焦子锑
焦子锑,男,北京师范大学与美国波士顿大学联合培养博士,现为北京师范大学地理学与遥感科学学院副教授,博士生导师,地球空间信息研究所副所长,从事遥感和地理信息科学的研究与教学工作。研究领域主要涉及多角度定量遥感的理论与应用研究,包括多角度光学遥感的建模、信息提取与应用。已承担或主要参与国家及省部级研究项目(课题)多项,发表SCI/EI论文30余篇,为国际与国内多个重要期刊审稿人,与本领域国内外知名机构建立长期友好合作关系。教学方面,主讲本科生和研究生课程,负责本专业的本科生和研究生教学等方面工作。
 
研究方向:
地表二向性反射与反照率的建模、尺度效应等机理研究;
建立多源多角度遥感数据的二向性反射数据库与知识库;
应用多角度遥感数据进行地表参数信息提取与模式识别;
定量遥感产品的生产、应用和验证;
办公电话:(010)58801730 ; 
电子邮件:  jiaozt@bnu.edu.cn
 
学习简历:
2004.8 - 2009.6 北京师范大学和美国波士顿大学联合培养,地图学与地理信息系统/遥感,博士;
1999.8 - 2002.6 北京师范大学,资源与环境科学系,地图学与地理信息系统,硕士;
1989.9 - 1993.6 武汉化工学院,资源系,采矿工程,学士;
 
工作简历:
2010.7 - 至今   北京师范大学,地理学与遥感科学学院,副教授;
2002.8 - 2010.7  北京师范大学,地理学与遥感科学学院,讲师;
1993.7 - 1999.9  首都钢铁集团,工程师
 
主要研究项目(2010-2015):
国家自然科学基金面上项目(41171261),“应用植被角度指数反演植被物理生物参数的研究与应用”、2012/01-2015/12,在研,主持。
国家重点基础研究计划(973计划)(2013CB733400),“复杂地表遥感信息动态分析与建模”,2013/01-2017/12,在研,参加。
国家高技术研究发展计划(863)课题(2012AA12A304),“陆表多尺度定量遥感产品生成关键技术”,2012/01-2015/06,在研、参加。
国家自然科学基金面上项目(40871193),“利用MODIS多光谱和多角度信号改善地表分类精度的研究”,2009/01-2011/12,已结题、主持。
 
代表性成果(2010-2015):
Jiao, Z., Zhang, H., Dong, Y., Liu, Q., Xiao, Q., Li, X., An algorithm for retrieval of surface albedo from small view-angle airborne observations through the use of BRDF archetypes as prior knowledge, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8 (6), accepted.
Jiao, Z., Hill, M.J., Schaaf, C.B., Zhang, H., Wang, Z., & Li, X. (2014). An Anisotropic Flat Index (AFX) to derive BRDF archetypes from MODIS. Remote Sensing of Environment, 141, 168-187;
Huang, X., Jiao, Z.; Dong, Y., Zhang, H.,  Li, X., (2013). Analysis of BRDF and Albedo Retrieved by Kernel-Driven Models Using Field Measurements. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, 6(1): 149-161. ISSN: 1939-1404
Jiao, Z., & Li, X. (2012). Effects of multiple view angles on the classification of forward-modeled MODIS reflectance. Canadian Journal of Remote Sensing, 38 (4), 461-474. ISSN: 1712-7971
Jiao, Z., Woodcock, C., Schaaf, C.B., Tan, B., Liu, J., Gao, F., et al. (2011). Improving MODIS land cover classification by combining MODIS spectral and angular signatures in a Canadian boreal forest. Canadian Journal of Remote Sensing, 37(2), 184-203. ISSN: 1712-7971