陶秋香副教授

硕导

InSAR地表形变监测原理与应用、现代测量数据处理理论与方法

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职称/职务:副教授

博导/硕导:硕导

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办公地址:青岛市黄岛区前湾港路579号立博手机版登录入口进入J6楼545室

学习经历:

2005/09–2009/12,立博手机版登录入口进入,摄影测量与遥感,博士,导师:刘国林;

2001/09–2004/06,立博手机版登录入口进入,大地测量与测量工程,硕士,导师:陶华学;

1997/09–2001/06,立博手机版登录入口进入,测量工程,学士。

工作经历:

2013/01–至今,立博手机版登录入口进入,测绘科学与工程学院,副教授;

2006/12–2012/12,立博手机版登录入口进入,测绘科学与工程学院,讲师;

2004/07–2006/11,立博手机版登录入口进入,测绘科学与工程学院,助教。

InSAR地表形变监测原理与应用、现代测量数据处理理论与方法

《误差理论与测量平差基础》、《现代测量数据处理》、《InSAR技术及应用》

1. 山东高速工程检测有限公司,横向项目,2023-2025年胶州湾大桥时序InSAR数据处理技术服务合同,2024-8至2026-3,14.8万,主持(1/8);

2. 山东省自然科学基金委员会,面上项目,短基线时序InSAR形变模型残余误差影响与稳健解算,2021-01至2023-12,10万,主持(1/7);

3. 中铁工程设计咨询集团有限公司济南设计院,横向项目,基于时序SBAS InSAR的张博线采空区地表形变监测与分析,2022-3至2022-8,13万,主持(1/8);

4. 青岛高新技术产业开发区管理委员会建设部,横向项目,高新区海岸带专项调查项目,2021-12至2022-02, 267.2万,主持(1/12);

5. 国家自然科学基金委员会,青年基金项目,短时空PS InSAR形变模型构建与稳健解算方法研究,2015-01至2017-12,25万,主持(1/6)。

教学获奖:

1. 2022.03获山东省第九届教学成果奖(高等教育类)二等奖,(7位/10人);

2. 2021.07指导员工获“南方测绘杯”第十二届全国高等学校老员工测绘科技论文大赛一等奖;

3. 2021.09获“立博手机版登录入口进入优秀硕士学位论文”指导教师;

4. 2020.12获“立博手机版登录入口进入优秀研究生指导教师”;

5. 2019.12获“2019年山东省优秀硕士学位论文”指导老师;

6. 2019.11获“2019年立博手机版登录入口进入优秀硕士学位论文”指导老师;

7. 2019.07获第十届全国高等学校测绘类专业青年教师讲课竞赛二等奖;

8. 2013.07获第七届全国高等学校测绘学科青年教师讲课比赛一等奖;

9. 2013.08获首届山东省高等学校教师微课教学比三等奖;

10. 2013.09获首届立博手机版登录入口进入微课教学比赛二等奖。

科研获奖:

1. 2024.10获自然资源科学技术奖(科技进步奖二等奖)(3位/12人);

2. 2024.12获青岛市科学技术奖(科技进步奖二等奖)(7位/10人);

3. 2014.12获测绘科技进步二等奖(7位/10人);

4. 2011.03获青岛市科学技术(科技进步奖)三等奖(5位/10人)。

2012.05,《近代测量平差理论与方法》,中国矿业大学出版社,(5位/5人);

2012.12,《高光谱遥感影像特征提取与分类》,测绘出版社,(3位/3人)。

代表性论文1,Qiuxiang Tao, Yixin Xiao*, & Leyin Hu, et al.. Ground subsidence prediction with high precision: a novel spatiotemporal prediction model with Interferometric Synthetic Aperture Radar technology. International Journal of Remote Sensing, DOI: 10.1080/01431161.2024.2403630, 发表日期:2024-10-04;

代表性论文2,Qiuxiang Tao, Zekun Zheng*, & Min Zhai, et al.. Sensitivity and reliability analysis to MSBAS regularization for the estimation of surface deformation over a mine. Geocarto International, DOI:10.1080/10106049.2024.2329669, 发表日期:2024-03-18;

代表性论文3,Yixin Xiao, Qiuxiang Tao*, & Leyin Hu, et al.. A deep learning-based combination method of spatio-temporal prediction for regional mining surface subsidence. Scientific Reports, DOI:10.1038/s41598-024-70115-0, 发表日期:2024-08-19;

代表性论文4,Xuepeng Li, Qiuxiang Tao*, & Yang Chen, et al.. Monitoring of land subsidence by combining small baseline subset interferometric synthetic aperture radar and generic atmospheric correction online service in Qingdao City, China. Journal of Applied Remote Sensing, DOI: 10.1117/1.JRS.18.014506, 发表日期:2024-1-25;

代表性论文5,Fengyun Wang , Qiuxiang Tao*, & Guolin Liu , et al.. Monitoring of surface deformation in mining area integrating SBAS InSAR and Logistic Function. Environmental Monitoring and Assessment, DOI:10.1007/s10661-023-12095-8,发表日期:2023-11-18;

代表性论文6,Yu Han, Qiuxiang Tao*, & Guolin Liu, et al.. Accuracy verification and correction of ascending and descending SBAS- and MSBAS-InSAR in monitoring mining surface subsidence. Geocarto International, DOI:10.1080/10106049.2022.2108909, 发表日期:2022-08-10;

代表性论文7,Qiuxiang Tao*, Fengyun Wang, & Zaijie Guo, et al.. Accuracy verification and evaluation of small baseline subset (SBAS) interferometric synthetic aperture radar (InSAR) for monitoring mining subsidence. European Journal of Remote Sensing, DOI: 10.1080/22797254.2021.2002197, 发表日期:2021-11-16;

代表性论文8,Qiuxiang Tao*, Zaijie Guo, & Fengyun Wang, et al.. SBAS-InSAR Time Series Ground Subsidence Monitoring along Metro Line 13 in Qingdao, China. Arabian Journal of Geosciences,DOI: 10.1007/s12517-021-08616-9, 发表日期:2021-11-10;

代表性论文9,陈洋,陶秋香*,刘国林,等. InSAR 与概率积分法联合的矿区地表沉降精细化监测方法.地球物理学报,DOI: :10.6038/cjg2021O0421,发表日期:2021-10-01;

代表性论文10,Qiuxiang Tao*, Liujian Ding, & Leyin Hu, et al. The performance of LS and SVD methods for SBAS InSAR deformation model solutions. International Journal of Remote Sensing, DOI: 10.1080/01431161.2020.1782504, 发表日期:2020-11-16。

专利1,2022.07获发明专利: 病态可分离非线性最小二乘问题的一种解算方法及其应用(3位/5人);

专利2,2020.05获外观设计专利:测绘无人车(2位/4人);

专利3,2018.09获发明专利:一种融合多源SAR影像工矿区三维地表形变监测及其解算方法(3位/5人)。