知名学者引用
除了所发表论文的被引用频次、期刊质量能够彰显学者的学术影响力以外，被知名学者引用也是一项学术评价的重要指标。 当前同舟云学术认定的知名学者包括：诺贝尔奖、菲尔兹奖、图灵奖等奖项获得者，多个国家的院士，同舟云学术“全球前十万科学家学术竞争力排行榜”入榜学者等。
江碧涛 中国人民解放军61646部队被知名学者引用：66人次（黄金会员以上可以申请导出本人论文被全部知名学者引用的数据）
1. 胡事民 中国 清华大学 教授 2023中国科学院院士 Remote Sensing Tuning: A Survey
2. 李树涛 中国 湖南大学 教授 2025中国科学院院士 Remote Sensing Tuning: A Survey
3. 李德仁 中国 武汉大学 工程院科学院院士 A building change detection framework with patch-pairing single-temporal supervised learning and met..
4. 于起峰 中国 国防科技大学 中国科学院院士 Semi-supervised remote sensing image scene classification with prototype-based consistency
5. 刘胜 中国 武汉大学 教授 2023中国科学院院士 Hybrid Attention-Aware Transformer Network Collaborative Multiscale Feature Alignment for Building C..
6. 李德仁 中国 武汉大学 工程院科学院院士 Multi-temporal urban semantic understanding based on GF-2 remote sensing imagery: from tri-temporal ..
7. 何友 中国 海军航空工程学院 中国工程院院士 Feature Balance for Fine-Grained Object Classification in Aerial Images
8. 江碧涛 中国 中国人民解放军61646部队 2021中国工程院院士 Iterative detail-preserving thin-cloud removal method for panchromatic remote sensing images
9. 龚惠兴 中国 中国科学院上海技术物理研究所 中国工程院院士 Infrared-Remote-Sensing Ship Detection Based on Lightweight Residual Network
10. 陈语谦 中国 北京大学 AI for Science (AI4S)主任 HWA-Net: Hierarchical window aggregate network for cross-resolution remote sensing change detection
11. 梁静 中国 郑州大学 教授、博士生导师 Change detection in remote sensing images based on multi-tree genetic programming
12. 孙显 中国 中国科学院 研究员 Remote Sensing Tuning: A Survey
13. 杜博 中国 武汉大学 教授 Remote Sensing Tuning: A Survey
14. 张永军 中国 武汉大学 教授 Toward Label-Efficient Deep Learning Change Detection for Remote Sensing Imagery: A Comprehensive Re..
15. 夏桂松 中国 武汉大学 Vision-Language Modeling Meets Remote Sensing: Models, datasets, and perspectives
16. 史振威 中国 北京航空航天大学 教授 Remote Sensing Spatiotemporal Vision-Language Models: A comprehensive survey
17. Shen, Qiang 英国 Aberystwyth University Remote Sensing Image-Based Building Change Detection: A Case Study of the Qinling Mountains in China
18. 朱晓香 德国 German Aerospace Center (DLR) BANet: A bilateral attention network for extracting changed buildings between remote sensing imagery..
19. 方乐缘 中国 湖南大学 2024国家杰青 MIFNet: Multi-Scale Interaction Fusion Network for Remote Sensing Image Change Detection
20. Naoto,Yokoya 日本 University of TOKYO A Survey of Sample-Efficient Deep Learning for Change Detection in Remote Sensing: Tasks, strategies..
1.学者识别学者识别
2.学术分析学术分析
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