助理研究員
曹銀霞
文章來源： | 發(fā)布時(shí)間：2025-11-06 | 【打印】 【關(guān)閉】
曹銀霞，女，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，地理信息科學(xué)與技術(shù)全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 助理研究員
研究領(lǐng)域與研究方向：
高分辨率遙感衛(wèi)星智能解譯、遙感大模型設(shè)計(jì)與應(yīng)用、城市三維重建
教育背景：（倒序排列）
2018.09-2023.06 武漢大學(xué) 遙感信息工程學(xué)院 博士
2014.09-2018.06 武漢大學(xué) 測(cè)繪學(xué)院 學(xué)士
工作經(jīng)歷：（倒序排列）
2025.02~至今，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，地理信息科學(xué)與技術(shù)全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 助理研究員
2023.07-2025.01，香港理工大學(xué)，博士后
科研業(yè)績：
1.Cao Y,Huang X,Weng Q. A SAM-adapted weakly-supervised semantic segmentation method constrained by uncertainty and transformation consistency[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2025,137: 104440.
2.Cao Y,Weng Q. A deep learning-based super-resolution method for building height estimation at 2.5 m spatial resolution in the Northern Hemisphere[J]. Remote Sensing of Environment,2024,310: 114241.
3.Cao Y,Huang X,Weng Q. A multi-scale weakly supervised learning method with adaptive online noise correction for high-resolution change detection of built-up areas[J]. Remote Sensing of Environment,2023,297: 113779.
4.Cao Y,Huang X. A full-level fused cross-task transfer learning method for building change detection using noise-robust pretrained networks on crowdsourced labels[J]. Remote Sensing of Environment,2023,284: 113371.
5.Cao Y,Huang X. A coarse-to-fine weakly supervised learning method for green plastic cover segmentation using high-resolution remote sensing images[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2022,188: 157-176.
6.Cao Y,Huang X. A deep learning method for building height estimation using high-resolution multi-view imagery over urban areas: A case study of 42 Chinese cities[J]. Remote Sensing of Environment,2021,264: 112590.
7.Huang X1,Cao Y1,Li J. An automatic change detection method for monitoring newly constructed building areas using time-series multi-view high-resolution optical satellite images[J]. Remote Sensing of Environment,2020,244: 111802.
科研項(xiàng)目:
1. 國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目，主持
2. 中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)（B類），參與
聯(lián)系方式：
通訊地址：北京市朝陽區(qū)大屯路甲11號(hào) 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所
郵 ???編：100101
傳 ???真：010-64889630
E-mail地址:caoyx@lreis.ac.cn
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