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一、基本资料

武汉大学

资源与环境硕士测绘遥感信息工程全国重点实验室 2024年09月 – 2026年06月

中国地质大学（武汉） GPA：4.169/5 排名：1/62

地理空间信息工程本科地理与信息工程学院 2020年09月 – 2024年06月

主修课程：高等数学A1/A2（92/97）、概率论与数理统计A（96）、 python（96）、 C/C++（95）、数据结构（93）、地理信息系统原理B（96）、 GIS算法设计与实现（95）、数字制图学（93）、计算机图形学C（90）

- 两次参与数学建模竞赛，获得2022年全国大学生数学建模竞赛湖北省二等奖及第十九届五一数学建模竞赛二等奖，在备赛阶段广泛接触各类数学模型，在与队友并肩作站的过程中增强团队意识和创新能力。

- 除此之外，还获得有第十四届全国大学生数学竞赛（非数学类）三等奖、“我为师生办实事”第16届信息调研大赛校级一等奖；首届中西部大学生国际笔会英语组优秀奖等奖项。

开放地球引擎OGE www.openge.org.cn 开发骨干 2023年08月 – 至今

开发技术：Scala Python | Spark Hadoop Livy Redis PostgreSQL MinIO

项目描述：地球时空大数据云计算平台，用于地球科学相关研究，类似GEE（Google Earth Engine），支持用户使用代码编辑器/模型组合器调用平台存储的多源异构时空数据和集成的时空分析算子完成地理科学计算任务。

主要工作：参与平台 “开发中心” 的实现与维护，负责计算端及 Ogescript 前端开发，承担后台服务器基础运维

负责遥感影像处理基础算子开发：在Spark框架下完成空间滤波、非监督分类、影像融合等算子的编写、测试及部署；
负责集成Spark MLlib：将Spark MLlib集成至OGE平台，主要包含分类、回归、聚类、模型预测、精度评估五大类功能，实现平台内栅格、矢量、CSV等格式数据全流程的机器学习；
参与Ogescript API设计及编写：将OGC样式的API融合到脚本语言中，解析客户端代码并序列化为计算端所能识别的DAG形式json，实现对云平台后台可用数据及处理功能统一的基于脚本的对象访问；
设计矢量存算技术路线：调研Apache Sedona + PostgreSQL/PostGIS技术路线，借助Maven 编写演示程序；
参与平台日常运维：参与OGE服务器部署、基础排错以及与计算端、前端的协同测试。

基于多源开放数据的非洲贫民窟识别项目负责人 2022年09月 – 2023年09月

技术/软件：Python | ArcGIS Pro（深度学习模块）、ENVI等实验平台、SPSS Pro、Excel

项目描述：本科产学研项目，通过识别和预测贫民窟和非正规住区，即利用影像、建筑覆盖区、人口等数据，在格网尺度下进行数据预处理和特征指标计算，利用机器学习识别和提取该类型的住区，帮助欠发达的地区在测量工具落后、数据稀缺的情况下完成数据处理与分析。

主要工作：阅读文献、搜集贫民窟参考数据、调研数据处理技术路线、制作数据处理模型。

利用迁移学习提升叶绿素a预测精度的一项实验 2024年6月 – 至今

（Improved Chlorophyll-a Estimation across Large Regions: A Transfer Learning Method 论文已接收）

研究描述：使用90°经线将美国划分为东西区域，交替作为源域和目标域。实验探索并对比了西往东或东往西迁移时，微调DNN网络不同层数、使用不同数量的样本对于提高Chl-a预测精度的表现；讨论了特征重要性；指出微调后精度反而下降的迁移异常情况并使用JS散度解释其原因。

研究工作：第一作者，负责实验方法的提出与调研、实验设计及实施、论文起草、图表绘制以及论文投递等工作。

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