
谢予星
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学位职称 :
博士/助理研究员
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办公地点 :
科技楼516
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Email :
yuxing.xie@ustb.edu.cn
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学习工作简历
2024年12月-至今,北京科技大学,城镇化与城市安全研究院,助理研究员;
2022年12月-2023年2月,中国测绘科学研究院,访问学者;
2020年10月-2020年12月,瑞士苏黎世联邦理工学院(ETH Zürich),访问学者;
2019年4月-2024年9月,慕尼黑工业大学(TUM),工学博士;
2018年8月-2023年4月,德国宇航中心(DLR),遥感技术研究所(IMF),助理研究员;
2015年9月-2018年6月,武汉大学,摄影测量与遥感,工学硕士;
2011年9月-2015年6月,武汉大学,遥感科学与技术,工学学士。 -
研究领域
[1] 城市遥感;
[2] 灾害遥感;
[3] 多模态数据融合与智能解译;
[4] 时序数据分析与变化检测。 -
社会兼职
[1] 中国灾害防御协会城市安全监测预警分会常务理事;
[2] SCI期刊审稿人:ACM Computing Surveys, ISPRS Journal, JAG, IEEE TGRS, IEEE JSTARS, IEEE GRSL等。 -
代表性科研成果
代表性科研成果简介:
主持国家重点研发计划子课题1项、德国DAAD研究项目1项;参与中国工程院重大战略咨询项目、国家自然科学基金委-中国工程院工程科技发展战略研究、中欧“龙计划”六期等多项国家级、国际合作科研项目;发表论文11篇,包括ESI高被引论文1篇;研究成果被应用于世界粮食计划署、德国宇航中心等机构的语义制图、城市监测、灾损评估等任务中。
科研获奖:
[1] 2024年 国家优秀自费留学生;
[2] 2024年 国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)单木分割算法竞赛金奖(第一名);
[3] 2023年 “国丰东方慧眼杯”遥感影像智能处理算法大赛 三等奖;
[4] 2018-2023年 DLR-DAAD研究奖学金;
[5] 2017年 研究生国家奖学金。
代表性论文及著作:
[1] Yuxing Xie*, Xiangtian Yuan, Xiao Xiang Zhu, Jiaojiao Tian. Multimodal Co-learning for Building Change Detection: A Domain Adaptation Framework Using VHR Images and Digital Surface Models. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 62: 5402520.;
[2] Mario Fuentes Reyes#, Yuxing Xie#, Xiangtian Yuan#, Pablo d’Angelo, Franz Kurz, Daniele Cerra, Jiaojiao Tian*. A 2D/3D multimodal data simulation approach with applications on urban semantic segmentation, building extraction and change detection. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2023, 205: 74-97. (#共同第一作者。相关数据集被国际摄影测量与遥感学会收录为官方基准数据集。);
[3] Yuxing Xie*, Jiaojiao Tian, Xiao Xiang Zhu. A co-learning method to utilize optical images and photogrammetric point clouds for building extraction. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2023, 116: 103165.;
[4] Yuxing Xie*, Jiaojiao Tian, Xiao Xiang Zhu. Linking Points With Labels in 3D: A Review of Point Cloud Semantic Segmentation, 2020, 8(4): 38-59. (ESI全球1%高被引论文,IEEE GRSM popular article);
[5] Yuxing Xie*, Jiaojiao Tian. Multimodal co-learning: A domain adaptation method for building extraction from optical remote sensing imagery. 2023 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE).。