个人简介：
杜守航，博士、讲师、硕士生导师。
2021年博士毕业于北京大学地图学与地理信息系统专业。
中国测绘学会对地观测工作委员会委员，中国测绘学会智能化测绘工作委员会委员。近年来，主持国家自然科学基金青年基金项目、中国博士后科学基金特别资助项目、中国博士后科学基金面上项目等9项，参与国家重点研发计划、国家自然科学基金、企事业单位横向课题等项目10余项。在RSE、ISPRS Journal、测绘学报等国内外期刊发表论文20余篇，论文引用400余次，授权发明专利4项，授权软件著作权2项。获全国“高校GIS新秀”等荣誉称号，相关成果入选《地球大数据支撑可持续发展目标报告（2021）》，获得地理信息科技进步二等奖。
主讲本科生《测量学基础》、《人工智能遥感应用》等课程。
电子邮件：dush@cumtb.edu.cn
研究方向：
1. 城市大数据智能理解与分析
2. 深度学习遥感影像智能解译
3. 自然资源监测与生态环境评价
代表性科研项目：
1. 国家自然科学基金青年基金项目，多模态数据的多维度特征融合与城市功能区精细提取研究，2023-01 至 2025-12，主持
2. 中国博士后科学基金特别资助项目，基于多模态数据融合与自监督对比学习的城市功能区提取，2023-08 至 2024-08，主持
3. 中国博士后科学基金面上项目，融合遥感与众源地理数据的城市功能区精细提取，2021-11 至 2023-04，主持
4. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金，基于全卷积神经网络的单视影像DSM生成方法研究，2023-01至2024-12，主持
5. 煤炭开采水资源保护与利用全国重点实验室开放基金，神东矿区高强度开采下“地表变形-植被扰动”时空演化规律研究，2023-08至2025-07，主持
6. 自然资源要素耦合过程与效应重点实验室开放课题，多源数据融合的矿区精细用地分类与生态环境质量评价，2022-11至2024-10，主持
7. 国家重点研发计划-政府间国际科技创新合作，时空大数据驱动的可持续发展城市人居环境监测评估与应用示范，2022-01 至 2024-12，参与
代表性奖项：
1. 2022，地理信息科技进步二等奖：融合星-空-地-众源数据的城市更新重点户识别与动态监管关键技术及应用，排名6/12
2. 2021，北京大学优秀毕业生
3. 2020，北京大学三好学生
4. 2020，高校GIS新秀奖（全国10人）
5. 2020，博士研究生国家奖学金
6. 2018，第八届全国地理信息科学博士生学术论坛优秀报告
代表性论文：
1. Du, S., Du, S., Liu, B., & Zhang, X. (2021). Mapping large-scale and fine-grained urban functional zones from VHR images using a multi-scale semantic segmentation network and object based approach. Remote Sensing of Environment, 261, 112480. (SCI, IF= 13.5, 一区)
2. Du, S., Zhang, Y., Zou, Z., Xu, S., He, X., & Chen, S. (2017). Automatic building extraction from LiDAR data fusion of point and grid-based features. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 130, 294-307. (SCI, IF=12.7, 一区)
3. Du, S., Du, S., Liu, B., Zhang, X., & Zheng, Z. (2020). Large-scale urban functional zone mapping by integrating remote sensing images and open social data. GIScience & Remote Sensing, 57(3), 411-430. (SCI, IF=6.7, 一区)
4. Du, S., Xing, J., Li, J., Du, S., Zhang, C., & Sun, Y. (2022). Open-pit mine extractionfrom very high resolution remote sensing images using OM-DeepLab. Natural Resources Research, 1-22. (SCI, IF=5.4, 一区)
5. Du, S., Du, S., Liu, B., & Zhang, X. (2021). Incorporating DeepLabv3+ and object-based image analysis for semantic segmentation of very high resolution remote sensing images. International Journal of Digital Earth, 14(3), 357-378. (SCI, IF=5.1, 一区)
6. Du, S., Du, S., Liu, B., & Zhang, X. (2019). Context-enabled extraction of large-scale urban functional zones from very-high-resolution images: A multiscale segmentation approach. Remote Sensing, 11(16), 1902. (SCI, IF=5.0, 二区)
7. Du, S., Zhang, Y., Qin, R., Yang, Z., Zou, Z., Tang, Y., & Fan, C. (2016). Building change detection using old aerial images and new LiDAR data. Remote Sensing, 8(12), 1030. (SCI, IF=5.0, 二区)
8. Du, S., Li, W., Li, J., Du, S., Zhang, C., & Sun, Y. (2022). Open-pit mine change detection from high resolution remote sensing images using DA-UNet++ and object-based approach. International Journal of Mining, Reclamation and Environment, 1-24. (SCI, IF=2.4, 二区)
9. Du, S., Xing, J., Du, S., Cui, X., Xiao, X., Li, W., & Wang, S. (2023). IMG2HEIGHT: Height estimation from single remote sensing image using a deep convolutional encoder-decoder network. International Journal of Remote Sensing. (SCI, IF=3.4, 二区)
10. Li, J., Xing, J., Du, S.*, Du, S., Zhang, C., & Li, W. (2022). Change detection of open-pit mine based on siamese multi-scale network (2022). IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. (SCI, IF=4.8, 二区, 通讯作者)
11. Wang, C., Du, S.*, Sun, W., & Fan, D. (2023). Self-supervised Learning for High-resolution Remote Sensing Images Change Detection with Variational Information Bottleneck. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. (SCI, IF=5.5, 二区, 通讯作者)
12. Du, S., Du, S.(2019). Land cover classification using remote sensing images and lidar data. In IGARSS 2019-2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2019 (pp. 2479-2482). IEEE. (EI)
13. 杜守航,李炜,邢江河等.基于FM-UNet++和高分二号卫星影像的露天矿区范围变化检测[J].煤田地质与勘探,2023,51(07):130-139. (EI)
ages and new LiDAR data. Remote Sensing, 8(12), 1030. (SCI, IF=5.349, 二区)
