SCI 论文SCI 第一作者
中文核心中文核心第一作者
发明专利三项均实质审查中
科研项目国家及省部级项目经历
Research Focus
研究方向
聚焦复杂遥感场景中的多源信息互补与语义先验利用，研究光学—时序 SAR 融合，以及视觉语言大模型语义向像素级监督的转化。
光学与时序 SAR 融合
利用光学影像的空间、纹理与光谱信息，结合时序 SAR 的全天时散射变化信息，研究多源遥感数据的互补建模。
视觉语言大模型语义引导
构建语义教师，将大模型生成的图块级语义转化为稀疏像素监督，提升困难样本与模糊边界的分割稳定性。
高分辨率遥感分类与分割
面向地表覆盖、农业地块、水体和雪崩等目标，开展分类、语义分割和实例分割研究。
遥感算法工程化
完成数据预处理、模型开发、训练评估、批量推理、结果管理与可视化平台构建。
Core Strengths
核心优势
A / 01 · VLM
大模型语义引导方法
构建本地视觉语言大模型语义教师，将图块级高层语义转化为困难样本的稀疏像素监督，并完成跨架构实验验证。
- 本地大模型语义生成
- 困难样本筛选与监督注入
- 五类分割架构验证
B / 02
多源与多模态建模
联合建模光学影像、时序 SAR 与大模型语义先验，开展多区域、多模型验证。
C / 03
代码与实验能力
使用 Python 与 PyTorch 完成预处理、训练推理、模型复现、参数调试、指标统计及结果可视化。
D / 04
科研与工程闭环
覆盖科学问题分析、数据集构建、模型设计、代码实现、实验验证、论文与专利材料整理，以及平台软件开发。
问题数据模型实验成果平台
Selected Research
代表性研究成果
围绕多源融合、视觉语言大模型语义引导与高分辨率实例分割形成三项代表成果。
01Multimodal Classification
SCI · 第一作者 · 2026International Journal of Digital Earth
Dual-Branch D-WNet
A classification method for cloudy remote sensing images integrating optical and time-series SAR features
- 研究问题
- 云雾、阴影与时序缺测会削弱光学影像可用性，单一数据源难以保证复杂场景下的分类稳定性。
- 核心方法
- 构建光学与时序 SAR 双分支；以 ConvLSTM 建模时序散射特征；通过局部—全局双注意力进行自适应融合，并以跨层残差引导改善边界表达、缓解 SAR 噪声。
- 个人主要工作
- 围绕光学与时序 SAR 联合分类问题，完成多源数据组织、模型设计、代码实现、训练验证和实验结果分析。
86.58%扎陵湖—鄂陵湖 OA
78.89%甘肃研究区 OA
81.58%加州研究区 OA
.829 · .700 · .782三研究区 Kappa
02Semantic-guided Segmentation
视觉语言大模型 · 语义教师CN202610138159.2
视觉语言大模型语义教师引导的遥感图像分割方法
将大模型的图块级语义先验转化为像素级附加监督。
- 研究问题
- 常规视觉分割模型在边界模糊、纹理相似、阴影干扰和困难样本区域容易出现局部判断不稳定。
- 核心方法
- 本地部署视觉语言大模型生成图块语义，以预测熵、置信度与前景比例筛选困难样本，将语义转化为稀疏像素监督，并在五类分割架构上验证。
- 个人主要工作
- 完成大模型语义教师构建、困难样本筛选、监督注入与多架构实验验证。
+0.0361IoU 平均提升
+0.0301F1 平均提升
+0.0290Dice 平均提升
在水体与玉米地块任务、五类分割架构上获得稳定增益。
03Avalanche Instance Segmentation
第一作者 · CSCD 核心 · 已录用《遥感技术与应用》
SEAF-YOLOv11
融合浅层感知的 YOLO 雪崩实例分割网络
- 研究问题
- 雪崩目标尺度变化大、边界不规则，标准 YOLO 模型容易在远距离小目标与模糊边缘区域出现漏检或掩膜粗糙。
- 核心方法
- 在 YOLOv11 基础上增强浅层特征，设计 ASF-P2 浅层选择性融合模块，引入通道与空间双注意力，并协同优化检测与实例分割。
- 个人主要工作
- 围绕高分辨率浅层特征利用问题，完成模型结构改进、数据集组织、代码实现、对比实验、消融实验和复杂度分析。
+9.99%Mask mAP@0.95：41.45% → 45.59%（+4.14 个百分点，640×640 输入）。
Research Workflow
从遥感数据到工程部署
覆盖科研问题落地所需的完整方法与工程流程。
- 01遥感数据获取
- 02预处理与样本构建
- 03多源 / 多模态模型设计
- 04训练与参数调试
- 05对比和消融实验
- 06分类与分割结果
- 07平台展示与工程部署
Publications & Patents
论文与专利
SCI 论文 1 篇、中文核心论文 1 篇，发明专利申请 3 项。
01
论文成果
Dual-branch D-WNet: a classification method for cloudy remote sensing images integrating optical and time-series SAR features
International Journal of Digital Earth
融合浅层感知的 YOLO 雪崩实例分割网络
《遥感技术与应用》
02
发明专利申请
3 项
CN 01实质审查中
CN202411310129.2
- 技术方向
- 多模态遥感影像分类
- 个人工作
- 核心方法设计与模型实现
CN 02 · VLM实质审查中
CN202610138159.2
- 技术方向
- 视觉语言大模型语义引导的遥感图像分割
- 个人工作
- 核心方法提出与主要实验验证
CN 03实质审查中
CN202610299244.7
- 技术方向
- 遥感智能解译相关方法
- 个人工作
- 深度参与方法设计、代码实现、实验验证和成果整理
Research Experience
科研经历
参与国家自然科学基金、甘肃省科技计划及校级科研项目，研究内容涵盖植被变化、地表覆盖与地质灾害遥感。
01
科研项目
- 01骨干
国家自然科学基金青年基金
祁连山小流域尺度植被变化检测
- 02骨干
国家自然科学基金青年基金
地理环境一致性约束的图神经网络滑坡易发性评价方法
- 03骨干
甘肃省科技计划面上项目
黄河流域中上游多尺度植被变化监测与预测方法研究及其应用示范
- 04骨干
甘肃省科技计划面上项目
基于浅学习与深度学习结合的时序遥感影像分类方法研究——以甘肃省土地利用与地表覆盖提取为例
- 05参与
兰州交通大学重点研发项目
星空地一体化铁路地质灾害勘察智能集成技术
03
学术会议
- 遥感青年科学家沙龙学术研讨会太原 · 分会场报告
- 第十一届高校 GIS 论坛兰州
04
奖励
- 研究生二等学业奖学金
- 研究生二等学业奖学金
Research & Engineering Skills
算法与工程能力
具备遥感数据处理、大模型与深度学习方法开发、实验评估及平台实现能力。
大模型与深度学习方法
遥感数据与任务
实验与评价
工程实现
- 姓名
- 药皓博
- 英文姓名
- Haobo Yao
- 学校
- 兰州交通大学
- 专业
- 测绘科学与技术
- 当前研究
- 遥感智能解译、多源融合、视觉语言大模型