◎个人简介 马毅，博士，研究员，博导，自然资源部第一海洋研究遥感室主任，长期从事海洋遥感与应用研究。先后主持了国家自然科学基金重大项目课题、中国工程院咨询研究重点项目课题、高分辨率对地观测重大专项、载人航天工程、927工程、908专项、全球变化与海气相互作用专项、中欧国际合作等课题多项。在海洋目标高光谱/多光谱遥感、海岛海岸带高分遥感等方向开展了深入研究。近年来，发表学术论文50余篇，授权发明专利3项，作为主要完成人获海洋科学技术奖2项。培养博士与硕士研究生20余人，获第五届（2019）山东省优秀研究生指导教师称号。 ◎研究方向 海洋高光谱遥感与应用 ◎教育经历（倒序） 2000.9-2005.3，中国科学院海洋研究所，物理海洋专业，博士 1996.9-1999.7，内蒙古大学，应用数学专业，硕士 1990.9-1994.7，内蒙古师范大学，数学专业，学士 ◎工作经历（倒序） 2000.12-现在，自然资源部第一海洋研究所（原国家海洋局第一海洋研究所），助理研究员、副研究员、研究员，遥感室副主任、主任 1994.7-2000.12，内蒙古工业大学，助教 ◎学术兼职 中国海洋学会、中国海洋湖沼学会海洋遥感专业委员会副秘书长 公共安全科学技术学会海洋安全专业委员会秘书长 全国地理信息标准化技术委员会卫星应用分技术委员会委员 ◎指导研究生 2014级硕士研究生 杨俊芳、杨雷 2017级硕士研究生 万佳馨、管翔 2018级硕士研究生 逄今朝 2020级硕士研究生 王新念、戴渝心、张家林 ◎在研科研项目 1. 国家自然科学基金重大基金课题：典型海洋目标多维高分辨光学遥感识别反演方法与应用验证（编号61890964），起讫时间：2019-2023. 2. 中国工程院咨询研究重点项目：海洋目标及海洋环境光谱探测技术发展战略研究，起讫时间：2020-2021. 3. 全球变化与海气相互作用专项课题：东印度洋海洋环境参数遥感调查Ⅱ期（编号GASI-02-IND-YGST2-04），起讫时间：2017-2020. 4. 全球变化与海气相互作用专项：××遥感成果集成研究，起讫时间：2019-2020. ◎获奖情况 1. 我国海岛与海岸带遥感调查研究，海洋科学技术奖，一等奖，国家海洋局、中国海洋学会、中国太平洋，2014.5.26，排序：3 2. 沿岸浑浊水体光学遥感探测技术及在渤黄海的业务应用，海洋科学技术奖，二等奖，国家海洋局、中国海洋学会、中国太平洋学会、中国海洋湖沼学会，2015.5.23，排序：3 ◎著作 1. 海洋遥感探测技术与应用，武汉大学出版社，2017-08-01，主编：张杰，副主编：马毅、孟俊敏. ◎近年发表的学术论文 1. Yi Ma, Jie Zhang, Zhen Zhang, et al. Bathymetry Retrieval Method of LiDAR Waveform Based on Multi-Gaussian Functions[J]. Journal of Coastal Research,SI: 90, 2019:324-331.(SCI) 2. 马毅, 张杰, 张靖宇, 等. 浅海水深光学遥感研究进展[J].海洋科学进展, 2018, 36(03):5-25. 3. Jiang, Z.; Ma, Y.（Corresponding Author）; Yang, J. Inversion of the Thickness of Crude Oil Film Based on an OG-CNN Model[J]. Journal of Marine Science and Engineering, 2020, 8, 653.(SCI) 4. Zongchen Jiang and Yi Ma（Corresponding Author）. Accurate extraction of offshore raft aquaculture areas based on a 3D-CNN model[J]. International Journal of Remote Sensing, 2020,41(14):5457-5481. (SCI) 5. Junfang Yang, Jianhua Wan, Yi Ma（Corresponding Author）, et al. Characterization Analysis and Identification of Common Marine Oil Spill Types Using Hyperspectral Remote Sensing[J].International Journal of Remote Sensing, 2020, 41(18):7163-7185. (SCI) 6. C. Chen, Y. Ma（Corresponding Author）, G. Ren. Hyperspectral Classification Using Deep Belief Networks Based on Conjugate Gradient Update and Pixel-Centric Spectral Block Features[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020, 13:4060-4069. (SCI) 7. Chen, C.; Ma, Y.（Corresponding Author）; Ren, G. A Convolutional Neural Network with Fletcher–Reeves Algorithm for Hyperspectral Image Classification[J]. Remote Sensing. 2019, 11, 1325. (SCI) 8. Hu, Y., Zhang, J., Ma, Y.（Corresponding Author）, et al. Deep learning classification of coastal wetland hyperspectral image combined spectra and texture features: A case study of Huanghe (Yellow) River Estuary wetland[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2019, 38,142–150. (SCI) 9. Y. Hu, J. Zhang, Y. Ma（Corresponding Author）, et al, Hyperspectral Coastal Wetland Classification Based on a Multiobject Convolutional Neural Network Model and Decision Fusion[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2019, 16(7): 1110-1114.(SCI) ◎专利 1. 一种浅水区域水深比值遥感反演方法，ZL 2015 1 0796043.X，授权日2018.9.7，本人位次1 2. 浅海水深多源遥感融合反演方法，ZL 2015 1 0975396.6，授权日2018.2.23，本人位次2 3. 遥感图像条带噪声定量评价方法，ZL 2015 1 0795219.X，授权日2018.5.25，本人位次2 | 
