研究方向一：光学遥感模式识别与高光谱智能解译

围绕光学遥感影像智能解译，研究高光谱数据的光谱—空间特征提取、模式识别、深度学习分类与特征融合方法，关注模型解释性、分类置信度和算法可靠性，服务于复杂地表环境下的遥感智能感知与信息提取。

研究方向二：空间光学载荷辐射定标与月球定标

研究空间光学遥感载荷的在轨辐射定标、月球定标和长期稳定性评估方法，建立从光学入射、探测响应到辐射产品生成的误差传播与不确定性分析框架，提升遥感观测数据的定量精度、辐射一致性和长期可信度。

研究方向三：光学遥感系统模块化建模与性能评估

围绕空间光学遥感系统的完整成像与处理链路，研究光学载荷、探测响应、辐射定标、数据校正和智能解译过程的模块化建模方法，分析系统误差传播路径和关键性能影响因素，为光学系统性能评估、优化设计和数据产品可靠性提升提供依据。

研究方向四：不确定性量化、全局敏感性分析与代理模型加速

研究复杂光学遥感模型和环境水文模型中的不确定性传播、全局敏感性分析与代理模型加速方法，结合高斯过程、PCE 和 Sobol' 敏感性分析等技术，开展误差评估、关键参数识别和可靠性分析，为定量遥感、模型解释和决策支持提供可信证据。

研究方向五：环境与水文模型不确定性分析

围绕环境与水文模型中的参数、输入和结构不确定性，研究模型误差传播、关键参数识别和模拟结果可靠性评估方法，服务于流域水文过程分析、环境状态模拟和遥感辅助环境监测。

研究方向六：环境工程决策支持与模型可信评估

面向环境工程与水资源管理中的决策支持需求，研究模型预测不确定性、结果可信度评估和多情景比较方法，构建从环境监测、模型模拟到决策证据生成的可靠分析框架，提升环境工程决策的透明度和科学依据。