徐战亚，博士，副教授，硕士生导师，2017-2018年美国乔治梅森大学CSISS（空间信息科学与系统中心）访问学者。2010年7月毕业于中国地质大学（武汉）地图制图学与地理信息工程专业，获得工学博士学位，现为中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院副教授。研究领域包括导航与位置服务、遥感大数据与深度学习，具体研究内容为灾害智能感知与风险诊断，应急路网动态构建与导航，基于深度学习的遥感场景智能识别与目标提取。发表论文30余篇，包括SCI论文10余篇，现为CCF会员。

主要科研项目：

2025年，“基于大语言模型的智能地图制图关键技术研究”省部级课题 参与

2025年，“水电站高边坡实时全覆盖表面变形自动化监测及预警关键技术研究” 横向课题  主持

2025年，“抽蓄电站检测机器人空间定位及算法集成研究”横向课题  主持

2025年，“基于遥感影像AI智能判别在地灾应急测绘响应的技术研究”省部级课题 主持

2025年，“海南省高速公路边坡地质灾害天空地智能感知及风险评估系统研发”省部级课题 参与

2024年，“地震灾害风险识别与评估技术本土化研发” 横向课题  参与

2022年，“面向典型作物季内识别的遥感物候表征与检测研究”  国家自然科学基金 参与

2021年，“基于卫星遥感和气候模式数据驱动的水风光滚动预测分析系统平台项目” 横向课题  参与

2021年，“融合多元时空数据的干旱半干旱区径流响应与预报研究”横向课题  参与

2021年，“全国地质灾害气象预警预报系统功能开发与维护更新” 省部级课题  主持

2019年，“城市基础设施极端天气气候事件影响分析” 省部级课题  主持

2018年，“基于众源地理数据的城市道路变化提取与更新方法研究” 国家自然科学基金 参与

2016年，“油气资源综合分析与辅助决策平台建设“   省部级课题  主持

2016年，“对地观测传感网结点环境下地学工作流的构建方法研究” 国家自然科学基金 参与

2015年，“移动GIS高效可视化引擎研究与开发“   横向课题    主持

2015年，“智慧城市运行模拟预测与管理决策支持关键技术研究与示范“ 国家科技支撑 参与

2014年，“地下水资源数据共享服务关键技术研究“   省部级课题  主持

2013年，“支持多平台的态势核心引擎“   横向课题    主持

2012年，“导航电子地图基础服务平台”   省部级课题  参与

近期论文：

Xu, Z., Cao, L., Zhong, S., Liu, G., Yang, Y., Zhu, S., ... & Di, L. (2020). Trends in Global Vegetative Drought From Long-Term Satellite Remote Sensing Data.  IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13, 815-826.

Xu, Z., Luo, X., Zhu, S., Wu, D., & Guo, Q. (2020). A CPS-Improved Data Estimation Model for Flash Flood Early Warning Sensor Network.  In Big Data Analytics for Cyber-Physical Systems (pp. 247-259). Springer, Cham.

Zhu, S., Xu, Z., Luo, X., Wang, C., & Wu, J. (2020). Assessing coincidence probability for extreme precipitation events in the Jinsha River basin. Theoretical and Applied Climatology, 139(1-2), 825-835.

Xu Z, Meng S, Zhong S, et al. Study on Temporal and Spatial Adaptability of Crop Classification Models[C]//2019 8th International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics). IEEE, 2019: 1-7.

 Luo, X., Lin, F., Chen, Y., Zhu, S., Xu, Z., Huo, Z., ... & Peng, J. (2019). Coupling logistic model tree and random subspace to predict the landslide susceptibility areas with considering the uncertainty of environmental features. Scientific reports, 9(1), 1-13.

Zhu, S., Xu, Z., Luo, X., Wang, C., & Zhang, H. (2019). Quantifying the Contributions of Climate Change and Human Activities to Drought Extremes, Using an Improved Evaluation Framework. Water Resources Management, 33(15), 5051-5065.

 Zhu, S., Yuan, X., Xu, Z., Luo, X., & Zhang, H. (2019). Gaussian mixture model coupled recurrent neural networks for wind speed interval forecast. Energy Conversion and Management, 198, 111772.

 Zhu, S., Luo, X., Xu, Z., & Ye, L. (2019). Seasonal streamflow forecasts using mixture-kernel GPR and advanced methods of input variable selection.  Hydrology Research, 50(1), 200-214.

 Zhong, S., Di, L., Sun, Z., Xu, Z., & Guo, L. (2019). Investigating the long-term spatial and temporal characteristics of vegetative drought in the contiguous United States. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 12(3), 836-848.