简历

赵理君，男，博士，副研究员，空天院2020年度“未来之星”人才计划入选者。2015年博士毕业于中国科学院大学信号与信息处理专业。主要从事高分辨率遥感图信息解译算法研究及工程应用。近年来，作为项目负责人和技术负责人，承担和参加国家自然科学基金、所长青年基金、高分辨率对地观测系统重大专项系列课题、科技基础性工作专项、重点工程研制和中科院先导专项等各类国家重大科研和工程研发项目20余项。获得部委科技进步一等奖一项，发表学术论文20余篇，其中SCI论文7篇，累计总引用率200余次，获授权发明专利7项、软件著作权4项，发布数据集2套。

教育背景：
（1）2012-9至2015-7, 中国科学院大学, 信号与信息处理, 博士, 导师: 唐娉
（2）2009-9至2012-7, 中国科学院研究生院, 环境科学, 硕士, 导师: 唐家奎
（3）2005-9至2009-7, 河南大学, 地理信息系统, 学士
科研工作经历：
（1）2021-1至现在, 中国科学院空天信息创新研究院, 遥感卫星应用国家工程实验室,
副研究员
（2）2020-3至2020-12, 中国科学院空天信息创新研究院, 遥感卫星应用国家工程实验室,
助理研究员
（3）2015-7至2020-3, 中国科学院遥感与数字地球研究所, 遥感卫星应用国家工程实
验室, 助理研究员

研究方向

高分辨率遥感图像智能解译

承担科研项目情况

（1）国家自然科学基金青年科学基金，基于深度卷积生成式对抗网络的超高空间分辨率遥感图像场景分类方法研究（41701397），2018-01至2020-12，项目负责人
（2）中国科学院遥感与数字地球研究所所长青年基金，基于深度超限学习的高空间分辨率遥感图像场景分类方法研究（Y6SJ2400CX），2016-01至2017-12，项目负责人
（3）高分辨率对地观测系统重大专项，GF-6卫星人工地物识别与特征提取技术（03-Y20A04-9001-17/18），2017-01至2019-12，子课题负责人
（4）高分辨率对地观测系统重大专项，基于高时间谱GF-4卫星数据的地类识别与特征提取技术（03-Y20A04-9001-15/16），2015-10至2017-05，子课题负责人
（5）科技部科技基础性工作专项，测绘地物波谱本底数据库建设（2014FY210800），2014-05至2019-04，课题技术负责人

代表性成果

代表论文与著作
(1) Li-Jun Zhao, Ping Tang, Lian-Zhi Huo, Land-use scene classification using a concentric circle-structured multiscale bag-of-visual-words model, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2014, 7(12): 4620-4631
(2) Lijun Zhao, Ping Tang, Lianzhi Huo, A 2-D wavelet decomposition based bag-of-visual-words model for land-use scene classification, International Journal of Remote Sensing, 2014, 35(6): 2296-2310
(3) Lijun Zhao, Ping Tang, Lianzhi Huo, Feature significance based multi-bag-of-visual-words model for remote sensing image scene classification, Journal of Applied Remote Sensing, 2016, 10(3): 035004
(4) Lijun Zhao, Wei Zhang, Ping Tang, Analysis of the inter-dataset representation ability of deep features for high spatial resolution remote sensing image scene classification, Multimedia Tools and Applications, 2019, 78(8): 9667-9689.
(6) Wei Zhang, Ping Tang, Lijun Zhao*, Remote Sensing Image Scene Classification Using CNN-CapsNet, Remote Sensing, 2019, 11(5): 494.
(7) Ma Dongao, Tang Ping, Zhao Lijun*, SiftingGAN: Generating and sifting labeled samples to improve the remote sensing image scene classification baseline in vitro, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2019, 16(7): 1046-1050.
(8) 赵理君, 唐娉, 典型遥感数据分类方法的适用性分析——以遥感图像场景分类为例, 遥感学报, 2016, 20(2): 157-171
(9) 赵理君, 唐娉, 霍连志, 郑柯, 图像场景分类中视觉词包模型方法综述,中国图象图形学报, 2014, 19(3): 333-343
专利与软件著作权
（1）一种十米级空间分辨率遥感影像城镇提取方法及系统，201910110621.8（专利）
（2）一种基于二维小波分解及视觉词包模型的遥感图像土地利用场景分类方法，201310307436.0（专利）
（3）一种高分辨率遥感图像场景分类方法，201410241022.7（专利）
（4）一种基于改进支持向量机相关反馈的遥感图像检索方法，201010552367.6（专利）
（5）高分辨率遥感图像场景分类软件，2017SR408501 (软件著作权)
（6）GF-4卫星数据积雪提取软件，2019SR1037449 (软件著作权)
（7）GF-4卫星数据水域提取软件，2019SR1039549(软件著作权)

获奖及荣誉

（1）2020年度中国科学院空天信息创新研究院“未来之星”人才计划
（2）2019年度部委科技进步奖一等奖
（3）2018年遥感科技期刊论文最具潜力奖——世纪空间杯
（4）2015年度《中国图像图形学报》优秀论文二等奖