博士毕业于中国科学院空天信息创新研究院，专业方向为植被生态遥感；2019-2021年在法国农业与环境科学研究院（INRAE）联合培养，从事多源数据人工智能同化算法研发工作；2022年9月起在中国科学院深圳先进技术研究院空间信息研究中心工作。以第一或共同作者在《Remote Sensing of Environment》《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》《Agricultural and Forest Meteorology》《Field Crops Research》等期刊发表学术论文33篇，其中JCR-1区论文25篇，获授权发明专利1项。主持并参与多项重点研究项目，包括国家自然科学基金青年基金（主持）、广东省自然科学基金面上项目（主持）、科技部国家重点研发计划、中国科学院战略先导科技专项等。主要研究方向包括多源数据融合与信息挖掘、生态系统碳水循环过程建模、遥感人工智能算法开发与应用等。

毕业于中国科学院空天信息创新研究院，多年来一直从事深度神经网络遥感地物监测、遥感基础大模型的研发等方面的研究。在基于深度学习的遥感地物要素提取、变化检测和迁移学习领域开展了大量研究。作为项目成员参与国家自然科学基金“融合成像机理与深度学习的遥感复杂目标识别研究”、国家重点研发计划“数据驱动的灾害风险要素信息遥感智能提取技术研究”等深度学习项目。发表论文10余篇，荣获2022 遥感影像智能处理算法大赛一等奖、2020 人工智能遥感解译大赛三等奖和第三届“天智杯”人工智能挑战赛三等奖。利用深度学习算法完成了包括全国2m居民地、2m道路、2m水体等多期十余种大范围遥感地物提取产品，并完成了包括河南省全省自然资源动态监测、京津冀生态红线监测、北京市道路周度变化、漓江流域生态环境监测等多个变化检测应用，对以深度神经网络为代表的人工智能算法跨地域迁移应用有较深的理解。相应的网络模型被成功应用到包括自然资源部、生态环境部卫星资源应用中心、内蒙古自治区测绘地理信息中心、河南省遥感院等多家单位。获得了“2023年地理信息科技进步一等奖”。参与人研究基础将为本项目域不变特征子空间的构建及迁移模型架构的研发奠定良好的基础。

深圳市海洋环境信息分析与应用工程实验室核心成员。中国科学院空天信息创新研究院地图学与地理信息系统专业毕业，获理学博士学位，多年来一直从事时间序列光谱特征挖掘域重建、复杂场景下的光谱矫正工作。在基于物理成像机理模型、深度学习的遥感地物光谱矫正、序列光谱特征挖掘、地形光谱矫正等领域开展了大量研究。2022年-2024年在鹏城实验室完成博士后研究工作； 2024年7月起在中国科学院深圳先进技术研究院数字所空间信息研究中心工作。发表论文20余篇，其中SCI/SSCI论文11篇，参与编写专著2部。主持完成中国博士后科学基金面上资助项目。作为核心人员参与多项重要研究项目，包括科技部国家重点研发计划，深圳市可持续发展科技专项和高分辨率对地观测重大专项等。主要研究方向有基于辐射传输的遥感影像时空建模、定量遥感参数反演理论，时序遥感数据预测推理等。