2022年5月30日，高分辨率遥感实验室硕士研究生秦棽、李振世、郑子贤、郭瑞四名同学顺利通过硕士学位论文答辩。
秦棽的论文题为《中国区域积雪反照率变化机制及其辐射强迫效应》。积雪反照率对区域乃至全球的气候变化及能量收支的研究具有重要意义。论文利用中国首套长时间序列积雪反照率产品，采用最小二乘法、EOF分解、偏相关分析等方法，探讨了2001−2020年中国积雪反照率空间分布特征和变化趋势；并利用积雪陆面过程模型，对积雪反照率和气候因子的相关性及其受降水、气温以及辐射的影响程度等进行了较为深入的研究；从不同时空尺度计算了中国区域积雪辐射强迫及反照率反馈强度。部分相关成果已发表于International Journal of Climatology。
李振世的论文题为《弱标记驱动的遥感图像语义分割与地物信息提取》。图像弱标记语义分割是遥感图像智能解译的新发展方向。论文针对弱标记条件，对遥感图像语义分割方法进行了较为深入的探讨与研究，揭示了遥感图像弱监督语义分割性能的关键影响因素，提出了光谱指数驱动的遥感图像弱监督语义分割方法，取得了高质量的遥感图像弱监督语义分割效果，实现了语义分割标记制作成本从高到低、从低到零的突破。部分相关成果已发表于IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing。
郑子贤的论文题为《逐像元和稀疏点标记条件下遥感图像语义分割网络优化》。遥感图像语义分割是遥感智能解译的关键技术。论文针对逐像元和稀疏点标记条件，对遥感图像语义分割网络优化进行了较为深入的探讨与研究。在逐像元标记条件下，结合注意力机制与门控模型构建了即插即用的集成模块，解决小地物的错分和边界模糊问题；在稀疏点标记条件下，针对性设计了轻量级网络架构，提出了基于图像块的训练模式，解决空间先验信息不足的语义分割网络训练难题。部分相关成果已发表于IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing。
郭瑞的论文题为《基于深度孪生网络的高分六号宽幅相机林地变化检测》。利用国产新型卫星数据进行林地变化检测研究对森林资源调查与管理具有重要意义。论文针对国产GF-6 WFV数据多谱段、宽视场、高空间分辨率的特点，对林地变化检测进行了较为深入的探讨与研究，基于U-Net++孪生网络和集成通道注意力机制，构建并优化了适用林地的变化检测模型，提高了对多尺度林地变化对象的检测能力，并在典型研究区域验证了林地变化检测方法的有效性。部分相关成果已发表于Journal of Applied Remote Sensing。
