（通讯员 杨栋杰）2026年5月12日下午3:30，长江大学2023级博士研究生杨栋杰的博士学位论文答辩会在石油科技大楼C305会议室举行，并通过腾讯会议同步直播。杨栋杰的学位论文题目为《复杂场景下特征交互增强的建筑物完整提取及跨域应用研究》，指导教师为郭康良教授、李少华教授，高贤君副教授。

本次答辩委员会由来自湖北工业大学、上海大学、长江水利委员会长江科学院及长江大学等单位的专家组成。湖北工业大学叶志伟教授担任答辩委员会主任，答辩委员会成员包括上海大学刘学锋教授、长江水利委员会长江科学院程学军教授级高级工程师、长江大学何幼斌教授、尹艳树教授、李华教授和高达教授。长江大学高贤君副教授担任答辩秘书。

杨栋杰博士学位论文围绕高分辨率光学遥感影像中复杂场景建筑物完整提取这一关键问题展开研究。论文针对树木与阴影遮挡、建筑物形状与光谱特征变化显著、模型精度与计算效率难以兼顾、跨区域和跨传感器条件下域间差异明显等问题，构建了以特征交互增强为核心、以全局—局部协同建模为主线、以高效轻量化和跨域应用为拓展方向的系统研究框架。

论文主要研究内容包括四个方面：一是提出面向树木遮挡复杂场景的CSA-Net方法，通过层次上下文特征交互、全局—局部判别增强和多尺度补偿融合，提高遮挡条件下建筑物整体形状、边界延伸方向和区域连通性的恢复能力；二是提出面向光谱异质场景的MVMNet方法，构建CNN局部分支与Mamba全局分支相结合的双通路特征提取框架，增强建筑物内部一致性表达和目标—背景判别能力；三是提出面向复杂场景的高效轻量化建筑物提取方法MMFA-Net，在控制模型参数规模和训练代价的前提下提升建筑物边界闭合性、区域连通性和结构一致性；四是提出无监督跨域应用框架WGD-MambaNet，综合分辨率对齐、小波引导图像级风格迁移、CNN-Mamba全局—局部双分支特征提取和自适应门控融合机制，提升模型在跨区域、跨传感器和跨成像条件下的稳定泛化能力。

该论文系统开展了遮挡恢复、复杂光谱差异建模、高效轻量化建模与跨域应用研究，形成了从理论基础、关键方法到应用验证相互支撑、层层递进的技术体系。研究成果有助于提升复杂场景下建筑物提取的区域连通性、轮廓闭合性、内部结构一致性和跨域应用稳定性，可为城市精细化管理、基础测绘更新、灾后应急评估及多场景遥感智能解译等提供方法支撑与技术参考。（审核 高贤君）