全奖博士岗位—格拉斯哥大学吴玫柳教授招募博士

学校介绍

格拉斯哥大学（University of Glasgow）始建于1451年，不仅是英国历史上第四悠久的学府，还是跻身全球百强的公立研究型大学。在2025年QS世界大学排名中，它位列第78名，同时也是英国顶尖学术联盟——罗素大学集团的成员之一。该校的主校区坐落于格拉斯哥市西区的吉尔莫希尔（Gilmorehill Campus），校园内哥特式建筑风格显著，其中标志性的主楼（University Tower）更是闻名遐迩。

格拉斯哥大学以其国际化的教育理念，吸引了来自世界各地的众多学子，营造了一个多元文化交融的学习氛围。该校的校友网络广泛分布于全球，经济学家亚当·斯密（Adam Smith）、工程师詹姆斯·瓦特（James Watt）等众多杰出人物，均曾在此深造。

格拉斯哥作为苏格兰最大的城市，文化底蕴深厚，居民热情友好，艺术氛围浓郁。相较于伦敦，这里的生活成本更为亲民，同时城市安全系数高，自然环境宜人，户外运动资源也十分丰富。

项目核心信息

学校院系：英国格拉斯哥大学 (University of Glasgow) - 地理与地球科学学院 (School of Geographical and Earth Sciences)

合作导师：助理教授吴玫柳

招收类型：目前计划招收2026秋季入学的博士生

Iapetus项目申请截止日期：2026年1月4日

ExaGEO项目申请截止日期：2026年1月9日

CSC奖学金申请截止日期：2026年1月31日

College奖学金申请截止日期：2026年2月14日

导师介绍

2024年8月，吴玫柳博士加入格拉斯哥大学地理与地球科学学院，任地理空间数据科学方向讲师（等同北美体系助理教授）。她领导着GIFTS实验室（地理空间智能未来科技与可持续发展实验室），还是英国皇家地理学会（RGS-IBG）Fellow及该学会地理信息科学研究组（GIScRG）执行委员会成员。此外，她担任学院2026年新设的地理空间数据科学和人工智能研究生项目（MSc in Geospatial Data Science and AI）负责人，现正计划招收2026年秋季入学的博士生。

2024年5月，她于美国威斯康星大学麦迪逊分校取得地理学博士学位，辅修计算机科学，主要研究方向涵盖地理信息科学（GIScience）、地理空间人工智能（GeoAI）、多模态大模型（Multimodal Foundation Models）、偏差消除（Debiasing）、城市分析学（Urban Analytics）和环境可持续（Environmental Sustainability）等领域。其研究成果发表在JAG, CEUS, Cities, Remote Sensing, ACM SIGSPATIAL,NeurIPS, ICCV,WACV等国际期刊和顶会上，并获得英国研究与创新署（UKRI）、苏格兰交通局、及艾伦·图灵研究所（Alan Turing Institute）-AI与数字孪生方向的基金资助。

教师主页：

https://www.gla.ac.uk/schools/ges/staff/meiliuwu/

个人主页：https://meiliuwu.github.io/

项目介绍

1. Iapetus 项目课题（截止日期2026年1月4日）

AI-Driven Satellite Embeddings for Fine-resolution Mapping and Tracking Global Coastal Vegetated Ecosystem Change

本项目旨在利用最新的人工智能与卫星遥感技术——基于 AlphaEarth Foundations 模型（谷歌 DeepMind 提供的 “Satellite Embedding V1” 数据集）——进行全球沿海植被生态系统（红树沼泽、盐沼、海草床与沿岸灌木林等）从 2017 年到 2024 年的高空间分辨率（10 m × 10 m）地图绘制与变化监测。该数据集融合了光学、雷达、LiDAR 等多源遥感影像，支持从地方到全球尺度的可扩展分析。项目主要研究包括：

利用 AEF 嵌入特征识别与追踪沿海植被生态系统的时空变化；
探讨时间序列信号与辅助驱动因子（如高程、波浪暴露、潮汐制度）组合在分类与变化检测中的效用；
开发不确定性量化与可解释 AI 方法，提供可靠、透明的生态系统监测工具。

该博士项目由格拉斯哥大学地理与地球科学学院主导，并与圣安德鲁斯大学等机构合作，开展实地验证（涵盖苏格兰河口盐沼、海草床的GPS测量及无人机正射影像调查）及全球案例试点（涉及英国、西亚非洲、东南亚等地）。学生将接受GeoAI与机器学习（Python/PyTorch）、大规模遥感数据处理（GEE）、沿海地貌与蓝碳科学，以及开放科学与利益相关者协同共创流程等方面的系统培训。项目成果预期包括国际期刊论文、开放数据集、可复现的代码库及沿海变化监测可视化仪表盘。

若对海岸带生态系统、蓝碳过程、空间人工智能及多源遥感监测充满兴趣与热情，欢迎联系申请该博士岗位。

项目详情及申请流程：

https://iapetus.ac.uk/studentships/ai-driven-satellite-embeddings-for-fine-resolution-mapping-and-tracking-global-coastal-vegetated-ecosystem-change-2017-2024/

https://iapetus.ac.uk/studentships/

2. Exageo 项目课题（截止日期2026年1月9日）

AI-Driven Satellite Embeddings for Fine-resolution Mapping and Tracking Invasive Species on Global Reclaimed Lands

本博士项目聚焦利用人工智能技术，借助卫星嵌入特征，在全球范围内对“再生土地”（涵盖矿区复垦地、工业废弃地、填埋场及棕地等）开展高分辨率的外来入侵植物物种精准识别与动态变化监测。当前，再生土地在全球的面积增长迅猛，其生态环境脆弱，极易遭受入侵植物的侵占与扩散，这对生态修复进程、生物多样性保护以及生态系统功能维护均构成威胁。

项目将依托 Google DeepMind 研发的 AlphaEarth Foundations（即 Satellite Embedding V1，时间跨度为 2017 - 2024 年，分辨率达 10 米×10 米，具备 64 维特征），通过融合多源遥感（光学、雷达、LiDAR）数据生成的特征嵌入，构建具备可扩展性与可解释性的入侵物种识别及变化检测模型。同时，项目会综合考量气候因素与土地复垦历史，深入探究入侵的驱动因素、量化模型的不确定性，并借助 ExaGEO 平台强大的高性能计算能力，实现从区域到全球尺度的动态生态监测。

博士研究生将主要在格拉斯哥大学地理与地球科学学院开展研究，由Dr Meiliu Wu（University of Glasgow）、Dr Alex Bush（Lancaster University）、Dr Wenxin Zhang（University of Glasgow）和Prof Brian Barrett（University of Glasgow）联合指导。研究将包括：利用 AlphaEarth 嵌入对矿区等复垦地入侵植物进行分类验证与跨区域泛化分析；开发高效标注与半监督学习方法，将全球入侵物种数据库 (GISD) 与 GBIF 观测数据结合；构建时间序列 Transformer 模型，分析 2017-2024 年间入侵物种的扩散趋势与早期信号；并结合气候与人为干扰数据评估管理策略的效果。最终，项目将产出全球尺度的入侵风险地图与早期预警清单，为生物入侵治理与生态修复管理提供科学依据。

项目详情及申请流程：https://www.exageo.org/phd-student-projects/

3. CSC / College Scholarships

项目详情：Geospatial Data Science, 地理空间数据科学

https://www.gla.ac.uk/postgraduate/research/geospatialdatascience/

该课题的研究目前聚焦于地理空间人工智能（GeoAI）、主要体现在两个方面：基于“Geo for AI”的方法论创新，以及基于“AI for Geo”的应用领域创新。

a) Geo for AI：基于地理空间知识来建立更强大的AI：我们考虑地理信息科学（GIS）、遥感、地理学理论等知识，探索如何将它们融入到AI建模的过程中，使它们在不同任务中提高空间感知能力；同时进一步分析AI模型在不同维度的偏见和倾向性（尤其是对社会、文化、空间的理解偏差），从而建立更加完善、透明、可解释的AI模型。

b) AI for Geo：AI在地理空间领域的多元应用：我们的研究也涉及地理空间领域的广泛应用，包括城市分析学、人口流动与分布、社会隔离与不平等、环境资源可达性等。通过数据驱动的方法以及最前沿的AI模型，我们指出并应对不同的城市和环境挑战，为城市规划和环境可持续发展提供有价值的建议和有效可行的解决方案。

申请流程：

申请CSC奖学金详情链接（截止日期2026年1月31日）：

https://www.gla.ac.uk/scholarships/thechinascholarshipcouncil/

申请学院奖学金详情链接（截止日期2026年2月14日）：

https://www.gla.ac.uk/schools/ges/research/postgraduate/#phdopportunities%3Acollegescholarships(geographical%26earthsciences)

招生要求

具备地理空间数据科学、遥感/测绘、计算机科学、人工智能、深度学习等领域的教育或学术经历；

拥有出色的表达、思辨、逻辑、沟通与书面写作能力；

掌握扎实的编程、统计及数据分析处理技能；

热爱生活，对追求学术卓越与恪守研究诚信怀有高度热忱。

必需材料

个人简历 (CV)：重点写学历、绩点、论文、项目、代码/比赛、英语成绩（如需雅思/托福）等