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李志伟，武汉大学资源与环境科学学院特聘研究员，入选湖北省海外人才引进计划。武汉大学博士、博士后，曾先后在香港理工大学(2022-2025)与韩国蔚山国立科学技术院(2025-2026)担任研究助理教授。主要从事多云多雨环境遥感等相关研究，致力于利用对地观测大数据与地理空间人工智能(GeoAI)应对环境与气候变化挑战，尤其关注常年云量大、降雨频繁的热带和亚热带地区。具体研究方向包括城市与环境遥感、云检测与去除、土地覆盖与利用制图、洪水等灾害监测与韧性评估等。在Remote Sens. Environ.、ISPRS J. Photogramm. Remote Sens.、Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf.等期刊发表SCI论文20余篇，其中一区Top论文18篇，4篇入选ESI高被引论文，论文总被引3800余次(截至2026年2月)。代表作被NASA机构遴选为精选论文，以及入选ISPRS P&RS期刊2022年度编辑精选论文。曾获国际数字地球大会最佳报告奖(2025)、ISGPCP国际研讨会青年创新奖(2024)、香港理工大学研究中心SoLa杰出贡献奖(2024)、王之卓创新人才奖特等奖(2019)等。主持国家自然科学基金项目1项、中国博士后科学基金项目2项、香港教资会与香港理工大学(UGC-PolyU)资助项目2项，参与香港科技署(ITC)、韩国国家研究基金(NRF)项目，以及多项国家重点研发与国家自然科学基金项目。所开发的方法和工具已被用于生产国家和区域尺度遥感数据产品，并为中国土地勘测规划院及相关部门开展全国土地资源监测提供支持。
个人主页(English): https://zhiweili.net
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=SlXpfWMAAAAJ
ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Zhiwei-Li-21/
研究生招生：2027年入学的硕士与博士研究生2-3名，欢迎具备遥感、计算机、地理或环境科学等相关背景的同学提早联系申请。
本科实习生：常年招收优秀的本科实习生参与科研项目，并提供研究津贴。
研究方向：
多云多雨环境遥感
- 城市与环境遥感
- 云检测与去除
- 土地覆盖与利用制图
- 洪水监测与韧性评估
代表性论文：
[1] Li, Z., Weng, Q., Zhou, Y., Dou, P. and Ding, X., 2024. Learning spectral-indices-fused deep models for time-series land use and land cover mapping in cloud-prone areas: The case of Pearl River Delta. Remote Sensing of Environment, 308, 114190.
[2] Li, Z., Xu, S., Weng, Q., 2024. Beyond clouds: Seamless flood mapping using Harmonized Landsat and Sentinel-2 time series imagery and water occurrence data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 216, 185-199.
[3] Li, Z., Shen, H., Weng, Q., Zhang, Y., Dou, P., Zhang, L., 2022. Cloud and cloud shadow detection for optical satellite imagery: Features, algorithms, validation, and prospects. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 188, 89–108.
[4] Li, Z., Shen, H., Cheng, Q., Liu, Y., You, S., He, Z., 2019. Deep learning based cloud detection for medium and high resolution remote sensing images of different sensors. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 150, 197–212.
[5] Li, Z., Shen, H., Li, H., Xia, G., Gamba, P., Zhang, L., 2017. Multi-feature combined cloud and cloud shadow detection in GaoFen-1 wide field of view imagery. Remote Sensing of Environment, 191, 342–358.
