 参与（次序4）

云南省教育厅, 基于时空知识图谱的高原山区地质灾害遥感智能识别模型构建, 2024-04 至 2026-03, 2万元, 在研, 参与（次序3）

国家自然科学基金委员会, 面上项目, 42174022, 基于星载GNSS-R反演海面降雨强度的关键技术研究, 2022-01-01 至 2025-12-31, 50万元, 在研, 参与

国家自然科学基金委员会, 面上项目, 41574031, 基于GNSS-R地表雪水当量测量的关键问题研究, 2016-01-01至2019-12-31, 82万元, 已结题, 参与

国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 42161067, 基于张量分解的分布式目标InSAR相位估计与形变模型解算, 2022-01-01至2025-12-31, 35万元, 在研, 参与

国家自然科学基金委员会, 国家重点研发计划项目, 2016YFB0502100, 室内混合智能定位与室内GIS技术, 2016.01-01-2020-12-31, 783万元, 已结题, 参与

自然资源部, 部省合作试点项目, 自然资办函[2023]2247号, 高原山地地质灾害隐患综合遥感识别监测技术体系及应用（课题一：高原山区InSAR地表形变监测关键技术研究）, 2024-01 至 2026-12, 239万元, 在研, 参与

云南省科学技术厅, 云南省重大科技专项项目, 202202AD080010, 面向云南自然资源生态环境监测及智慧治理的关键技术研究（课题一：自然资源与生态环境智能监测大数据平台）, 2022-07 至 2024-12, 360万元, 在研, 参与

云南省自然资源厅国土信息中心项目, ZYZB-2023-020, 云南省自然资源管理政务信息化建设（1期）—自然资源管理一体化平台, 2023-05-11至2023-12-07, 478.8万元, 在研, 参与

Bu, J., Wang, Q., Ni, J., (2024). Estimating sea surface swell height using a hybrid model combining CNN, ConvLSTM, and FCN based on spaceborne GNSS-R data from the CYGNSS mission. GPS Solutions, 28, 133. http://doi.org/10.1007/s10291-024-01671-1.（JCR Q1，中科院1区，Top期刊）

Bu J, Yu K, Han S, Qian N, Lin Y, Wang J. (2022). Retrieval of Sea Surface Rainfall Intensity Using Spaceborne GNSS-R Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60, 5803116. https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3168928（JCR Q1，中科院1区，Top期刊）

Bu J, Yu K. (2022). Sea Surface Rainfall Detection and Intensity Retrieval Based on GNSS-Reflectometry Data from the CYGNSS Mission. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60, 5802015. https://doi.org/10.1109/TGRS.2021.3127943（JCR Q1，中科院1区，Top期刊）

Bu J, Yu K, Ni J, Yan Q, Han S, Wang J, Wang C. (2022). Machine learning-based methods for sea surface rainfall detection from CYGNSS delay-doppler maps. GPS Solutions, 26, 132. https://doi.org/10.1007/s10291-022-01320-5（JCR Q1，中科院1区，Top期刊）

Bu J, Yu K, Ni J, Huang W (2023). Combining ERA5 data and CYGNSS observations for the joint retrieval of global significant wave height of ocean swell and wind wave: a deep convolutional neural network approach [J]. Journal of Geodesy, 97(8): 81. https://doi.org/10.1007/s00190-023-01768-4（JCR Q1，中科院2区，Top期刊）

Bu, J., Wang, Q., Wang, Z., Fan, S., Liu, X., Zuo, X., (2024). Land Remote Sensing Applications Using Spaceborne GNSS Reflectometry: A Comprehensive Overview. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 17, 12811-12841. http://doi.org/10.1109/JSTARS.2024.3415754. （JCR Q1，中科院2区，Top期刊）

Bu, J., Liu, X., Wang, Q., Li, L., Zuo, X., Yu, K., Huang, W., (2024). Ocean Remote Sensing Using Spaceborne GNSS-Reflectometry: A Review. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 17, 13047-13076. http://doi.org/10.1109/JSTARS.2024.3418429.（JCR Q1，中科院2区，Top期刊）

Bu J, Yu K. (2022). Significant Wave Height Retrieval Method Based on Spaceborne GNSS Reflectometry. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 19, 1503705. https://doi.org/10.1109/LGRS.2022.3155563（JCR Q1，中科院2区）

Bu J, Yu K. (2022). A New Integrated Method of CYGNSS DDMA and LES Measurements for Significant Wave Height estimation. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 19, 1505605. https://doi.org/10.1109/LGRS.2022.3198131（JCR Q1，中科院2区）

Bu J, Yu K, Zhu F, Zuo X, Huang W. (2023). Joint Retrieval of Sea Surface Rainfall Intensity, Wind Speed, and Wave Height Based on Spaceborne GNSS-R: A Case Study of the Oceans near China [J]. Remote Sensing, 15(11): 2757. https://doi.org/10.3390/rs15112757（JCR Q1，中科院2区，Top期刊）

Bu J, Yu K, Zuo X, Ni J, Li Y, Huang W (2023). GloWS-Net: A Deep Learning Framework for Retrieving Global Sea Surface Wind Speed Using Spaceborne GNSS-R Data. Remote Sensing, 2023, 15(3): 590. https://doi.org/10.3390/rs15030590（JCR Q1，中科院2区，Top期刊）

Bu J, Yu K, Park H, Huang W, Han S, Yan Q, Qian N, Lin Y. (2022). Estimation of Swell Height Using Spaceborne GNSS-R Data from Eight CYGNSS Satellites. Remote Sensing, 14(18):4636. https://doi.org/10.3390/rs14184634（JCR Q1，中科院2区，Top期刊）

Bu J, Yu K, Zhu Y, Qian N, Chang J. (2020). Developing and Testing Models for Sea Surface Wind Speed Estimation with GNSS-R Delay Doppler Maps and Delay Waveforms. Remote Sensing, 12, 3760. https://doi.org/10.3390/rs12223760（JCR Q1，中科院2区，Top期刊）

Bu J, Zuo X, Li X, Chang J, Zhang X. (2019). Evaluation and analysis on positioning performance of BDS/QZSS satellite navigation systems in Asian-Pacific region. Advances in Space Research, 63, 2189-2211. https://doi.org/10.1016/j.asr.2018.12.026（JCR Q1，中科院3区）

Bu J, Yu K, Qian N, Zuo X, Chang J. (2021). Performance Assessment of Positioning Based on Multi-Frequency Multi-GNSS Observations: Signal Quality, PPP and Baseline Solution. IEEE Access, 9, 5845-5861. https://doi.org/10.1109/access.2020.3048352（JCR Q1，中科院2区，Top期刊）

Bu, J., Wang, Q., Liu, X., Li, L., Zhang, Y., Huang, W. (2024). Ocean Swell Height Estimation From Spaceborne GNSS-R Data Using Tree Model Based Machine Learning Methods. In, 2024 IEEE/OES Thirteenth Current, Waves and Turbulence Measurement (CWTM) (pp. 1-5) https://doi.org/10.1109/CWTM61020.2024.10526337.

Bu J, Park H, Yu K, Camps A (2022). Estimation of significant wave height using the features of CYGNSS Delay Doppler Map. In: 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), pp. 7639-7642.

Bu J, Yu K, Han S, Wang C. (2021). Multi-Observable Wind Speed Retrieval Based on Spaceborne GNSS-R Delay Doppler Maps. In: 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), pp. 7580-7583.

布金伟,余科根,韩帅.星载GNSS-R海浪有效波高反演模型构建.测绘学报, 2022, 51(09): 1920-1930.（EI，卓越期刊，2023年度“易智瑞”杯《测绘学报》优秀论文）

布金伟, 余科根, 汪秋兰, 李玲惠, 刘馨雨, 左小清, 常军. 融合星载GNSS-R数据和多变量参数全球海洋有效波高深度学习反演法. 测绘学报, 2024, 53(7): 1321-1335.（EI，卓越期刊）

布金伟.星载GNSS-R技术反演海面降雨强度及风速和浪高方法研究.测绘学报, 2023,52(09):1616.（EI，卓越期刊）

布金伟,左小清,金立新,军常.BDS/QZSS及其组合系统在中国和日本及周边地区的定位性能评估.武汉大学学报·信息科学版, 2020,45,574-585.（EI，卓越期刊）

Wang, Q., Bu, J. （通讯作者）, Ni, J., Li, L., Liu, X., Huang, W., (2024). Ocean swell height estimation from spaceborne GNSS-R data using hybrid deep learning model. GPS Solutions, http://doi.org/10.1007/s10291-024-01698-4（JCR Q1，中科院1区，Top期刊）

Zhang, Y., Bu, J. （通讯作者）, Zuo, X., Yu, K., Wang, Q., Huang, W., (2024). Vegetation Water Content Retrieval from Spaceborne GNSS-R and Multi-Source Remote Sensing Data Using Ensemble Machine Learning Methods. Remote Sens., 16, 2793. https://www.mdpi.com/2072-4292/16/15/2793（JCR Q1，中科院2区）

Yu K, Han S, Bu J （通讯作者）, An Y, Zhou Z, Wang C, Tabibi S, Cheong JW. (2022). Spaceborne GNSS Reflectometry. Remote Sensing, 14, 1605. https://doi.org/10.3390/rs14071605（JCR Q1，中科院2区，Top期刊）

Wang J, Yu K, Bu J, Lin Y, Han S. (2022). Multi-Classification of UWB Signal Propagation Channels Based on One-Dimensional Wavelet Packet Analysis and CNN. IEEE Transactions on Vehicular Technology. https://doi.org/10.1109/TVT.2022.3172863（JCR Q1，中科院2区，Top期刊）

Zhou Z, Yu K, Bu J, Li Y, Han S. (2021). Snow depth estimation based on combination of pseudorange measurements of GNSS geodetic receivers. Advances in Space Research, 69, 1439-1450. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.asr.2021.11.004（JCR Q1，中科院3区）

Wang C, Yu K, Zhang K, Bu J, Qu F (2023) Significant Wave Height Retrieval Based on Multivariable Regression Models Developed With CYGNSS Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 4200415. https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3233102（JCR Q1，中科院1区，Top期刊）

Wang C, Yu K, Qu F, Bu J, Han S, Zhang K (2022). Spaceborne GNSS-R Wind Speed Retrieval Using Machine Learning Methods. Remote Sensing, 14(14):3507. https://www.mdpi.com/2072-4292/14/14/3507（JCR Q1，中科院2区，Top期刊）

Gu, X., Li, Y., Zuo, X., Bu, J., Yang, F., Yang, X., Li, Y., Zhang, J., Huang, C., Shi, C., Xing, M., 2024. Image compression–based DS-InSAR method for landslide identification and monitoring of alpine canyon region: a case study of Ahai Reservoir area in Jinsha River Basin. Landslides, http://doi.org/10.1007/s10346-024-02299-5.（JCR Q1，中科院2区）

Zhao Y, Zuo X, Li Y, Guo S, Bu J, Yang Q. (2023). Evaluation of InSAR Tropospheric Delay Correction Methods in a Low-Latitude Alpine Canyon Region [J]. Remote Sensing, 2023, 15(4). https://doi.org/10.3390/rs15040990（JCR Q1，中科院2区）

Lin Y, Yu K, Hao L, Wang J, Bu J. (2022). An Indoor Wi-Fi Localization Algorithm Using Ranging Model Constructed with Transformed RSSI and BP Neural Network. IEEE Transactions on Communications, 70, 2163-2177. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2022.3145408（JCR Q1，中科院1区，Top期刊）

Li, Y, Zuo, X, Yang, F, Bu, J, Wu, W, Liu, X. (2023). Effectiveness evaluation of DS-InSAR method fused PS points in surface deformation monitoring: a case study of Hongta District, Yuxi City, China. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 14(1), 2176011. https://doi.org/10.1080/19475705.2023.2176011（JCR Q1，中科院3区）

Qian N, Chang G, Gao J, Pan C, Yang L, Li F, Yu H, Bu J. (2021). Vehicle's Instantaneous Velocity Reconstruction by Combining GNSS Doppler and Carrier Phase Measurements Through Tikhonov Regularized Kernel Learning. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 70, 4190-4202. https://doi.org/10.1109/tvt.2021.3076056（JCR Q1，中科院2区，Top期刊）

Lin, Y., Yu, K., Zhu, F., Bu, J., Dua, X., 2024. The State of the Art of Deep Learning-Based Wi-Fi Indoor Positioning: A Review. IEEE Sensors Journal, http://doi.org/10.1109/JSEN.2024.3432154. （JCR Q1，中科院2区）

布金伟；张永凤；左小清；朱大明；李勇发. 发明专利，联合星载GNSS-R 数据与集成机器学习算法反演植被光学厚度的方法，2023-07-25，CN202310918757.8（授权）

布金伟；张永凤；左小清；邓荣；刘馨雨；朱大明；李勇发. 发明专利，融合星载GNSS-R和多源RS数据协同反演地表土壤水分和植被含水量的方法，2023-08-14，CN202311019320.7（授权）

布金伟；李玲惠；汪秋兰；刘馨雨；张永凤；王绍宇；左小清；朱大明；李勇发；李永宁. 发明专利，星载GNSS-R 全球海面有效波高估计的深度学习方法，2023-11-02，CN202311450231.8（授权）

布金伟；左小清；朱大明；李勇发；黄成. 发明专利，一种基于CNN的星载GNSS-R海面风速反演的多模态深度学习方法，2022-12-20，CN202211643830.7（公开实审）

布金伟；左小清；朱大明；李勇发；黄成. 发明专利，一种基于深度学习的星载GNSS-R全球海面有效波高反演方法，2023-01-17，CN202310060265.X（公开实审）

布金伟；左小清；倪军；朱大明；李勇发；李永宁. 发明专利，一种基于CNN-ConvLSTM模型的星载GNSS-R全球海洋涌浪高反演方法，2023-06-11，CN202310684142.3（公开实审）

布金伟；汪秋兰；王琦涵；刘馨雨；左小清；朱大明；倪军. 海洋、极地和内陆水体区域星载GNSS-R 原始中频相干反射信号检测方法，2024-04-11，202410431651.X（公开实审）

布金伟，刘馨雨，汪秋兰，王琦涵，左小清，朱大明，李勇发. TDS-1卫星掠射角星载GNSS-R 极地海冰上空对流层湿延迟和大气水汽含量反演方法，2024-04-10，202410425380.7（公开实审）

数字地形测量学（本科生）

GNSS遥感原理与应用（本科生）

GNSS遥感：理论、方法和实践（专硕和学硕）

测绘地理信息技术领域前沿讲座（专硕）、测绘地理信息学科前沿讲座（学硕）

现代大地测量数据处理（博士生）、空间大地测量学（博士生）

汪秋兰，王琦涵，范绍强. 联合中国天目一号(TM-1)星载BDS-R和SMOS辐射计观测数据的北极地区土壤冻融状态反演，2024年全国大学生测绘学科创新创业智能大赛——科技论文竞赛，特等奖，中国测绘学会教育工作委员会，2024.08，指导教师

汪秋兰，王绍宇，杨剑雄. 基于机器学习算法的星载GNSS-R全球海面涌浪高估计，2023年全国大学生测绘学科创新创业智能大赛——科技论文竞赛，特等奖，中国测绘学会教育工作委员会，2023.08，指导教师

谢佳溪，汪秋兰等. StormX－联合星基多星组网的海洋灾害实时监测与精准预报系统领航者，2024年中国国际大学生创新大赛，校级银奖，2024.07，指导教师

顾晓娜，王嘉桢，孙梓蔚，苏文泽，杨茹，汪秋兰，马婷婷. 数驿——多源大数据管理及交易共享服务平台，昆明理工大学第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛，本科生创意组，铜奖，2023.09，指导教师

王琦涵、谢佳溪、杨慧等. 联合AI技术和中国FY-3/TM-1星座北斗GNSS-R遥感大数据的高原湖泊赤潮监测及数据服务系统研制，全国大学生创新创业训练计划项目，2024.09，指导教师（布金伟），经费：2万元

汪秋兰，顾晓娜，王绍宇，王琦涵，王宇佟，黄东兰，范绍强，谭蕊，尹依燃. 云计算和天-空-地多GNSS遥感大数据支持下面向复杂海况的高效实时全球海面风速估计网络，云南省大学生创新创业训练计划项目，2023.09，指导教师（布金伟、李勇发），经费：2万元

王绍宇. 基于GNSS-R数据监测赤潮的关键技术与方法研究，2023年度昆明理工大学分析测试基金资助项目（一般项目），2023.12，指导教师（布金伟），经费：2000元

指导在读硕士生和本科生：

指导在读硕士研究生2人，作为本科生学业导师指导在读本科生26人（地理信息科学专业8人，测绘工程专业15人，土管专业3人）。学生信息如下：

2022级硕士生：张永凤（资源与环境，协助指导，合作导师：左小清教授），已公开发表SCI中科院2区期刊论文1篇，公开授权国家发明专利2项（学生排名1）

2023级硕士生：刘馨雨（资源与环境，协助指导，合作导师：左小清教授），已公开发表SCI中科院2区Top期刊论文1篇，申请国家发明专利1项（导师排名1，学生排名2）

2022级本科生：汪秋兰（地理信息科学）、谢佳溪（地理信息科学）、王绍宇（地理信息科学）、王宇佟（地理信息科学）、黄东兰（地理信息科学）、杨剑雄（测绘工程）、杨锦涛（测绘工程）、王彬（测绘工程）、徐锦声（测绘工程）、令狐现根（测绘工程）、范绍强（测绘工程）、王梓逸（测绘工程）、何明昊（测绘工程）。其中，本科生汪秋兰同学以第一作者公开发表SCI中科院1区Top期刊论文1篇，申请国家发明专利1项（导师排名1，学生排名2）

2023级本科生：王琦涵、谭蕊、陶思宇、翁勇杰、梁祥林、吴烨君、张大吉、贺馨、杨慧、赵悠雯、陆红飞、周本强、王振宇

指导本科毕业设计：

2024届测绘工程专业晏雷、雷天龙、陈玉国、温升炜共4人。

Yu K. (2021). Theory and Practice of GNSS Reflectometry. Navigation: Science and Technology, 9, 1-376. doi: https://doi.org/10.1007/978-981-16-0411-9. Springer出版社出版（参编，本人主要贡献第六章内容（Pages 125-162）：海面风速估计）

2023年云南省“兴滇英才支持计划”青年人才

论文“星载GNSS-R海浪有效波高反演模型构建”被评为2023年度“易智瑞”杯《测绘学报》优秀论文

2021年，获得国家建设高水平大学公派留学奖学金

2018年，获得昆明理工大学硕士研究生国家奖学金

2019-2022年，中国矿业大学博士研究生学业奖学金“一等奖”

2020年，中国矿业大学环境与测绘学院第四届研究生学术论坛报告“二等奖”；2022年，中国矿业大学环境与测绘学院第五届研究生学术论坛报告“三等奖”

2016-2018年，获得昆明理工大学硕士研究生学业奖学金“一等奖”

2017年，昆明理工大学研究生学术科技成果竞赛“三等奖”；2018年，昆明理工大学研究生学术科技成果竞赛“二等奖”

2020年，获得中国矿业大学环境与测绘学院研究生“学术之星”称号

2021-2022学年，中国矿业大学研究生“校级优秀学生”

2024年7月，IEEE国际地球科学和遥感专题研讨会（IGARSS），报告题目：Combining Spaceborne GNSS-R Data and Ensemble Machine Learning Methods for the Retrieval Vegetation Optical Depth，国际会议

2024年3月，IEEE/OES第十三届“Currents, Waves, Turbulence Measurement”（CWTM）研讨会（美国北卡罗来纳州旺切斯），参加并作口头报告，报告题目：Ocean Swell Height Estimation From Spaceborne GNSS-R Data Using Tree Model Based Machine Learning Methods，国际会议

2023年12月，2023年大气探测与数值同化会议（Symposium on Atmospheric Sounding and Data Assimilation — The Next Move and Innovations (ISASDA 2023)）（江苏徐州），参加并作口头报告，报告题目：Estimation of Global Ocean Swell Height Using Spaceborne GNSS-R Data From the CYGNSS Mission，国际会议

2022年07月，IEEE国际地球科学和遥感专题研讨会（IGARSS）（马来西亚），投稿、参加并作口头报告，国际会议

2021年06月，国际大地测量协会2021年科学大会（IAG 2021）（北京），参加，国际会议

2019年10月，“测绘遥感大数据：面向能源与环境挑战”国际学术研讨会（徐州），参加，国际会议

2021年11月，第十届欧空局-中国GNSS-R领域专题会议（北京），参加，国际会议

2021年07月，IEEE国际地球科学和遥感专题研讨会（IGARSS）（比利时），投稿、参加并作口头报告，国际会议

2020年11月，全国测绘科学与技术学科博士生学术论坛（西安），参加并作口头报告，国内会议

2019年11月，全国测绘科学与技术学科博士生学术论坛（南京），参加并作口头报告，国内会议

长期担任《Remote Sensing of Environment》、《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》、《Journal of Geodesy》、《GPS Solutions》、《IEEE Internet of Things Journal》、《Ocean Engineering》、《Remote Sensing》、《Measurement》、《Advances in Space Research》和《Measurement Science and Technology》等10余本国际权威SCI期刊审稿人。

[1] 2023.09-至今，测绘工程专业（本科生），2023级，测绘232班主任

项目协作单位：

国内单位：中国矿业大学、南京信息工程大学、中国航天天目（重庆）卫星科技有限公司、中国航天科工（北京）空间信息应用股份有限公司等

国外单位：加拿大纽芬兰纪念大学、加泰罗尼亚理工大学等

硕士研究生招生：

课题组每年招收1-2名硕士生。简历请投递：b_jinwei@kust.edu.cn或加微信：Jinwei_kust（GNSS遥感与气象学课题组，课题组负责人：布金伟）。课题组微信公众号：GNSS反射测量遥感

欢迎具有测绘科学与技术（大地测量学与测量工程、摄影测量与遥感）、资源与环境、信号理论与通信、计算机科学与技术、数学、大气科学、地球物理学等专业背景的硕士研究生加入课题组。有意愿攻读博士学位的优秀学生可推荐至武汉大学、中国矿业大学、合肥工业大学、山东大学、河海大学、天津大学、南京信息工程大学、加泰罗尼亚理工大学、澳大利亚新南威尔士大学、加拿大纽芬兰纪念大学等国内外高校继续深造。

本科毕业设计和在读本科生科研：

欢迎在读本科生加入课题组，每学期可参与课题组日常组会，提供科研指导。

研究生和本科生拟招生课题方向（包括但不限于）：

GNSS反射遥感（机器/深度学习与GNSS遥感技术结合在海洋、陆地及冰冻圈领域的创新应用）

GNSS精密定位（GNSS高精度数据处理及应用、多系统多频率GNSS定位模型算法研究、GNSS精密单点定位理论与方法）

GNSS气象学

挑战环境下的定位和导航（GNSS/UWB/INS/机会信号协同连续定位）

InSAR大气延迟改正、基于InSAR与GNSS技术的地质灾害监测

其他要求：

做人踏实、做事认真，勤奋刻苦，有上进心。

自律性强，有执行力。热爱科研工作，善于思考、敢于大胆尝试和创新。

数学基础扎实、计算机和英语水平良好，具有一定的编程语言基础。

Homepage: https://www.researchgate.net/profile/Jinwei_Bu

         https://sciprofiles.com/profile/JinweiBu