职称：工学博士/讲师

　　研究方向：遥感大数据处理与应用、碳排放监测、机器学习与深度学习、计算机视觉

一、个人基本信息

郑亮，男，中共党员，工学博士，讲师。博士毕业于河南大学软件工程专业，长期围绕遥感大数据处理、多源时空数据建模、碳排放监测与计算机视觉开展研究。当前研究面向国家“双碳”战略与碳排放精细化监测需求，重点关注高分辨率碳排放反演、交通源排放降尺度预测、多源清单一致性分析以及排放数据质量控制等问题。

二、教育经历

2022.09—2026.06，河南大学，软件工程专业，工学博士。

2019.09—2022.06，河南大学，软件工程专业，工学硕士。

2012.09—2016.06，山东科技大学，测绘工程专业，工学学士。

三、研究方向

围绕软件工程、人工智能与遥感大数据应用等方向开展教学与科研工作，注重将多源时空数据建模、机器学习方法和碳排放监测应用融入课程案例与科研训练。

课程方向：程序设计基础、数据库原理与应用、机器学习、深度学习、遥感大数据处理与应用等。

研究方向：遥感大数据处理、多源时空数据建模、碳排放监测与反演、交通源碳排放降尺度预测、计算机视觉与模式识别。

研究基础：博士阶段参与国家重点研发计划相关课题，围绕高分辨率温室气体排放清单定量反演与多维校验开展研究。

四、近年发表论文

[1] Zheng Liang et al. The Downscaling Prediction Algorithm of Traffic Source Carbon Emissions Based on Multi-Source Remote Sensing Data and Deep Learning. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2025.（第一作者，SCI 一区 TOP）

[2]Zheng Liang et al. Estimation of Fossil Fuel Carbon Emissions in Mainland China by Incorporating Multiple Spatiotemporal Data and Machine Learning Algorithms. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2025.（第一作者，SCI 一区 TOP）

[3] Zheng Liang et al. Spatiotemporal comparative analysis of three carbon emission inventories in mainland China. Atmospheric Pollution Research, 2025.（第一作者，SCI 三区）

[4] Chen Xiaopan; Li Changlong; Zhu Xiaoke; Zheng Liang et al. Deep discriminant generation-shared feature learning for image-based kinship verification. Signal Processing: Image Communication, 2022.（通讯作者，SCI 三区）

[5] 郑亮等. 人脸局部特征增强的亲属关系验证方法. 计算机工程与应用, 2021.（第一作者，中文核心）

[6] Zheng Liang et al. Age-uniform Feature Learning for Image-based Kinship Verification. CSAI, 2021.（第一作者，EI 会议）

五、近年参与项目

[1]国家重点研发计划项目：碳排放监测数据质量控制关键测量技术及标准研究项目；高分辨率温室气体排放清单定量反演与多维校验标准研究课题，2022—2025，结项，参与。

[2]融合多源时空数据与机器学习算法在碳排放清单反演数据质量提升中的应用技术研究，2026—2028，在研，第二。

[3]河南省科技攻关项目：大语言模型辅助下顾及时空过程的自然灾害事件图谱构建方法研究——以台风灾害为例，2024—2026，结项，第三。

[4]河南省高等学校重点科研项目：基于深度无监督表示学习的行人重识别关键技术研究，2024—2025，结项，第七。

[5]河南省科技攻关计划项目：基于元学习的亲属关系验证算法研究，2022—2023，结项，第五。