陈茂霖
硕士生导师
副教授
maolinchen@qq.com
智慧城市学院
http://teacher.cqjtu.edu.cn/chenmaolin/zh_CN/index.htm
个人简介

陈茂霖,博士,副教授,硕士生导师。2012年、2014年和2018年分别获得武汉大学遥感科学与技术学士学位、测绘工程硕士学位和摄影测量与遥感博士学位。重庆交通大学山区桥隧先进测绘研究所副所长,入选重庆交通大学“青年拔尖人才支持计划”(“百人计划”)。发表SCI/EI论文30余篇,主持或参与国家自然科学基金、重庆市自然科学基金等8项。IEEE TGRS、IEEE JSTARS、Remote Sensing、Sensors、Building、Measurement 、Applied Science等国际期刊审稿人,IGARSS 2020分会场主席。主要从事摄影测量与遥感相关的教学、三维激光扫描数据处理方面的科研工作。


研究领域

随着外部项目和人际的不断拓展,本人近两年的主要项目及在研方向也从初期的森林+城市有了更多的扩展,具体如下:

1、利用三维激光扫描的森林地物识别与结构参数提取,主要包括林下地形构建、单木分割(这块可以搞深度学习)、参数提取等内容。

2、三维激光扫描在电力巡检中的理论与应用研究,主要包括电力走廊主要地物提取、电力塔三维重建、输电线安全监测等内容。

3、三维激光扫在路面检测的应用,主要包括路面环境语义分割(这块可以搞深度学习)、路面病害检测等内容。

4、三维激光扫描在智慧城市方面的应用,主要包括多源城市点云融合、地面滤波、建筑物提取及建模、城市三维信息应用等内容。

目前在几个方向都有一定的项目或研究积累,需要更多的成员一起完成项目中的各项任务并提出可能的新思路,因此希望招收有兴趣从方法设计和编程开始思考和研究的同学,而不倾向于用软件浅尝辄止的做法。通过参与上述研究项目你可以提高计算机编程水平、外文文献查阅和总结能力以及论文写作水平,欢迎对研究方向感兴趣、有一定编程基础的同学报考。

我想和你说:一般情况下,对硕士研究生而言,导师选择最重要的是能否保持顺畅、持续、有效、愉快的交流,导师的项目、论文、名气并非最重要的(这是很多同学找导师时的误区;另外,不要误会,我的经费和论文都还行)。本人同硕士生大概保持每两周一次的当面讨论和指导,平时网上讨论更加频繁,学生发论文、在学术会议做口头报告的情况也非常良好,平时也会一起各种hi,工作生活两开花。无论对我是否感兴趣,希望这点心得能帮到你。


科研项目经历

1.国家自然科学基金项目:智能手机辅助的多测站地面激光扫描森林调查方法研究41801394,主持(结项)

2.重庆市自然科学基金,面向山地城市特征的地面激光扫描建筑物提取方法研究cstc2019jcyj-msxmX0370,主持(结项

3.重庆市教委科学技术研究项目,密度自适应的城区地面激光扫描场景分类方法研究,主持(结项

4.室外场景激光点云三维建模,主持(在研)

5.国家重点研发,“陆路交通基础设施韧性提升共性关键技术”子课题“融合北斗系统的“空-天-地”一体化智能监控及系统安全预警关键技术”,参与(在研)

6.遥感信息融合下的三峡库区水土流失风险监测评价模型研究(KJQN202000746),重庆市教育委员会科学技术研究项目,4,主研(在研)

7.面向贺兰山生态屏障防护体系的生态环境监测及平台研发,宁夏重点研发,参与(在研)

8.国家自然科学基金项目(41671450):联合空-LiDAR点云的城市树木精细提取及重建方法研究,参与(结项)

9.地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(2016NGCM07):高分遥感影像中综合阴影等多特征的城乡区域建筑物自动提取研究,3万,第三(结项)

10.中央高校基本科研业务费专项资金(2015213020202):基于多源、高时空分辨率遥感影像的水质监测与预测,2万,第三(结项)

11.国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心,资源三号卫星应用系统工程定制软件项目,参与(结项)

12.国家科技支撑项目,多源海量航空遥感数据处理系统与分发加工系统一体化集成,参与(结项)


论文(由于职称评审只认一作,SCI/EI期刊,我不得不要一作,当然这种论文我一般得深度参与学生才能搞出来;其它的都是学一导二)

[1]Chen M, Liu X, Pan J, Mu F, Zhao L. Stem Detection from Terrestrial Laser Scanning Data with Features Selected via Stem-Based Evaluation. Forests. 2023; 14(10):2035. 

[2]Chen M, Long Xiao L, Jin Z, et al. Registration of terrestrial laser scanning data in forest areas using smartphone positioning and orientation data, Remote Sensing Letters,2023, 14:4, 381-391.

[2]Chen M, Zhang X, Ji C, et al. Using Relative Projection Density for Classification of Terrestrial Laser Scanning Data with Unknown Angular Resolution[J]. Remote Sensing, 2022, 14(23): 6043.

[3]Chen, M.; Liu, X.; Zhang, X.; Wang, M.; Zhao, L. Building Extraction from Terrestrial Laser Scanning Data with Density of Projected Points on Polar Grid and Adaptive Threshold. Remote Sens. 2021, 13, 4392. 

[4]Chen M, Wan Y, Wang M, et al. Automatic Stem Detection in Terrestrial Laser Scanning Data With Distance-Adaptive Search Radius[J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing, 2018, PP(99):1-12. 

[5]Chen M , Pan J , Xu J . Classification of Terrestrial Laser Scanning Data With Density-Adaptive Geometric Features[J]. IEEE Geoence and Remote Sensing Letters, 2018, 15(11):1-5.

[6]Chen M, Wang S, Wang M, et al. Entropy-Based Registration of Point Clouds Using Terrestrial Laser Scanning and Smartphone GPS[J]. Sensors, 2017, 17(1): 197.

[7]Maolin. Chen, Xinyi Zhang, Xiangjiang Liu, Cuicui Ji, Lidu Zhao Estimation Of Sampling Interval In Terrestrial Laser Scanning Data With Neighboring Analysis. IGARSS 2021. 

[8]M. Chen, F. Tang and J. Pan, "Using Polar Grid for Building Extraction in Terrestrial Laser Scanning Data," IGARSS 2020 - 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Waikoloa, HI, USA, 2020, pp. 1632-1634, doi: 10.1109/IGARSS39084.2020.9324001.

[9]Chen M, Tang F, Pan J. Registration of Multi-scan Forest Terrestrial Laser Scanning Data Integrated with Smartphone[C]//International Symposium on Web and Wireless Geographical Information Systems. Springer, Cham, 2020: 83-89. 

[10]Xiao L, Chen M*, Zhang X, et al. Classification of Forest Point Cloud Considering Relative Elevation and Change of Curvature Using RandLA-Net[C]//2022 IEEE International Conference on Sensing, Diagnostics, Prognostics, and Control (SDPC). IEEE, 2022: 333-337.

[11]Jin Z, Chen M*, Ji C, et al. Marker-Free Registration of Terrestrial Laser Scanning Data Under Forest with Stem Position Triplet Matching Based on Kd-Tree[C]//IGARSS 2022-2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2022: 7507-7510.

[12] An A, Chen M*, Zhao L, et al. Density Adaptive Plane Segmentation from Long-Range Terrestrial Laser Scanning Data[C]//IGARSS 2022-2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2022: 7511-7514.

[13]Chunsen Tan, Maolin Chen*. Geometric reconstruction of buildings by using dimension features. International Conference on Smart Transportation and City Engineering 2021.

[14]Xinyi Zhang, Maolin Chen*. Classification of terresrial laser scanning data based on multi-dimensional geometry features. International Conference on Smart Transportation and City Engineering 2021.

[15]张昕怡,陈茂霖*,刘祥江等.顾及点密度与未知角分辨率的地面点云分类[J].激光技术,2023,47(01):59-66.

[16]安奥博,陈茂霖*,赵立都等.长测距地基点云密度自适应平面分割算法[J].激光技术,2023,47(05):606-612.

[17]刘祥江,陈茂霖*,张昕怡等.结合单点分类与改进均值漂移聚类的地面激光点云单木检测[J/OL].测绘地理信息:1-7[2023-10-30]

[18]金泽会,陈茂霖*,张昕怡等.基于KD-tree优化特征三角形匹配的林地点云配准方法[J].测绘工程,2023,32(05)

[19]陈茂霖*,张昕怡,刘祥江,姬翠翠,赵立都.使用随机邻域分析的地面激光扫描点云采样间隔估算[J].应用科学学报,2022,40(06):984-995.

[20]陈茂霖, 卢维欣, 万幼川,等. 无附加信息的地面激光点云自动拼接方法[J]. 中国激光, 2016(4):212-220. 

[21]陈茂霖, 万幼川, 田思忆,等. 一种基于线性KD树的点云数据组织方法[J]. 测绘通报, 2016(1):23-27.

[22]刘亚文, 陈茂霖, 孟庆祥,等. 面向遥感影像数据生产的多源控制点数据管理方法研究[J]. 测绘通报, 2016(3):29-32.

 

研究方向

三维激光点云处理理论、行业应用