曾钰，中国测绘科学研究院副研究员，研究方向为多源遥感影像数据融合、遥感影像智能解译、土地利用/土地覆盖分类及变化检测等。曾获荷兰国际地球信息科学与对地观测学院（ITC）博士研究基金奖学金，于2005年至2007年赴荷兰ITC学习，在导师J.L.van GENDEREN教授指导下，完成博士论文研究工作。曾获加拿大自然研究基金（The Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada，NSERC）奖学金，于2009年赴加拿大University of New Brunswick研修学习。近年来负责或作为主要参加者承担了国家863计划、科技部社会公益研究、国土资源部、国家测绘地理信息局、总参二部技术局等多项国家级、省部级项目，以及与欧空局、EuroSDR等开展的多项国际科技合作项目。在国内外学术刊物和会议上发表学术论文30余篇（其中EI收录9篇），参与1部英文学术专著、3部中文编著撰写，发表英文编著2部，获得11个奖项、3项软件著作权登记。

　　SAR是一种高分辨率微波成像系统，作为一种新型遥感技术，具有全天候、全天时的特点，以其特有的优势与传统遥感系统互补，但其数据解译与分析，又有自身的限制和特点。为了克服遥感影像信息提取单一信息源的不足，发挥光学影像和SAR影像补偿特性相结合的优势进行资源与生态环境的监测与评估，《SAR与光学影像融合的变化信息提取》系统论述了一套基于多时相SAR与光学影像信息融合的变化信息提取方法。该方法在对SAR和光学影像直接像素融合进行变化信息提取和定性与定量分析评价的基础上，针对SAR与光学影像不同的成像机理和图像特点，通过面向对象多分类器集成的模糊信息提取方法实现高分辨率光学影像的高精度信息提取，同时运用灰度共生矩阵（Grey Level Co-occurrence Matrix, GLCM）和分形分析技术，基于支持向量机，通过多尺度多纹理特征融合实现单波段、单极化SAR影像信息较高精度提取。之后，针对城乡接合部土地利用变化特点和研究的重点，将光学影像和SAR影像提取信息在决策级层次融合，通过建立基于规则的软决策，有效抑制传统硬决策变化信息提取存在的“夸大变化”现象发生，进而获取SAR与光学影像综合的变化信息，并发展“扩展概率矢量”评价遥感分类不确定性的一般模型，对变化结果的不确定性在像元尺度上进行分析和评价。