麻金继，男，1975年2月，安徽当涂人；二级教授，博士生导师；全国优秀教师，安徽省第六批（创新类）“特支计划”人才，安徽省首批研究生教学名师，安徽省高校拔尖人才，安徽省学术和技术带头人后备人选，安徽师范大学教学名师；中国环境科学学会环境信息系统与遥感专业委员会委员，中国地理学会信息地理专委会委员，中国地理学会地理信息教育科普委员会委员；安徽省空间遥感学会副理事长，安徽省自然资源标准化技术委员会委员，安徽师范大学学术委员会委员；长期从事环境参数的卫星遥感的研究工作。至今已主持国家自然科学基金四项，安徽省自然科学基金两项，博士后基金一项；主持国家科技重大项目子课题3项。科研成果获得2021年安徽省科技进步一等奖，在Energy、JGR、AR、AE、AMT、JQRST、TGS、RS和遥感学报等相关学术期刊发表论文100余篇，其中检索文章50余篇；在科学出版社出版专著两部，教材一本；获国家授权发明专利5项；软件著作权20项。
教育经历：
1. 1994.7-1998.6，安徽师范大学，物理系，物理学，学士学位；
2. 2002.7-2004.6，中科院安徽光学精密机械研究所，光学遥感，提前攻博；（全日制）
3. 2004.7-2007.6，中国科学院合肥物质科学研究院，光学遥感，博士学位；（全日制）
4. 2009.7-2011.6，中国气象科学研究院，环境参数的卫星遥感，博士后。（全日制）
工作经历：
1. 1998.7-2003.6，安徽师范大学，物理与电子信息学院助教；
2. 2003.7-2006.6，安徽师范大学，物理与电子信息学院讲师；
3. 2006.7-2011.6，安徽师范大学，物理与电子信息学院副教授，硕士生导师；
4. 2011.7-2012.6，安徽师范大学，国土资源与旅游学院教授；
5. 2012.7-现在，安徽师范大学，地理与旅游学院教授，博士生导师。
主持的科研代表性项目：
1. 多源数据协同反演PM2.5浓度和成分研究（42271372），国家自然科学基金面上项目，2023.01-2026.12 ；
2. 多源卫星数据仿真模型及其云/气溶胶参量反演算法研究（41671352），国家自然科学基金面上项目，2017.01-2020.12 ；
3. 多源卫星数据协同反演云参量的模型研究（41271377），国家自然科学基金面上项目，2013.01-2016.12 ；
4. 基于卫星图像同时反演浑浊水域的气溶胶光学特性和水色模型研究（40701132），国家自然科学基金青年项目；2008.01-2010.12 ；
5. 临近空间大气参量超光谱探测技术（2022YFB3901802），科技部国家重点研发计划，2022.11-2026.11；第二课题子课题主持；
6. 中高层大气 OH 自由基三维层析模型的构建研究（E01***），国防科工委民用专项子课题，2014.09-2016.10 ；
7. 气溶胶关联的云参数卫星遥感 （XDA05100004），中科院先导性专项碳专项子课题，2011.01-2015.12 ；
8. 基于 A-Train 系列卫星协同反演云相态方法研究（20100470429），中国博士后基金面上项目，2010.07-2011.12 ；
9. 基于 A-Train 系列卫星数据协同反演云参量方法研究 (1208085MD58)，安徽省自然科学基金面上项目， 2012.07-2014.6 ；
10. 基于 MODIS 图像同时反演海岸带的气溶胶厚度和海色模型研究（07012042），安徽省自然科学基金面上项目， 2007.01-2009.12 ；
11. 安徽省高等学校学科（专业）拔尖人才学术资助项目(2018gxbjD06)，201801-201912；
12. 临时用地智慧管理关键技术与系统研发（2020-K-05），安徽省自然资源厅科技项目，2020.01-2022.12；
13. 芜湖市地理信息产业发展规划，芜湖市委托项目，2015.10-2016.12。
主持的教研代表性课题
1. 安徽省质量工程项目: 空天地一体化遥测虚拟仿真一流课程，2023年。
2. 国家级一流专业建设点：地理信息科学国家级一流专业建设点负责人，2021年。
3. 安徽省一流专业建设点: 地理信息科学国家级一流专业建设点负责人，2019年。
4. 安徽省质量工程项目: 地理空间信息省级教学团队，2015 。
5. 安徽省质量工程项目: 地理过程虚拟仿真实验教学中心，2015 。
代表性成果：
1. 代 表 性 论 文：
Ø Haifeng Xu, Jinji Ma*, Wenhui Luo, Cheng Wan, Zheng Qiang Li. Research on the distribution and influencing factors of fine mode aerosol optical depth optical depth (AODf) in China. Atmospheric Environment, 334,2024:120721.
Ø Guo, J., Ma J*，Li, Z., and Hong, J. Building a top-down method based on machine learning for evaluating energy intensity at a fine scale. Energy 255, 2022:124505.
Ø Li, J., Ma J*, Ye, X. A Batch Pixel-Based Algorithm to Composite Landsat Time Series Images. Remote Sensing 14, no.17，2022:4252.
Ø Lin, X., Ma J*, Chen, H., Shen, F., Ahmad, S., and Li, Z. Carbon Emissions Estimation and Spatiotemporal Analysis of China at City Level Based on Multi‐Dimensional Data and Machine Learning. Remote Sensing 14,no.13，2022: 3014.
Ø Shen F, Zhang Q, Ma J*, et al. Identification of polluted clouds and composition analysis based on GF-5 DPC data. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, 2021，Volume 269, 107659.
Ø Li J, Ma J*, Li C, et al. Multi-information collaborative cloud identification algorithm in Gaofen-5 Directional Polarimetric Camera imagery. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, 2021, Volume 261, 107439.
Ø An, Y., Ma, J.*, Gao, Y., Xiong, W., and Wang, X.: Tomographic retrieval algorithm of OH concentration profiles using Double Spatial Heterodyne Spectrometers, Atmos. Meas. Tech.2020,12， Article 485.
Ø Jinji, Ma*; Guo, Jinyu; Ahmad, Safura; Li, Zheng qiang; Hong, Jin. Constructing a New Inter-Calibration Method for DMSP-OLS and NPP-VIIRS Nighttime Light. Remote Sensing.12, no.6:937，2020.
Ø Haixiao Yu,Jinji Ma*, Safura Ahmad,Erchang Sun, Chao Li, Zhengqiang Li,Jin Hong. Three-Dimensional Cloud Structure Reconstruction from the Directional Polarimetric Camera，Remote Sensing, 11, no.24, 2894-1-24, 2019.
Ø Chao Li, Jinji Ma*, Peng Yang and Zhengqiang Li. Detection of cloud cover using dynamic thresholds and radiative transfer models from the polarization satellite image，Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, Vol.222–223, 196-214, 2019.
Ø Feifei Xu,Jinji Ma*, Shichao Wu, Zhengqiang Li. Identification of Smoke and Polluted Clouds Based on Polarized Satellite Images. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, Vol. 224, 343–354, 2019.
Ø Sifeng Zhu, Xingfeng Chen, Li Liu, Lili Qie, Zhengqiang Li, Jinji Ma*, Shule Ge, Jin Hong, Xin Li,Hailiang Gao, Evaluation of radiometric performance of MODIS visible bands using the Rayleigh scattering method. J. Appl. Remote Sens. 2019,13(1), 018503.
Ø Ma Jinji*, Wu hao, Chao Wang, etc. Multiyear satellite and surface observations of cloud fraction over China, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Vol.119:7655-7666,2014.
Ø Chao Wang, Qiming Liu, Na Ying, Xianhua Wang, Jinji Ma*, Air quality evaluation on an urban scale based on MODIS satellite images, Atmospheric Research, Vol.132-133, 22-34, 2013.
Ø Jinji Ma*, Shizhi Yang, Xian bing Wang, Yanli Qiao. Atmospheric correction: computing atmospheric diffuse transmittance, Atmospheric Research, Vol.80, NO.1, 1-14, 2006.
Ø 王宇瑶, 麻金继*, 李婧晗, 洪津, 李正强.云偏振遥感综述.遥感学报,2022,26(05),852-872.
Ø 张洪海,高一博,李超,麻金继*,方雪静,熊伟. 针对SHS探测仪的中高层OH自由基临边观测仿真研究. 光谱学与光谱分析, 2017, 37(9): 2685-2691.
Ø 麻金继*,李素文.降低 DOAS 系统探测限的新型反演算法研究,光学学报,Vol.29(9),2051-2054,2009.
Ø 麻金继*,乔延利,杨世植;利用MODIS图像反演中国近海海域的气溶胶光学特性,光学学报,Vol.29(8), 2039-2045,2009.
Ø 麻金继*，乔延利，杨世植；基于 MODIS 图像反演海岸带气溶胶光学特性，武汉大学学报（信息科学版）， Vol.34(7)，842-846，2009.
Ø Ma jinji*, Li Suwen. Retrieving Model of Differential Optical Absorption Spectroscopy Based On M-Estimator Robust Regression, Acta Photonic Sinica, Vol.38(8), 2035-2039, 2009.
Ø 麻金继*，陶安，王家成，杨世植.基于 MODIS 图像海岸带二类水的提取,武汉大学学报（信息科学版），Vol.32，第 1 期，78-80，2007.
Ø 麻金继*，杨世植；利用 MODIS 图像反演海岸与海岛的地物光谱反射率,武汉大学学报（信息科学版），Vol.30，第 9 期，791-795，2005.
2. 发明专利：
Ø 一种基于偏振图像的污染云分类识别方法，ZL201810424849.X，发明专利；已授权。
Ø 一种基于偏振图像的云检测方法，ZL201810074212.2，发明专利；已授权。
3. 专著：
Ø 麻金继，王春林，洪津，李正强著，多源卫星云遥感，2021年01月，科学出版社。
Ø 麻金继，熊伟，叶松著，中高层大气OH自由基探测原理与方法，2019年12月，科学出版社。
Ø 麻金继，梁栋栋编著；三维测绘新技术，2018年5月，科学出版社。
Ø 凌善金，梁栋栋，麻金继编著；新编地图学，2017年，科学出版社。
4. 软件著作：
Ø 可复垦资源自动查找系统V1.0；
Ø 违法用地监控系统V1.0;
Ø 基于GF-5DPC图像的大气污染物动态监测系统V1.0
Ø 淮河流域安徽段生态环境动态评价系统V1.0
Ø 偏振图像的云识别系统 V1.0
Ø 一种基于SHS中高层OH浓度反演系统V1.0
Ø 地理信息政务系统 V1.0
Ø 基于天地图的便民地图服务系统 V1.0
Ø 数字城市用户管理审核系统 V1.0
Ø 天地图地理信息公共服务平台 V1.0
Ø 基于天地图的安卓端地图服务系统 V1.0
5. 获奖
Ø 2021年度获安徽省科技进步一等奖（排名第四）；2022年3月
Ø 2023年度安徽省教学成果二等奖（排名第一）；2024年6月
