韩凝，女，1983年5月生，博士，副教授，2011年毕业于浙江大学。2011年7月起在浙江农林大学工作，主要从事林业地理信息系统与遥感技术应用、竹林资源遥感监测和碳储量估算模型构建等方面的教学和研究工作。目前，主持国家自然科学基金与浙江省自然科学基金各一项。已在《International Journal of Remote sensing》、《Journal of Applied Remote Sensing》、《林业科学》等国内外刊物发表论文多篇。
教学工作：
讲授本科生《地理信息系统原理与方法》，《计量地理学》课程。
近五年主持和参与的科研项目：
1.面向对象的多尺度毛竹林碳储量遥感估算模型研究（31300535），国家自然科学基金（青年），2014-2016，主持；
2.综合多尺度分割和多源遥感的毛竹林分布信息提取方法研究(LQ13C160002)，浙江省自然科学基金（青年），2013-2015，主持。
近五年发表的论文：
1.Ning Han,Huaqiang Du, Guomo Zhou,Xiaojun Xu,Hongli Ge,Lijuan Liu,Guolong Gao,Shaobo Sun. Exploring the synergistic use of multi-scale image object metrics for land-use/land-cover mapping using an object-based approach.International Journal of Remote Sensing, 2015, 36(13):3544-3562
2.Ning Han, Huaqiang Du, Guomo Zhou, Xiaoyan Sun, Hongli Ge，Xiaojun Xu. Object-based classification using SPOT-5 imagery for Moso bamboo forest mapping. International Journal of Remote Sensing, 2014,35(3):1126–1142
3.Ning Han, Huaqiang Du, Guomo Zhou, Xiaojun Xu, Ruirui Cui, Chengyan Gu. Spatiotemporal heterogeneity of Moso bamboo aboveground carbon storage with Landsat Thematic Mapper images: a case study from Anji County, China. International Journal of Remote Sensing, 2013,34(14):4917–4932
4.Ning Han, Ke Wang, Liang Yu, Xiuying Zhang. Integration of texture and landscape features into object-based classification for delineating Torreya using IKONOS imagery. International Journal of Remote Sensing, 2012,33(7): 2003–2033
5.Ning Han, Jing Wu, Amir Reza Shah Tahmassebi, Hongwei Xu, Ke Wang. NDVI-Based Lacunarity texture for improving identification of Torreya using Object-Oriented method. Agricultural Sciences in China, 2011,10(9):1431–1444
6.韩凝,张秀英,王小明,陈利苏,王珂.高分辨率影像香榧树分布信息提取.浙江大学学报(工学版), 2010, 44(3): 420–425
7.韩凝,张秀英,王小明,王珂.面向对象的IKONOS影像香榧树分布信息提取研究.浙江大学学报(农业与生命科学版), 2009, 35( 6): 670–676
8.韩凝,张秀英,蒋玉根,王珂.土地利用方式及土壤理化性质对有效态锌累积的影响.水土保持通报, 2009, 29(1):70–73
9.孙晓艳,杜华强,韩凝,葛宏立,谷成燕.面向对象多尺度分割的SPOT5影像毛竹林专题信息提取.林业科学, 2013, 49(10):80–87
10.Xiaoyan Sun, Huaqiang Du,Ning Han, Guomo Zhou, Dengsheng Lu, Hongli Ge, Xiaojun Xu, Lijuan Liu. Synergistic use of Landsat TM and SPOT5 imagery for object-based forest classification. Journal of Applied Remote Sensing, 2014, 8: 0835501–08355015
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