陈楠(1975-)，男，福建厦门人，博士，研究员，博士生导师。1992-1996年就读于西北大学城市与资源学系(原地理系)，自然地理专业，获理学学士学位。1999-2002年就读于西北大学城市与资源学系,地图学与地理信息系统专业，获理学硕士学位。2002-2005年就读于山东科技大学和中国测绘科学研究院,大地测量学与测量工程专业,2005年6月获工学博士学位,同年7月至今在福州大学工作。
2005年以来，主持以下项目：国家自然科学基金项目“基于DEM的地貌体复杂网络谱研究”(编号：41771423）、国家自然科学基金“基于信息论的地形因子精度研究”（编号：41001254）、福建省自然科学基金项目“基于DEM的地形音乐研究”（编号：2023J01421）、福建省自然科学基金项目“基于信息论的地形因子提取过程模型的研究”（编号：2009J01214）、福建省自然科学基金项目“比例尺与水平分辨率对DEM提取地形因子精度影响研究”(编号：D0610007)、福建省自然科学基金项目“信号处理理论在地形因子精度研究中的应用”(编号：2014J01155)、福建省科技计划重点项目“地形因子精度评价方法的推广和应用”(编号：014Y0032)、福建省社会发展引导性(重点)项目“顾及地形起伏的太阳辐射快速模拟技术及其在茶叶种植中的应用”（编号：2018Y0054）、福建省教育厅科技项目“地形因子精度的熵评价体系与信道特征研究”（编号：JA09028）、福建省青年科技人才创新基金项目“基于GIS的人口空间分布特征与经济发展的关系研究”(编号：2005J007)、福建省社会科学规划项目“基于GIS的中国人口分布和经济发展的空间相互关系研究”(编号：2007B2067)、中科院资源与环境信息系统国家重点实验室开放研究基金课题“基于DEM提取的坡度与坡向精度分析与误差纠正”(编号：A0711)。
2005年以来，参与以下项目：国际科技合作与交流专项“空间信息集成技术及其在资源环境管理中的应用“（编号FP7-PEOPLE-2009-IRSES(No.247608)），国家重点基础研究发展计划(973计划)(前期研究专项)“基于混合遗传算法和LBS的动态VRP研究”（编号2007CB316507），福建省各厅局科技计划项目“智能规划激光精准指引手术系统在腰椎病变的开发“（编号2017Y9021），福建省卫生教育联合攻关计划项目“神经外科智能导航关键算法构建及虚拟现实拟合技术“（编号2019-WJ-09 ），中国外语教育基金“基于信息论的大学英语考试作文句法复杂性研究”(编号ZGWYJYJJ10A106)。
2009年获福建省科学技术奖一等奖1项《基于遥感数据的海峡两岸数字地貌制图和国土资源监测研究》，2014年获福建省科学技术奖三等奖1项《南方丘陵区土地利用多尺度监测、评价与规划的关键技术及应用》。国家发明专利授权5项。
所指导研究生获得以下奖励：2013-2014年度福州大学优秀硕士学位论文奖，2021-2022年度福州大学优秀硕士学位论文奖，2022届研究生国家奖学金，福州大学2022届优秀毕业生荣誉称号，2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛浙江赛区选拔赛研究生组三等奖，2024年（第十届）全国大学生统计建模大赛福建赛区 赛区选拔赛研究生组三等奖，2021-2022 福州大学 博士研究生新生奖学金(一等奖)，2024年博士研究生中期优秀学业奖，2021-2022年数字中国研究院 升学先进个人。2022届毕业研究生林偲蔚（目前在南京大学攻读博士学位，将赴帝国理工学院访学）获批国家自然科学基金青年学术基础研究项目（博士研究生）“火星谷地成因机制及其对气候环境的启示”，并获得2024年南京大学博士研究生国家奖学金。
感兴趣的研究领域有:数字地形分析（包括地貌体复杂网络谱，行卫星太阳辐射与光照模拟，地形音乐，人脑DEM），空间信息容量，银河系星团空间结构等。2007年9月在科学出版社出版专著《人口经济学中的GIS与定量分析方法》。曾讲授研究生课程《地理信息系统高级教程》（双语）、《地理信息科学》（双语）和《GPS基本原理及应用》。
课题组微信公众号
博士生招生：福州大学 计算机与大数据学院 电子信息专业（时空智能与信息化） 博士生导师
硕士生招生：福州大学 数字中国研究院（福建）地理学专业 硕士生导师
福州大学 数字中国研究院（福建）测绘工程专业 硕士生导师
所获得的主要学术成果如下:
1 矢栅转换误差
设矢量点A的平面坐标满足二元正态分布，其均值为A0。矢量点A转换为栅格点G，那么A0需要在G内，而A可能在G外，由此带来误差。而矢量栅格转换是许多空间分析的第一步，第一步中的误差可能制约着后继分析结果的可靠性。
运用信息论与概率论,研究了矢量点与栅格点互相转换,以及矢量线与栅格线互相转换所带来的位置不确定性变化和误差｡推导出计算这些不确定性的理论公式和相应的实用公式｡依据这些公式提出计算(在进行矢量点转换为栅格点,或将矢量线转换为栅格线时)最适宜栅格尺寸的方法｡指出栅格点位置不确定性会对后继的空间分析(如复合叠置分析,查询分析)的结果造成影响。详见
CHEN, Nan. Influence of conversion on the location of points and lines: The change of location entropy and the probability of a vector point inside the converted grid point[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2018, 137: 84-89.
2 DEM旋转与坡度
Fig.2 DEM is rotated by the angle of t
当DEM旋转角度t后，所计算出的中心点（Z5）坡度发生变化。此变化值成为坡度误差的来源。
运用泰勒展开方法,证明了在DEM旋转时,所计算出的坡度误差是关于旋转角度的正弦函数族,且该正弦函数族的最小正周期为π/2。详见
CHEN, Nan, et al. Influence of DEM orientation on the error of slope calculation[J]. Earth Science Informatics, 2014, 7(04):277–285.
3 DEM分辨率与坡度
Fig.3 Sketch map of topographic profile
当采样间距扩大(由MN到MK)后，坡度反而增加（AC，蓝色虚线，增加到AB，红色实线）（见Fig.3）
运用泰勒展开方法,证明了DEM分辨率的粗略化不一定造成所提取坡度的减小｡若地表可以表示为坐标x,y的函数f(x,y),则坡度的增减与由f(x,y)的1阶和3阶(混合)偏导数有关。详见
陈楠. DEM分辨率变化对坡度误差的影响[J].武汉大学学报(信息科学版), 2013, 38(05): 594-599.
陈楠. DEM分辨率与平均坡度的关系分析[J].地球信息科学学报, 2014,16(04):524-630.
4 太阳辐射空间谱
Fig.4 Slope-mean shielded astronomical solar radiation spectrums in a year in each of the six test areas: Suide, Ansai, Yanchuan, Fuxian, Yijun and Chunhua, over the Loess Plateau, China. Note the slope was classified into ten classes (numbered from 1 to 10 in figure): 0°-<5°, 5°-<10°, 10°-<15°, 15°-<20°, 20°-<25°, 25°-<30°, 30°-<35°, 35°-<40°, 40°-<45° and 45°-90°.
此谱的横轴为坡度分类编号，纵轴为平均天文辐射。
提出了一类谱的概念和方法用于揭示地面起伏与太阳光照时间以及与太阳辐射的空间关系和相应的空间结构。找到了研究该稳定空间结构的最小分析窗口面积,研究结果对于实际研究中样区最小面积的确定具有指导意义。详见
CHEN, Nan. Deriving the slope-mean shielded astronomical solar radiation spectrum and slope-mean possible sunshine duration spectrum over the loess plateau[J]. Journal of Mountain Science, 2020, 17(01): 133-146.
CHEN, Nan. Spectra method for revealing relations between slope and possible sunshine duration in China[J]. 2020, Earth Science Informatics, 13(03), 695–707.
此外，完成了中国范围内太阳可照时间和辐射的计算，并找到其分布的空间规律。详见
周文臻,陈楠.天文辐射空间分布与尺度效应研究[J].地球信息科学学报,2018,20(02):186-195.
5 行（卫）星太阳辐射
采用并行计算技术，顾及星球表面的起伏遮蔽效用，使用相应的DEM，计算了地球，火星，水星，月球，谷神星，灶神星表面太阳可照时间和太阳辐射。并将前述辐射空间谱的概念成功推广至火星。详见
Lin S, Chen N. DEM Based Study on Shielded Astronomical Solar Radiation and Possible Sunshine Duration under Terrain Influences on Mars by Using Spectral Methods[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2021, 10(02): 56.
郭连鹤,陈楠.模拟火星地表可照时间的搜索半径研究[J].测绘科学,2021,46(09):157-167.
Lin S, Chen N, Zhou Q, Lin T, Li H. A Scheme for Quickly Simulating Extraterrestrial Solar Radiation over Complex Terrain on a Large Spatial-Temporal Span—A Case Study over the Entirety of China[J]. Remote Sensing. 2022, 14, 1753.
Lin S, Wang X, Chen N. Direct solar radiation distribution and driving mechanisms on planetary surfaces–Moon, Mars, Ceres, and Mercury[J]. Icarus, 2024: 116402.
刘奇祺,陈楠,林偲蔚.月表可照时间谱和太阳辐射谱空间分布特征研究[J].深空探测学报(中英文),2021,8(06):614-624.
范玉贵,陈楠,林偲蔚.水星可照时间与搜索半径影响因素研究[J].海南大学学报(自然科学版),2024,42(01):67-77.
刘伟，陈楠. 谷神星表面地形遮蔽判断研究及其太阳辐射模拟[J].深空探测学报(中英文),2023,10(06);1-12.
万佳旭,陈楠.流域演化过程中天文辐射空间分布[J].海南大学学报(自然科学版),2024,42(03):268-277.
林婷敏,陈楠,林偲蔚.2015—2020年植被吸收光合有效辐射的时空特征及影响因素分析[J].生态科学,2024,43(02):211-222.
6 坡度描述误差
将Fig.3所示坡度变化（包括增加和减小）定义为坡度描述误差。并研究了此误差在计算太阳辐射和日照时间过程中的传播特征。详见
Chen, N. Scale problem: Influence of grid spacing of digital elevation model on computed slope and shielded extra-terrestrial solar radiation[J]. 2020, Frontiers of Earth Science, 14(1): 171-187.
7 地形因子精度
基于信息熵的概念提出对地形因子精度进行评价的方法和指标｡并获得了根据该指标计算最适宜的DEM分辨率的通用公式,研究结果对于在保证地形因子精度条件下,减小数据量,节约人力､物力和财力具有重要意义。详见
陈楠. 基于信息损失量的坡度精度分析[J]. 地球信息科学学报, 2014,16(06):852-858.
陈楠. 剖面曲率精度变化与DEM分辨率关系[J]. 中国矿业大学学报, 2013, 42(01): 147-151.
陈楠等. 基于地形因子信息量的数字高程模型分辨率的选择[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2009, 34(06): 692-695,705.
8 地形音乐
提出了地形音乐的概念。将地形的起伏映射为音乐，提取地形音乐的多种乐理指标。根据以上指标成功地完成了地貌类型自动识别的实验。详见
LIN S, YU Y, CHEN N，et al. Using music and music-based analysis to model and to classify terrain in geomorphology[J]. Earth Surface Processes and Landforms, 2024:1-16.
余逸凡,陈楠.采用数据可听化的地形剖面线分析方法[J].华侨大学学报(自然科学版),2022,43(02):260-270.
谢静,陈楠,林偲蔚.基于地形音乐的地形定量分析与空间分异研究[J]地球信息科学学报,2023,25(05):924-934.
SUN Z， CHEN Nan， WANG C，et al. Terrain music spectrum: An effective model for landform interpretation and recognition[J]. Progress in Physical Geography 2025, 49(4): 400–420.
9 地貌体复杂网络谱
提出地貌体复杂网络谱的概念，以此概念研究了中国黄土高原沟壑发育特征，并使用复杂网络指标完成了地貌类型的自动识别研究。详见
Lin S, Chen N*. Employment of Continuous Slope Cumulative Frequency Spectrum in geomorphology quantitative analysis – a case study on Loess Plateau[J]. Geomorphology, 2022, 415, 108405.
Lin S, Chen N*, He Z. Automatic Landform Recognition from the Perspective of Watershed Spatial Structure Based on Digital Elevation Models. Remote Sensing. 2021, 13, 3926.
Lin S, Xie J, Deng J, Qi M, Chen N*. Landform classification based on landform geospatial structure–a case study on Loess Plateau of China[J]. International Journal of Digital Earth,2022,1-24.
Lin S, Chen N. Exploring watershed structural variation during watershed evolution process under artificial rainfall experiment[J]. Earth Science Informatics, 2023, 16(2): 1-18.
贺卓文,陈楠.复杂网络理论在黄土高原沟谷地貌特征研究中的应用[J].地球信息科学学报,2021,23(07):1196-1207.
汪凯,陈楠.顾及空间特征的地形特征点提取方法[J].测绘科学,2021,46(02):192-202.
林偲蔚,陈楠,刘奇祺,贺卓文.基于DEM小流域复杂网络的黄土高原地貌自动识别研究[J].地球信息科学学报,2022,24(04):657-672.
戚梦,陈楠,林偲蔚,周千千.引入集水区复杂网络的中国地貌识别研究[J].地球信息科学学报,2023,25(05):909-923.
WANG C, CHEN N*, SUN Z. Quantitatively analyzing loess landforms from the perspective of peaks intervisibility[J]. Journal of Mountain Science. 2025, 22(5): 1748-1767.
李思佳,陈楠,姜洪涛,欧梦瑶. 基于斜坡单元复杂网络的地貌类型识别研究[J].地理与地理信息科学,2025，(已录稿）
10 坡度坡向的算法
指出黄土高原提取坡度和坡向的最适宜算法。详见
陈楠等. 黄土高原提取坡向的最适宜算法[J]. 测绘科学, 2009, 34(04): 61-63.
陈楠. 黄土高原丘坡信息DEM提取算法的应用[J]. 地球信息科学, 2006, 8(03): 69-75.
11 地形谱
我们将坡形形态和地学信息图谱概念向结合，提出了坡形谱的概念。坡形谱可以用于地貌形态描述和地貌发育演化描述。详见
JIANG, H., CHEN, N., Wang, C. et al. Geomorphological evolution of small watershed on the Chinese Loess Plateau based on slope shape spectra. Earth Science Informatics 2025,18, 394.
12 人口空间分布特征与经济发展关系
提出顾及空间特征的人口经济系统发展的非线性动力学模型,并求出相应微分方程组的定态解。基于灰色理论预测了中国人口空间分布模式。详见
陈楠. 人口总量及其空间分布特征与经济发展关系的动力学研究[J]. 测绘科学, 2006, 31(04): 14-16.
陈楠等,人口经济学中的GIS与定量分析方法[M]. 2007,科学出版社.
张开洲,陈楠.1990-2010年福建省县域人口老龄化时空演变特征及其驱动机制[J].地理科学进展,2014,33(05):605-615.
张开洲,陈楠.西部大开发10a甘肃县域经济空间格局演变分析[J].宁夏大学学报(自然科学版),2014,35(02):162-168.
陈楠,林宗坚,王钦敏,等.基于灰色理论的中国人口空间分布模式预测[J].经济地理,2006,(05):759-762.
13 人口迁移模型
提出中国人口迁移与人口经济压力关系的数学模型。详见
陈楠. 中国人口经济压力与人口迁移的定量分析[J]. 中国人口科学,2005(06): 30-37.
陈楠等,人口经济学中的GIS与定量分析方法[M]. 2007,科学出版社.
14 劳动人口比例泛函模型
提出了描述劳动人口比例与经济发展间关系的泛函模型。使用变分法求解该模型，计算出最佳劳动人口比例的函数式，并计算出社会生产总量达到最佳生产状态所需的时间函数。详见
陈楠等,人口经济学中的GIS与定量分析方法[M]. 2007,科学出版社.
15 银河系空间结构
使用了空间分析方法研究了银河系球状星团的空间结构。详见
林伟斌,陈楠.球状星团成员星的空间相关性分析[J].天文学报,2024,65(01):11-20.
16 人脑DEM
我们提出了人脑DEM的概念。将人脑表面的起伏类比为地形的起伏。使用本专业特有的数字地形分析方法，研究了阿尔茨海默症患者与健康者大脑的表面形态，找到可用于阿尔茨海默症的辅助诊断的4种地形因子。详见
杨子豪,陈楠.数字地形分析方法在大脑皮层形态研究中的应用[J].上海交通大学学报（医学版）,2023,43(03):342-349.
17 空间分析
空间分析方法在服务于社会需求方面所作的研究。详见
Zhou Q, Chen N*, Lin S. A Poverty Measurement Method Incorporating Spatial Correlation: A Case Study in Yangtze River Economic Belt, China. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2022, 11, 50.
贺卓文,陈楠.福建省新冠肺炎的空间分布特征与影响因素[J].地理空间信息,2022,20(07):15-21.
杨晓荣,陈楠.基于多源数据的福建省人口数据空间化研究[J].贵州大学学报(自然科学版),2019,36(02):79-84, 95.
福建省科普创作平台微信公众号科普文
18 智能交通流量预测
Zhou Q, Chen N*, Lin S. FASTNN: A Deep Learning Approach for Traffic Flow Prediction Considering Spatiotemporal Features[J]. Sensors. 2022; 22(18):6921.
Zhou Q, Chen N. MSTMN: a novel meta-attention-based multi-task spatiotemporal network for traffic flow prediction[J].Neural Computing and Applications, 2024, 36(36):23195-23222.
19计算机视觉
Song C, Chen N, Xu YX, et al. Field- of- view modeling of hilly terrain based on physically based rendering of spatial–temporal variations within optical radiation[J]. Transactions in GIS, 2024, 28: 2005–2024.
1. 组内表扬与感谢（本组最核心的教育方法是：扬善于公庭；本组的教育理念是：教育在于鼓励学生，唤醒学生心中的巨人，同时教育理念受到柳宗元的文章《种树郭橐驼传》和《梓人传》的启发）。
2. 《古文观止》文章（《郑伯克段于鄢》）与唐诗宋词（《春望》）写作逻辑的学习。
3. 文学作品 （《许三观卖血记》）读后感分享。
4. 诺贝尔奖项（2014 年生理学或医学奖“大脑定位系统”）内容的学习。
5. 《新概念英语》课文（第4册第2课《Spare that spider》）写作逻辑的学习。
6. 专业学术文章《City2vec: a new method for learning knowledge about population mobile networks》 的学习。
7. 二年级研究生模拟开题报告汇报（汇报时长 10 分钟，使用秒表计时；脱稿汇报）。
8. 一年级研究生汇报对高年级研究生所执行课题或研究的理解。
9. 博士生和三年级研究生汇报毕业论文进展情况。
10.讨论。
第1环节，需要对组内具体的人和事情进行表扬或感谢，这样可以培养我们的观察能力，概括能力，表达能力，也便于融治组内氛围。所有表扬和感谢均记录下来，贴在办公室照片墙上。目前每周在本组群里作一次表扬或者感谢，并记录下来，也贴在办公室照片墙上。
第2、3和5环节有利于提高我们作为科研工作者的中英文写作能力和表达能力（《古文观止》，《新概念英语》，唐诗宋词以后每次组会必学）。
第4环节为跨学科的学习，有利于开阔我们的学术视野。
会议1-5环节通过腾讯会议网上公开。
本组作正式报告（如开题报告，预答辩，答辩等）均要求学生按照演讲的标准进行报告。演说词需背记在心，脱稿站立演讲，演讲时间有限制；对演讲的姿态，着装，回答问题的技巧有相应要求。
课题组微信公众号发刊文章（本组培养情况介绍）如下：
本课题组历年毕业研究生论文题目表
本课题组已经毕业学生工作或学习单位如下：
国家统计局
甘肃省自然资源厅
福建理工大学智慧海洋学院
闽江学院地理与海洋学院
安徽省芜湖市自然资源规划局
南京大学博士在读，即将赴英国帝国理工学院（2024年世界QS排名第2）留学，同时接受麻省理工学院教授的指导。