Smith

以第一作者发表SCI论文5篇，其中中科院一区Top期刊论文4篇、二区Top期刊论文1篇，发表于 ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing（IF 12.2）、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（IF 8.6）、IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing（IF 5.3）等期刊。申请及授权国家发明专利5项。

【研究方向】

大方向：人工智能、计算机视觉、遥感智能解译、多模态影像匹配、三维重建、图像增强

细分方向：卫星立体影像匹配、高精度DSM自动生成、多源遥感影像配准与融合、不确定性感知深度学习、Transformer视觉模型、声呐图像超分辨率与增强、复杂场景下的目标信息恢复、深度学习模型工程化部署

【可指导区位】

可针对SCI一区至四区国际期刊论文、遥感与计算机视觉方向会议论文、硕博毕业论文、本科生科研训练项目等提供指导。

可指导主题包括：遥感影像处理、卫星影像三维重建、立体匹配、图像配准、多模态图像融合、图像超分辨率、声呐图像增强、深度学习模型设计、Transformer网络、概率建模与不确定性估计、AI算法工程实现等方向。

【指导经验】

具备较丰富的科研协作与项目带队经验，熟悉本科生、研究生在论文选题、文献调研、实验设计、代码实现、结果分析和论文写作中常见的问题。能够结合学生基础与研究目标，帮助其明确研究问题、拆解技术路线、完善实验方案，并提升论文表达的逻辑性与学术规范性。帮助过多名研究生发表1区论文。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

理论与实践并重：从研究问题凝练、数学建模、网络结构设计到实验验证，帮助学生建立完整科研思维。

精细化论文指导：围绕创新点提炼、相关工作梳理、方法描述、实验设计与结果分析，提供系统化论文写作建议。

代码与实验教学：可指导学生完成 PyTorch、OpenCV、NumPy 等深度学习与图像处理代码实现，帮助定位实验问题并优化模型性能。