武汉大学
学士 · 水文学与水资源科学
2010–2014
应用人工智能、遥感与计算机视觉
沈亚文Yawen Shen
我在 Corteva Agriscience 的遥感与计算机视觉团队从事应用 AI 工作。从博士研究至今，我一直在用 AI 解决科学问题，也在开发用于研究和软件开发的 AI 智能体工作流。
关于我
我目前在 Corteva Agriscience 的遥感与计算机视觉团队（Remote Sensing and Computer Vision）工作。团队处理从显微镜图像到卫星观测的不同尺度影像，我的工作则结合计算机视觉、多模态学习和地理空间数据，解决农业中的实际问题。
AI 一直是我研究和工作的核心。在弗吉尼亚大学攻读博士期间，我就将机器学习用于气候变化与城市洪涝研究，包括利用物理模拟结果训练街道尺度的洪水预测模型，以及利用图像研究洪涝。此后的工作也一直围绕 AI 应用展开。
在本职工作之外，我还开发用于软件开发、研究和内容准备的 AI 智能体工作流。我通过这些项目探索如何在智能体之间分配任务、核查结果，并在流程中保留人工审查。
教育与职业经历
从 2010 年至今的学习与工作经历。
佐治亚理工学院
硕士 · 水文学与水资源科学
2014–2015
弗吉尼亚大学
博士 · 工程系统与环境
2016–2020
Arcadis
水资源顾问
2020–2021
One Concern
数据科学家
2021–2023
Corteva Agriscience
应用 AI · 遥感与计算机视觉
2023–至今
Corteva Agriscience
应用 AI · 遥感与计算机视觉
2023–至今
One Concern
数据科学家
2021–2023
Arcadis
水资源顾问
2020–2021
弗吉尼亚大学
博士 · 工程系统与环境
2016–2020
佐治亚理工学院
硕士 · 水文学与水资源科学
2014–2015
武汉大学
学士 · 水文学与水资源科学
2010–2014
研究版图
AI 方法贯穿了我在影像、农业、气候与洪涝领域的工作。选择下方的主题，可以查看相关论文和智能体项目。
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计算机视觉与多模态 AI
图像、感知与学习表征
地理空间 AI
卫星观测与跨区域迁移
气候与洪涝建模
物理系统、机器学习与韧性
AI 智能体工作流
服务于研究与软件工作的个人工具
AI 应用与项目
当前工作
Corteva Agriscience
我所在的遥感与计算机视觉团队，处理从显微镜图像到卫星观测的多种尺度数据。我在团队中运用计算机视觉和多模态学习，解决农业中的实际问题。
- 多模态学习
- 我结合图像、遥感观测、天气和环境数据研究农业问题，包括融合不同传感器的数据，以及对齐不同地点和时间的观测。
- 基础模型
- 我研究地理空间基础模型，以及模型学到的表征如何迁移到农业任务中。相关研究包括评估 AlphaEarth 在作物产量预测和农业耕作方式制图中的表现。
- 项目管理与技术推进
- 我参与将科学问题转化为应用 AI 项目，包括明确问题、协调技术工作、评估结果和沟通研究发现。这些工作也延续了我带领机器学习项目、与科研和工程合作方协作的经验。
个人 AI 项目
我也为自己的研究和开发任务搭建智能体工作流。
AI 开发团队
本地可用一套 Codex 工作流，将职责明确的软件开发任务分配给智能体，保留每次修改的过程记录，并在交付前安排独立审查。
AI 趋势追踪
本地可用在本地运行的研究工作流，用于跟踪 AI 进展、核查来源，并整理附有原始材料链接的简报。
社交媒体助手
开发中我正在开发的工作流，用于调研主题、准备图片和起草中文帖子，并在发布前进行人工审核。
精选论文
涵盖地理空间 AI、洪涝和气候研究的部分成果。
- 2026阅读论文
地理空间基础模型
Harvesting AlphaEarth: Benchmarking the geospatial foundation model for agricultural downstream tasks
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 149, 105258
评估 AlphaEarth 嵌入在作物产量预测和农业耕作方式制图中的表现，并考察模型在不同地区的泛化能力。
- 2026阅读论文
跨尺度学习
STaPL: Scale Transfer with Pseudo-Labelling for satellite-based mapping of agricultural practices
Remote Sensing of Environment, 343, 115500
结合县级统计数据和卫星观测，在无需田块级训练标签的条件下，绘制耕作方式分布图。
- 2024阅读论文
洪涝场景中的计算机视觉
Urban flood extent segmentation and evaluation from real-world surveillance camera images using deep convolutional neural network
Environmental Modelling & Software, 173, 105939
利用深度学习从摄像头图像中提取淹没范围，并评估模型在真实暴雨条件下面临的困难。
- 2022阅读论文
气候变化与基础设施
Dynamic Modeling of Inland Flooding and Storm Surge on Coastal Cities under Climate Change Scenarios: Transportation Infrastructure Impacts in Norfolk, Virginia USA as a Case Study
Geosciences, 12(6), 224
模拟气候变化情景下内涝与风暴潮的共同作用，研究其对沿海城市交通网络的影响。
- 2020阅读论文
机器学习与物理模型
Training Machine Learning Surrogate Models From a High-Fidelity Physics-Based Model: Application for Real-Time Street-Scale Flood Prediction in an Urban Coastal Community
Water Resources Research, 56(10), e2019WR027038
使用高精度物理模拟结果训练机器学习代理模型，为实时、街道尺度的洪水预测提供支持。
- 2019阅读论文
复合洪涝风险
Flood risk assessment and increased resilience for coastal urban watersheds under the combined impact of storm tide and heavy rainfall
Journal of Hydrology, 579, 124159
研究风暴增水与强降雨的共同影响，为沿海流域的洪涝风险评估和减灾措施提供依据。
- 2019阅读论文
基础设施退化建模
Condition State–Based Civil Infrastructure Deterioration Model on a Structure System Level
Journal of Infrastructure Systems, 25(1), 04018042
模拟结构构件之间的相互影响如何作用于基础设施退化，并估计模型的不确定性，为维护决策提供依据。