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职称：助理研究员

部门：遥感信息部

学历：博士研究生

专业：地图学与地理信息系统

邮箱：Huangfuwenchao@hnas.ac.cn

西北大学

地图学与地理信息系统专业

理学博士

发表论文：

20余篇（第一作者6篇）

授权专利：1项

研究方向：

滑坡灾害智能化提取、滑坡灾害风险预测与评估

皇甫文超，男，1995年11月生，博士学历，现任河南省科学院空天信息研究所助理研究员。主要从事遥感科学与技术领域的研究工作，重点研究方向包括：滑坡灾害智能化提取、滑坡灾害风险预测与评估。

在Science China Earth Sciences、Earth Surface Processes and Landforms等知名期刊发表学术论文20余篇，其中以第一作者身份发表学术论文6篇。获授权国家发明专利1项。

应用遥感技术，综合与滑坡发生密切相关的地形、水文、地质、人类工程活动等环境因子，以人工智能为核心技术，聚焦滑坡灾害风险预测与评估

依托于多源遥感数据融合、机器学习、深度学习等技术，聚焦滑坡灾害的快速、准确识别

研究焦点：集成光学与合成孔径雷达(SAR)卫星数据的优势，提升复杂环境下的目标识别与信息提取能力
核心方法：
1. 光学影像云雾物理特性估算
2. SAR影像主被动畸变检测与校正
3. 基于像元质量加权的深度学习融合模型构建
4. 云层干扰下目标探测

Quick and automatic detection of co-seismic landslides with multi-feature deep learning model

2024

Huangfu, W., Qiu, H., Cui, P., Yang, D., Liu, Y., Tang, B., Liu, Z., & Ullah, M.

Science China Earth Sciences, 2024, 67(7): 2311-2325.（IF=6.0, JCR Q1）

Automated extraction of mining-induced ground fissures using deep learning and object-based image classification

2024

Huangfu, W., Qiu, H., Cui, P., Yang, D., Liu, Y., Ullah, M. et al.

Earth Surface Processes and Landforms, 2024, 49(7), 2189-2204.（IF=2.8, JCR Q2）

一种同震滑坡提取方法、系统、电子设备及存储介质

CN 116343042B

本发明公开了一种多特征深度学习模型，可以消除同震滑坡提取时来自于裸地和道路的干扰，提升同震滑坡提取精度。属于遥感影像图像处理技术领域。

授权日期：2025-06-24