一、研究方向与定位
（一）研究方向
- 洪涝灾害智能监测与遥感数据融合系统
- 洪水淹没过程动态模拟与决策支持
- 大模型驱动的洪水监测和灾后评估
（二）研究定位
本课题组专注于洪水灾害监测与评估的科学研究与技术应用，聚焦遥感监测与人工智能技术的深度融合，探索洪水灾害发生机制、动态监测与灾后评估的创新路径。通过前沿技术的研发与实践，我们致力于推动智能化、自动化解决方案在洪水灾害监测与防治中的广泛应用，为灾害风险管控、应急响应与恢复重建提供科学支撑与技术保障，为构建更安全、更韧性的社会环境贡献力量。
二、主要研究内容
1. 洪涝灾害智能监测与遥感数据融合系统
本方向致力于开发先进的洪涝灾害智能监测系统，融合多源遥感数据（如卫星影像、无人机数据和地面观测数据），通过机器学习与深度学习算法实现洪水灾害的精准识别与动态监测。研究重点包括洪水灾害的空间分布提取、实时动态监测技术及数据融合方法，为洪水灾害风险评估和应急响应提供高效、可靠的技术支持。
2. 洪水淹没过程动态模拟与决策支持
本方向聚焦于洪水淹没过程的动态模拟与预测，基于水动力学模型与遥感观测数据，构建高精度的洪水演进模拟框架，结合地形、降雨及流域特性实现洪水扩散过程的精细化模拟。同时，研究智能决策支持系统，提供洪水灾害预警、应急调度及灾害影响评估的科学依据，助力洪水防控与灾后管理的高效实施。
3. 大模型驱动的洪水监测和灾后评估
本方向以大模型技术为核心，结合遥感数据、气象数据及地面观测数据，构建洪水灾害的智能监测与评估框架。重点研究大模型在洪水发生机制解析、动态监测及灾后影响评估中的应用，探索灾害场景的高效建模与自动化评估方法，为灾害风险管控、生态恢复及社会经济影响评估提供创新性解决方案，推动洪水灾害研究进入智能化与数据驱动的新阶段。
三、科研项目
- 国家自然科学基金重点项目：鄱阳湖流域人水关系虚实协同地理实验方法研究
- 国家自然科学基金面上项目：知识驱动的湿地语义虚拟地理环境构建方法研究
- 全国第一次灾害普查评估项目：江西省省级自然灾害综合风险评估与区划