教育经历
2012-2018 北京师范大学 地理科学学部 地图学与地理信息系统 博士
2005-2007 北京师范大学 地理学与j9游会真人游戏第一品牌科学学院 地图学与地理信息系统 硕士
1999-2003 北京师范大学 数学系 应用数学 学士
工作经历
2007.8-今 北京师范大学地理科学学部 教授级高级工程师
2015.8-2016.9 美国马里兰大学 访问学者
定量j9游会真人游戏第一品牌
1. 国家自然科学基金青年基金项目“窄波段j9游会真人游戏第一品牌反照率地面测量和产品验证中的尺度问题研究”，主持，在研
2. 国家重点研发计划项目子课题“高分辨率叶面积指数j9游会真人游戏第一品牌估算技术与变化分析”，主持，在研
3. 国家重点研发计划项目子课题 “基于国产高空间分辨率卫星数据的地表反照率j9游会真人游戏第一品牌估算”，主持，在研
4. 国家重点基础研究发展计划（973计划）子课题“地表反照率多时间尺度动态特征分析”，主持，已结题
5. 国家重点基础研究发展计划（973计划）项目课题 “基于地表参数知识库的j9游会真人游戏第一品牌综合定量反演”，参与，已结题
6. 国家自然科学基金面上项目，“关联j9游会真人游戏第一品牌与站点观测数据的多尺度地表参数反演”，参与，已结题
7. 国家自然科学基金面上项目，“耦合j9游会真人游戏第一品牌瞬间模型与过程模型的地表参数反演”，参与，已结题
[1].Zhang, G., Zhou, H.*, Wang, C., Xue, H., Wang, J., & Wan, H. (2020). Forecasting Time Series Albedo Using NARnet Based on EEMD Decomposition. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1–14. doi:10.1109/tgrs.2019.2958048?
[2]. Zhou, H.*; Liang, S.; He, T.; Wang, J.; Bo, Y.; Wang, D. Evaluating the Spatial Representativeness of the MODerate Resolution Image Spectroradiometer Albedo Product (MCD43) at AmeriFlux Sites. Remote Sensing 2019, 11, 547.
[3]. Zhang, G., Zhou, H.*, Wang, C., Xue, H., Wang, J., & Wan, H. (2019). Time Series High-Resolution Land Surface Albedo Estimation Based on the Ensemble Kalman Filter Algorithm. Remote Sensing, 11(7), 753.
[4]. Zhou, H.*, Wang, J., Liang, S., "Design of a Novel Spectral Albedometer for Validating the MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer Spectral Albedo Product." Remote Sensing 10.1 (2018): 101.
[5]. Zhou, H.*, Wang, J., Liang, S., Xiao, Z., (2017). Extended Data-Based Mechanistic Method for Improving Leaf Area Index Time Series Estimation with Satellite Data. Remote Sensing, 9(6), 533.
[6]. Wang, J., Wang, J. D.,*; Shi, Y., Zhou, H., Liao, L., ?A Recursive Update Model for Estimating High-Resolution LAI Based on the NARX Neural Network and MODIS Times Series.?Remote Sens.?2019,?11（5）, 219.?
[7]. Yan, G., Tong, Y., Yan, K., Mu, X., Chu, Q., Zhou, Y., ... & Zhou, H. (2018). Temporal extrapolation of daily downward shortwave radiation over cloud-free rugged terrains. Part 1: Analysis of topographic effects. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, (99), 1-20.
[8]. Tian, L., Wang, J. D., Zhou, H., Wang, J., (2018) Automatic detection of forest fire disturbance based on dynamic modelling from MODIS time-series observations, International Journal of Remote Sensing, 39:12, 3801-3815, DOI: 10.1080/01431161.2018.1437294 2018年3月15日online
[9]. Jian Wang, Jindi Wang, Hongmin Zhou, Zhiqiang Xiao, (2017). Detecting Forest Disturbance in Northeast China from GLASS LAI Time Series Data Using a Dynamic Model. Remote Sensing, 9, 1293 10. Gao, S., Liu, X., Bo, Y., Shi, Z., Zhou, H. (2019). Rubber Identification Based on Blended High Spatio-Temporal Resolution Optical Remote Sensing Data: A Case Study in Xishuangbanna. Remote Sensing, 11(5), 496.
