徐南，研究方向为地表水体动态多源遥感监测，协同利用卫星高度计与遥感影像等多源数据，发展了潮间带与浅海地形高精度反演方法，提出了湖泊水库水资源量高效估算方法，揭示了海岸线、湖库等地表水体的动态变化规律。研究成果显著推动了多源遥感协同处理技术在自然资源监测领域的应用，为自然资源科学管理与可持续发展提供了重要的技术支撑与科学依据。学术成果丰硕，累计发表SCI/SSCI论文80余篇，Google Scholar引用3200余次，H-index为27，入选年度全球前2%顶尖科学家榜单，以第一/通讯作者身份在科学通报、测绘学报、Science Bulletin、The Innovation、Remote Sensing of Environment、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation、Geophysical Research Letters 等国际顶级期刊发表论文40余篇。出版英文专著《Current Trends in Estuarine and Coastal Dynamics》，负责章节“Satellite remote sensing based coastal bathymetry inversion”。研究成果获中国科学院龚健雅院士、方精云院士、中国工程院潘德炉院士等权威专家的正面引用与评价。入选江苏省“双创博士”人才计划。作为主要完成人，获地理信息科学技术奖二等奖（排名第12）、安徽水利科学技术奖一等奖（排名第2）。参与编著的专著获评国家级优秀海洋图书（排名第4）。

综上所述，申请人创新构建了地表水体动态多源遥感监测方法体系，创立了“多源数据协同→地表水体监测→科学规律探索”的研究范式。通过深度融合激光雷达、卫星高度计与遥感影像等多源数据优势，显著拓展了多源遥感协同处理技术的应用维度。研究成果不仅完善了多源遥感协同处理的理论与方法体系，更直接服务于地表水体动态监测，为相关领域提供了坚实的技术支撑，兼具显著的科学价值与社会效益。 学术创新1: 针对潮间带/浅海地形获取难题进行深入研究，依托单光子激光雷达在高精度垂向信息获取方面的独特优势，提出了单光子激光雷达驱动的潮间带/浅海先验高程提取方法，构建了先验高程-光谱信息的定量模型，发展了协同多源遥感的潮间带/浅海地形精准反演方法，为海岸带精准监测提供有力的技术手段。 学术创新2: 针对湖泊水库水位水储量信息获取难题进行系统探索，结合单光子激光雷达剖面高程，提出了基于剖面高程-水边线空间匹配的时序水位提取方法，构建了融合动态水域淹没频率和剖面高程的水库消落带地形反演模型，发展了多源卫星高度计协同的大尺度湖库水位监测方法，为湖库水资源监测提供技术支撑。 学术创新3: 针对海岸线、湖泊水库等地表水体变化规律进行深入探索，通过时序遥感影像及多源测高数据，挖掘人类活动和自然要素影响下的海岸线演变规律，量化全球湖库水储量短期波动的相对贡献，揭示了全球小型湖泊在水资源动态变化中的重要作用，对加深理解地表水循环及促进海岸带可持续发展具有重要作用。

2014.09-2019.07 清华大学 地球系统科学系 理学博士学位 2010.09-2014.07 河海大学 测绘工程系 工学学士学位