张素兰，女，汉，中共党员，工学博士，教授，硕士生导师，重庆市第九届中青年骨干教师。近年来主要从事遥感图像处理、数据挖掘、模式识别方向的研究，参与重庆市生态环境多源监测技术及应用工程技术研究中心、重庆市生态环境高光谱遥感监测技术工程研究中心等科研平台建设，主持国家自然科学基金、重庆市自然科学基金等科研项目，先后荣获涪陵区优秀教师、长江师范学院教坛新秀、长江师范学院优秀共产党员、长江师范学院教学审核评估先进个人等荣誉称号，重庆计算机协会理事，重庆市普通本科高等学校教学指导委员会委员。
研究方向：遥感图像处理、数据挖掘、模式识别
主要科研成果：
项目
1. 国家自然科学基金青年项目，6101060，资源共享下材料智能根系生长模型及可视化研究，2017/01-2019/12，38万元，结题，主持；
2. 重庆市教育委员会科学技术研究重大项目, KJZD-M20220-
3. 1401, 面向自然邻的高光谱图像分类研究，2022/10-2025/09, 30万元, 在研, 主持；
4. 重庆市科学技术局自然科学基金面上项目, 基于深度特征聚合的高光谱遥感图像场景分类研究，CSTB2023NSCQ-MSX0036，2023/07-2026/06,10万元, 在研, 主持；
5. 重庆市科学技术局自然科学基金面上项目, cstc2019jcyj-
6. msxmX0871, 基于高光谱遥感影像的松材线虫害智能预测模型研究, 2019/07- 2022/06, 10万元, 结题, 主持；
7. 重庆市教育委员会科学技术研究青年项目, KJQN202001442, 虚拟根系与土壤环境复杂双向交互建模技术研究, 2020/10-2023/09, 4万元, 结题, 主持；
8. 广东粤港澳大湾区硬科技创新研究院技术委托项目, C220-5230223, 陆地生态系统通量优化（高时间分辨率）, 2022/07- 2023/06, 25万元, 结题, 主持。
论文
[1] Zhang S, Huang J*, Hanan J, et al. A hyperspectral GA-PLSR model for prediction of pine wilt disease[J]. Multimedia Tools and Applications, 2020, 79(23): 16645-16661.
[2] Zhang S*, Wan J. Anomaly Region Detection Based on DMST[J], International Journal of Data Warehousing and Mining, 2019, 15(1):39-57.
[3] Zhang S, Wan J*. Weight-based method for inside outlier detection[J]. International Journal for Light and Electron Optics, 2018, 154:145-156.
[4] 张素兰, 覃菊, 唐晓东, 等. 松材线虫危害下马尾松光谱特征与估测模型研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2019, 39(03):865-872.
[5] 张素兰, 黄金龙*, 秦林, 等. 基于高光谱特征的松材线虫岭回归估测模型研究[J]. 农业机械学报, 2019, 050(004):196-202.
[6] Zhang S, Huang H, Huang Y, Cheng D, Huang J. A GA and SVM Classification Model for Pine Wilt Disease Detection Using UAV-Based Hyperspectral Imagery[J]. Applied Sciences-Basel, 2022; 12(13):6676-6687
[7] Cheng D, Zhang S*, Huang J. Dense members of local cores-based density peaks clustering algorithm[J]. Knowledge-Based Systems, 2020, 193: 105454-105466.
[8] Cheng D, Huang J*, Zhang S, Zhang X, Luo X*. A Novel Approximate Spectral Clustering Algorithm With Dense Cores and Density Peaks[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems.2022, 52(4):2348–2360.
[9] Huang J, Cheng D*, Zhang S. A novel outlier detecting algorithm based on the outlier turning points[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 231: 120799-120807.
[10] Cheng D*, Luo J, Huang J, Zhang S, Searching Natural Neighbors in an Accelerated Way[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023, 128:107172.
[11] Cheng D, Huang J, Zhang S, Xia S, Wang G*, Xie J, et al. K-means clustering with natural density peaks for discovering arbitrary-shaped clusters[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024, 35(8) 11077–11090.
[12] Cheng D, Li Y, Xia S*, Wang G*, Huang J, Zhang S. A Fast Granular-Ball-Based Density Peaks Clustering Algorithm for Large-Scale Data[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024, 35(12): 17202–17215.
专利
1. 张素兰, 秦林, 程东东, 黄金龙, 肖恒; 基于高光谱遥感影像的松材线虫病等级预测模型构建方法, 2024-06-01 中国, CN202111233197.X.
2. 程东东, 黄驰原, 黄金龙, 张素兰, 胡新, 桂俊; 一种基于3D 点云的树木骨架提取方法, , 2024-06-01, 中国, CN202111231714.X.
软件著作权
1. 张素兰; 基于L系统的植物根系生长仿真软件, 2020SR02, 原始取得, 全部权利, 2019-12-22.
2. 张素兰; 水环境影响下植物生长仿真系统, 2020SR0282865, 原始取得, 全部权利, 2020-1-22.
专著
1. 张素兰, 刘骥. 虚拟植物建模及可视化关键技术研究[M], 北京:电子工业出版社, 2021.
2. 韩珂, 张素兰，软件工程方法与开发新技术研究[M], 中国水利水电出版社, 2019.
3. 王毅, 张素兰，现代软件工程多元化应用研究[M]，中南大学出版社，2019.
获奖
涪陵区第十三届自然科学优秀学术论文二等奖，涪陵区科学技术委员会，2023/12/01
联系方式：slzhang@yznu.edu.cn
