一. 基本信息  

1.研究领域：遥感图像处理，小样本学习  

2.电子邮箱：tanghaojin@gzhu.edu.cn  

3.学术交流：欢迎对科学研究有热情，对深度学习和图像处理领域感兴趣的同学联系我，一起学习！  

二. 个人简介    

唐浩劲，工学博士。2023年博士毕业于深圳大学信息与通信工程专业，2023年7月于广州大学电子与通信工程学院担任讲师。研究方向为小样本学习、高光谱遥感图像处理和可解释性人工智能等。主持校级科研项目1项，并参与国家自然科学基金项目、广东省自然科学基金项目、深圳市科技项目等多项研究工作。在国内外期刊和国际学术会议发表相关论文14篇，其中，以第一作者或通讯作者发表论文8篇，申请国家发明专利6项，国家软件著作权3项。担任Remote Sensing，IEEE J-STARS等国际期刊的审稿人。  

三. 教育经历    

2020.09 - 2023.06   深圳大学，信息与通信工程，博士（国家奖学金）  

2018.09 - 2020.06   深圳大学，信息与通信工程，硕士（国家奖学金）  

2014.09 - 2018.06   深圳大学，电子信息工程，学士（推荐免试攻读研究生）    

四. 职业经历    

2023.07 - 至今   广州大学电子与通信工程学院，讲师    

五. 研究成果    

部分代表性成果：  

[1] Haojin Tang, Yanshan Li, et al. Fusion of Multidimensional CNN and Handcrafted Features for Small-Sample Hyperspectral Image Classification[J]. Remote Sensing, 2022, 14: 3796. (JCR Q1, Top)  

[2] Yanshan Li, Haojin Tang*, et al. Multidimensional Local Binary Pattern for Hyperspectral Image Classification[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60:1-13. (JCR Q1, Top)  

[3] Haojin Tang, Yanshan Li, et al. A Spatial–Spectral Prototypical Network for Hyperspectral Remote Sensing Image[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2020, 17(1): 167-171. (JCR Q1)  

[4] Haojin Tang, Zhiquan Huang, et al. A Multiscale Spatial–Spectral Prototypical Network for Hyperspectral Image Few-Shot Classification[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2022, 19: 1-5. (JCR Q1)  

[5] Yanshan Li, Haojin Tang*, et al. TSSLBP: tensor-based spatial–spectral local binary pattern[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2020, 14(03). (JCR Q4)  

[6] Zhiquan Huang, Haojin Tang*, et al. HFC-SST: improved spatial-spectral transformer for hyperspectral few-shot classification[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2023. (JCR Q4)  

六. 科研项目    

[1] 国家自然科学基金面上项目，基于旋量理论的时空图卷积网络的可解释性研究，2021.01-2024.12，参与  

[2] 广东省自然科学基金：高光谱图像分析中的局部不变特征研究，2017.05-2020.05，参与  

[3] 深圳市学科布局项目（重点项目）：基20180172无人机航拍高分辨率高光谱图像目标探测系统的关键技术研究，2018.07-2022.07，参与  

[4] 深圳市科技项目：高空间分辨率高光谱图像的空谱域兴趣点研究，2016.07-2018.06，参与  

[5] 深圳大学研究生创新发展基金项目：具备可解释性的小样本深度学习算法研究，2020.06-2021.06，主持  

七. 发明专利    

[1] 高光谱图像特征处理方法、分类方法、装置、系统及存储介质，申请号： 202111447065.7，第一发明人：唐浩劲  

[2] 高光谱图像局部特征描述子的形成方法及形成系统，专利号：ZL 201710795267.8，第二发明人：唐浩劲  

[3] 红树林高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，申请号：202110685359.7，第二发明人：唐浩劲  

[4] 提升高光谱图像分类精度的方法、装置、设备及存储介质，专利号：ZL 201811001464.9，第三发明人：唐浩劲  

八. 软件著作权    

[1] 无人机航拍高光谱图像目标探测系统，登记号：2021SR1268625  

[2] 海洋环境检测多源大数据管理与分析系统（PC端），登记号：2017SR558190  

[3] 海洋环境检测多源大数据管理与分析系统（移动端），登记号：2017SR558182