中国科学院空天信息创新研究院（以下简称“空天院”）是在中国科学院电子学研究所、遥感与数字地球研究所、光电研究院基础上整合组建而成的科研机构。空天院秉承国家战略需求，致力于空天信息技术、遥感数字地球、光电工程等前沿领域的科研创新。截至2024年底，空天院共有在岗职工4300余人，包括两院院士7人，型号总师、千人、杰青等高层次人才70余人，研究员及正高级工程技术人员300余人，副研究员及高级工程技术人员600余人，高层次人才的培养与引进并举，聚焦“高精尖缺”。此外，空天院还设有多个国家级和院级重点实验室及中心，构建了空天信息技术、遥感数字地球、光电工程等全链条的科研体系。

遥感与数字地球全国重点实验室（以下简称“实验室”）是以原遥感科学国家重点实验室为基础的优化调整，依托单位为中国科学院空天信息创新研究院，共依托单位为北京师范大学。实验室面向航天强国战略、空天信息和空间地球科学的研究需求，以遥感探测新机制与新方法、定量遥感处理与参量反演、数字地球与综合应用为主要研究方向，支撑我国空天信息和地球系统科学的创新发展。

博士后项目简介：

本项目依托中国科学院空天信息创新研究院和遥感与数字地球全国重点实验室招聘博士后。入选博士后将由国内外杰出的导师团队联合指导，为博士后研究人员提供国际化、一流的科研培养环境。张兵研究员长期专注于高光谱遥感与大数据应用，是国家杰出青年科学基金获得者和IEEE Fellow，曾获多项国家级科技奖励，将为本项目提供坚实科学理论指导和技术支持；王少华研究员的研究方向为时空大数据分析与遥感智能计算，其研究成果在数字地球与遥感智能计算领域具有重要意义；黄元元研究员在遥感技术及生态系统碳循环模拟方面取得突出成就，其利用机器学习与数值模型的方法为相关领域开辟了新局面；来自巴黎萨克雷大学的Philippe Ciais教授是全球碳循环与气候变化研究领域的国际权威专家，其在全球气候评估及碳平衡模拟上的贡献备受国际认可。 

合作导师：

张兵研究员

张兵,研究员、博士生导师，国际电气和电子工程师学会会士（IEEE Fellow）、中国地理学会（GSC）会士，国家杰出青年科学基金获得者、国家万人计划科技创新领军人才、国家百千万人才工程入选者。现任中国科学院空天信息创新研究院党委书记、副院长，中国科学院大学岗位教授，主要从事高光谱遥感与遥感大数据研究。获得多项国际和国家级科技奖励,已发表SCI论文300多篇,并担任《遥感学报》主编和IEEE TGRS期刊副主编,将为本项目提供坚实科学理论指导和技术支持。

王少华研究员

王少华，博士，中国科学院空天信息创新研究院研究员，遥感与数字地球全国重点实验室副主任，主要致力于遥感智能计算、时空大数据分析和地理空间计算等前沿领域的研究。曾在加州大学圣塔芭芭拉分校、伊利诺伊大学香槟厄巴纳分校和亚利桑那州立大学开展博士后工作，积累了丰富的国际合作经验，并主持多项国家级科研项目，推动了遥感智能计算与数字地球等技术创新。

Philippe Ciais教授

Philippe Ciais，法国科学院院士、中国科学院外籍院士、巴黎萨克雷大学教授，法国原子能署气候与环境研究室资深研究员，2024年度“中国政府友谊奖”获得者，长期致力于全球碳循环、气候变化及地球系统科学的研究。曾担任全球碳计划主席，其研究成果发表于《Science》、《Nature》等顶级期刊，为量化全球碳通量和揭示气候反馈机制提供了开创性理论支持，同时与众多国际科研机构保持紧密合作，共同推动全球气候治理与环境政策的科学制定。

黄元元研究员

黄元元，博士，中国科学院地理科学与资源研究所研究员、地理信息科学与技术全国重点实验室副主任、博士生导师及国家引才计划入选者。专注于陆地生态系统中碳水氮磷循环的模拟与预测研究，将机器学习与数值模型相结合揭示土壤及生态系统中复杂动力学过程。黄元元研究员曾在美国、法国和澳大利亚等国际顶尖机构开展科研工作，并在国际主流期刊上发表了大量高影响力论文，具有深厚的学术造诣与广泛的国际视野。

研究方向：

• 多模态遥感大数据智能处理、融合、解译
• 生态碳循环遥感建模与时空动态预测
• 高光谱遥感数据融合与跨尺度集成
• 遥感大模型、碳排放预测大模型及空间数据智能大模型

工作职责：

本项目主要聚焦于利用高分辨率遥感影像数据，通过前沿机器学习和智能计算方法实现树冠高度精准估算，同时推动遥感大模型的发展。主要工作内容包括：

• 高分辨率遥感数据预处理与大数据平台构建
• 多维时空特征提取与优化算法在遥感智能计算中的应用
• 深度学习驱动的遥感大模型构建与树冠高度精准预测
• 跨尺度数据融合与多场景模型验证
• 不确定性分析及智能决策支持系统构建

申请条件：

1. 已获得或即将获得遥感、地理信息系统、计算机科学、应用数学或相关领域的博士学位（年龄不超过35岁,获得博士学位不超过三年）。

2. 具备扎实遥感数据处理与分析能力，熟悉高分辨率影像数据预处理流程及相关软件工具。

3. 具备机器学习或深度学习模型开发经验，熟练使用Python、MATLAB等编程语言及深度学习框架。

4. 在相关领域有高水平学术论文发表经历（以第一作者论文为佳）。

5. 良好的英语听说读写能力，能够独立开展科研工作，同时具有卓越的团队协作与创新能力。

申请材料：

1. 个人简历（涵盖教育背景、科研经历及论文发表情况）。

2. 博士学位证书或在读证明（如即将获得博士学位）。

3. 代表性学术论文全文（优先以第一作者论文为准）。

4. 个人研究计划（简述未来的研究兴趣、目标及规划）。

申请方式：

请将以上申请材料整合为一个zip压缩文件，并发送至邮箱：wangshaohua@aircas.ac.cn

邮件主题请注明“博士后申请-【姓名】”。

申请截止日期：

本招聘信息长期有效，直至招满合适人选为止。

待遇与支持：

1. 博士后研究人员将享受中国科学院空天信息创新研究院提供的优厚薪资与福利待遇，具体标准依据个人资历及科研成果确定。

2. 参与国家级及国际前沿科研项目，享有相应科研启动资金支持。

3. 每年提供1-2个月赴法国或其他国际合作机构的交流学习机会，促进跨国科研合作与学术交流。

4. 优秀博士后将有机会与中外导师共同参与国际会议、合作项目及高水平学术论文联合发表，全面提升学术影响力。

联系方式：

联系人：王老师

邮箱：wangshaohua@aircas.ac.cn

联系地址：北京市朝阳区大屯路甲20号北 中国科学院空天信息创新研究院

我们诚挚期待您的加入，共同推动高分辨率遥感影像与机器学习在森林生态研究中的应用与创新！