研究
地理空间数据科学：探究各种人类与自然现象"在哪里"及"为什么"的科学！
研究概述
我的研究专注于时空数据分析、遥感及环境监测。我综合运用先进的地理空间技术、遥感方法和环境建模，理解复杂的水文过程及其对气候变化的响应。凭借约 50 篇同行评审论文，我在冰冻圈研究、全球水循环分析和内陆水体监测方面积累了深厚专长。
研究领域
遥感与地理信息系统
利用卫星影像和地理信息系统，处理、分析和可视化大规模地理空间数据集。
- 卫星数据处理与分析
- 地理空间大数据分析
- 云计算平台（谷歌地球引擎）
冰冻圈研究
利用卫星测高和遥感技术，进行海冰厚度和体积反演、积雪分析以及南极/北极气候变化研究。
- 海冰厚度反演算法
- 积雪物候与动力学
- 南极和北极气候变化
- ICESat 卫星数据分析
全球水循环
地表水制图、水文数据分析及水量平衡研究。
- 地表水动力学
- 水文模型
- 水温监测
生态环境
湖泊和河流水温、水质及水生生态系统监测。
- 水生生态系统健康
- 水质评估
- 环境影响分析
地理空间大数据
面向地球科学应用的云计算分析与高性能计算。
- 大数据处理
- 高性能计算
- 机器学习应用
社会经济应用
遥感在经济分析、城镇化及环境影响评估中的应用。
- 城市发展监测
- 经济影响评估
- 可持续发展
当前项目
Perceptual AI Framework for Integrated Satellite and Multi-Source Aquatic Environment Monitoring
Development of advanced AI frameworks for integrated satellite and multi-source aquatic environment monitoring. This project aims to create perceptual AI systems that combine satellite data with multiple environmental data sources for comprehensive aquatic ecosystem analysis.
Mining spatio-temporal patterns of 40-year surface water temperature for lakes and rivers in the Pannonian ecoregion
Analysis of long-term water temperature trends and heatwaves in Central European lakes and rivers using remote sensing and big data analytics. This project aims to understand the impacts of climate change on aquatic ecosystems in the Pannonian region.
Retrieving key parameters of circum-Antarctic sea ice with altimeter satellites and their spatio-temporal changes
Development of algorithms for satellite altimetry to retrieve sea ice thickness and volume, and analysis of spatiotemporal variability in the Antarctic. This research contributes to understanding polar climate dynamics.
Retrieving Antarctic sea-ice thickness and volume from ICESat and spatio-temporal variability analysis
Spatiotemporal analysis of Antarctic sea-ice thickness and volume using ICESat satellite data and innovative retrieval algorithms. This work provides critical insights into polar climate change.
研究方法
我的研究综合运用先进遥感技术、地理空间大数据分析以及谷歌地球引擎等云计算平台。我开发并应用创新算法进行卫星数据处理，并通过高性能计算处理大规模环境数据集，推动地球科学、水文学、生态学与社会经济学的跨学科合作。
遥感与卫星数据处理
开发卫星测高、多光谱和雷达数据分析算法，反演环境参数（如海冰厚度、水温、积雪覆盖）。
地理空间大数据与云计算
利用谷歌地球引擎和高性能计算，处理、分析和可视化大规模地理空间数据集。
跨学科合作
融合遥感、水文学、生态学和经济学专业知识，解决复杂的环境和气候变化问题。
研究设施与工具
我的研究借助先进的计算和数据资源，包括：
谷歌地球引擎
基于云的地理空间分析平台，用于处理和可视化大规模遥感和环境数据集。
高性能计算集群
用于大规模数据处理、算法开发以及环境和气候数据集仿真。
定制软件工具
开发和部署可互操作软件，用于卫星数据分析、水温监测和地理空间可视化。