工作经历：

2026.02 至今，海南大学，生物医学工程学院，教授

2015.12-2026.01，中国地质大学（武汉），机械与电子信息学院，副教授

2011.03-2015.12，中国地质大学（武汉），机械与电子信息学院，讲师

 教育经历：

2006.09-2011.03，华中科技大学，图像识别与人工智能研究所，工学博士

2008.09-2010.09，美国普渡大学，联合培养博士

2004.09-2006.06，山东大学，自动化学院，工学博士

2000.09-2004.06，山东大学，自动化学院，工学学士

 主要研究领域：

1. 基于深度学习的生物医学图像处理

2. 跨域遥感图像分类和目标检测

3. 机器学习算法研究

 代表性学术论文（第一作者和通讯作者）：

[1] L. Ma, Y. Yang, G. Wang, Z. Li, W. Sun, and Q. Du, “Open-set domain adaptation for hyperspectral image classification based on reconstruction discrepancy and feature alignment,” IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol.18, pp.24829-24847, 2025.

[2] R. Tang, L. Ma, Y. S. Li, and Q. Du, “Knowledge graph-guided deep network for hyperspectral remote sensing image classification,” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol.22, Art.no. 5502805, 2025.

[3] L. Ma, X. Xu, X. Yang，“Multi-level distribution alignment based domain adaptation for segmentation of 3D neuronal soma images,” Journal of Innovative Optical Health Sciences, vol.18, no.6, Art. no. 2550020, 2025.

[4] S. Luo, L. Ma, X. Yang, D. Luo, and Q. Du, “Self-Training-Based Unsupervised Domain Adaptation for Object Detection in Remote Sensing Imagery,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.62, Art. no. 5640621, 2024.

[5] S. Luo, L. Ma, X. Yang, and Q. Du, “Multilevel Unsupervised Domain Adaptation for Single-Stage Object Detection in Remote Sensing Images,” IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol.17, Art.no. 19420, 2024.

[6] L. Ma, Q. Zhong, Y. Wang, X. Yang, and Q. Du, “A 3D semantic segmentation network for accurate neuronal soma segmentation,” Journal of Innovative Optical Health Sciences, vol.18, no.1, Art. no. 2450018, 2024.

[7] Z. Liu, L. Ma, and Q. Du, “Class-wise distribution adaptation for unsupervised classification of hyperspectral remote sensing images,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 59, no. 1, pp. 508–521, January 2021.

[8] L. Ma, M. M. Crawford, L. Zhu and Y. Liu, “Centroid and covariance alignment-based domain adaptation for unsupervised classification of remote sensing images,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 57, no. 4, pp. 2305–2323, April 2019.

[9] L. Ma, M. M. Crawford, X. Yang, and Y. Guo, “Local manifold learning based graph construction for semi supervised hyperspectral image classification,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 53, no. 5, pp. 2832–2844, May 2015.

[10] L. Ma, M. M. Crawford, and J. Tian, “Local manifold learning-based k-nearest-neighbor for hyperspectral image classification,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol.48, no.11, pp. 4099-4199, August 2010.

 专利：

[1] 徐旋泰，马丽，杨孝全，一种3D 脑神经元胞体图像分割算法、介质、设备，专利号：ZL202510097738.2，公告号：CN119942123B，授权公告日：2025年10月14日.

[2] 李书悦，马丽，一种基于多分类器的小样本高光谱图像语义分割方法及系统，专利号：ZL 202211475095.3，公告号：CN115908924B，授权公告日：2025年8月5日.

 科研项目：

1. 主持国家自然科学基金面上项目（61771437）：基于动态联合图进行迁移学习的遥感图像分类方法研究。

2. 主持国家自然科学基金青年基金（61102104）：基于流形学习算法进行图结构设计的高光谱图像分类技术研究。

3. 主持多谱信息智能处理技术全国重点实验室开放基金，基于无监督域适应的遥感图像目标检测方法。

4. 主持智慧地球重点实验室开放基金，基于无监督迁移学习的地理空间语义信息提取方法研究。

 获奖：

1. 2023年，第七届全国高等学校电子信息类专业青年教师授课竞赛，参赛课程：模式识别，荣获华南赛区二等奖；

2. 2019年，学校本科教学质量评价优秀（前10%）；

3. 2018年，学校本科教学质量评价优秀（前10%）；

4. 2017年，学校本科教学质量评价优秀（前10%）；

5. 2015年，湖北省第十六届自然科学优秀学术论文二等奖；

6. 2015年，学校本科教学质量评价优秀（前10%）；

7. 2014年，学校第七届青年教师讲课比赛一等奖。

 招生需求：

生物医学工程、通信工程、电子信息、计算机和人工智能、数学及相关专业的硕士研究生。

 联系方式：

邮箱：mali@hainanu.edu.cn