赫晓慧，女，1978年12月，博士，教授，硕士/博士研究生导师。2003年于西北农林科技大学资源环境学院获硕士学位，2006于中国科学院获理学博士学位，中国水利水电科学研究院水资源所博士后，德国基尔大学访问学者。2006年至郑州大学，河南省教育厅学术带头人，校级青年骨干教师，曾多次获郑州大学“三育人”、“校优秀党员”称号与郑州大学“我最喜欢的老师”称号。现为地球科学与技术学院副院长。致力于遥感与深度学习融合、遥感产品在生态领域的应用与产业化等。
社会与科研兼职：河南省测绘类教学指导委员会副主任委员、河南省气象学会副理事长、河南省气象大数据分析与服务工程研究中心副主任、中国测绘学会地图学与地理信息系统专业委员会委员、中国气象科学研究院·郑州大学生态气象联合实验室副主任、河南省气象标准化技术委员会委员、首批西宁市“引才聚才555计划”柔性引进人才、郑州市遥感与图像信息处理重点实验室主任、河南省遥感技术应用协会常务理事。
2019.09-至今 郑州大学地球科学与技术学院，教授
2014.01-2015.01 基尔大学，访问学者
2013.03-2016.09 郑州大学水利与环境学院，副教授
2012.03-2015.03 中国水利水电科学研究院水资源所，博士后
2006.07-2013.03 郑州大学水利与环境学院，讲师
2003.09-2006.07 中国科学院水土保持与生态环境研究中心，土壤学，博士学位
2000.09-2003.07 西北农林科技大学，土壤学，硕士学位
1996.09-2000.07 河南农业大学，土地管理，学士学位
获奖、荣誉称号：
获奖：
2024年地理信息科技进步奖一等奖，序1
2024年地理信息科技进步奖特等奖，序7
2023年地理信息产业优秀工程金奖，序9
2023年河南省科技进步奖二等奖，序1
2021年河南省高等教育教学成果一等奖，序4
2020年测绘科学技术进步二等奖，序1
2017年地理信息科技进步奖二等奖，序3
荣誉称号：
2022年河南省教育厅学术技术带头人
2020年 河南省测绘学会科技创新青年人才
2021年郑州大学科技服务社会先进个人
科研项目：
[1]国家自然科学基金面上项目, 地表时空异质性干扰下的非平衡复杂场景冬小麦叶面积指数反演，2024/01-2027/12，主持。
[2]面向超算的黄河模拟器构建与服务关键技术研究，河南省重大科技专项（国家超级计算郑州中心创新生态系统建设科技专项），2021/01-2023/12, 主持
[3]美丽青藏建设气象条件贡献率评价系统研发,第二次青藏高原综合科学考察研究“西风-季风协同作用及其环境效应”项目子专题（2019QZKK0106）,2019/11-2024/10, 主持。
[4]全球综合观测大数据多维多尺度可视化引擎构建，国家重点研发计划“全球对地观测成果管理及共享服务系统关键技术研究”子课题（2018YFB0505000），2018/05-2022/04，主持
[5]重大横向委托项目,智慧城市多模态生物识别大数据云平台及信息管理服务平台研制,2020/01-2021/12，主持
[6]重大横向委托项目,清潩河水污染扩散模型研究及系统构建项目，2019/01-2019/12，主持
科研成果：
近期主要论文选录：
[1]Xiaohui He, Chenqiao Yuan, Panle Li*, Xijie Cheng, et al.NPP estimation by fusing geodetector and deep spatio-temporal networks. International Journal of Digital Earth, 2025.05
[2]Haofei Li,Xiaohui He, Mengjia Qiao, Haonan Sun, et al. Winter wheat mapping using unbalanced multi-source remote sensing data. International Journal of Digital Earth, 2025.05
[3]Xiaohui He, Tingwei Fan, Mengjia Qiao, et al. Spatiotemporal patterns of abrupt vegetation changes and reversal trends in the Yellow River Basin: Climate and human drivers. ECOLOGICAL INDICATORS, 2025.04
[4]Haonan Sun,Xiaohui He∗, Haofei Li, Jinlan Kong, et al. Adaptive sparse lightweight multi-scale hybrid network for remote sensing image semantic segmentation. Expert Systems With Applications, 2025.03
[5]赫晓慧，姬柔佳，刘传，田智慧，面向历史人物事迹的叙事地图设计与实现，测绘科学，2025.
[6]杨松林，赫晓慧*，张天豪，基于多尺度空谱特征对齐的跨场景遥感影像分类方法，测绘科学，2025.
[7]赫晓慧，周涛，李盼乐，基于多尺度注意力的遥感影像建筑物提取研究，计算机科学，2023.
[8]赫晓慧,张乐涵，基于PROSAIL混合反演模型的MODIS LAI产品改进与分析，生态学报，2023.
[9]赫晓慧,李志强，基于代价敏感卷积神经网络的遥感影像分类，计算机应用与软件. 2023,40(05)
[10]Zhihui Tian, Xiaoyu Guo,Xiaohui He*, et al. MSCANet: Multiscale context information aggregation network for Tibetan Plateau lake extraction from remote sensing images，International Journal of Digital Earth，2023.01
[11]Cheng Xijie,Xiaohui He*, et al. Multi-view Graph Convolutional Network with Spectral Component Decompose for Remote Sensing Images Classification，IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，2022.12
[12]Mengjia Qiao,Xiaohui He*, et al. KSTAGE: A knowledge-guided spatial-temporal attention graph learning network for crop yield prediction，Information Science，2022.11
[13]赫晓慧，陈明扬，结合DCNN与短距条件随机场的遥感影像道路提取，武汉大学学报(信息科学版)，2022.07
[14]赫晓慧，徐雅婷，中原城市群区域碳储量的时空变化和预测研究，中国环境科学. 2022,42(06)
[15]Panle Li,Xiaohui He*, et al.An Improved Categorical Cross Entropy for Remote Sensing Image Classification Based on Noisy Labels. Expert System with Applications. 2022.04.
[16]Cheng Xijie,Xiaohui He*, et al. Enhanced Contextual Representation with Deep Neural Networks for Land Cover Classification Based on Remote Sensing Images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2022.02.
[17]Panle Li,Xiaohui He*, et al. Exploring Label Probability Sequence to Robustly Learn Deep Convolutional Neural Networks for Road Extraction with Noisy Datasets. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2022.02.
[18]Panle Li,Xiaohui He*, et al. Exploring Multiple Crowdsourced Data to Learn Deep Convolutional Neural Networks for Road Extraction. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2021.09
[19]Mengjia Qiao,Xiaohui He*, et al. Crop yield prediction from multi-spectral, multi-temporal remotely sensed imagery using recurrent 3D convolutional neural networks. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2021, 102:102436.
[20]Xiaohui He, Yu yipin，He tian*, et al. Climate Change and Ecological Projects Jointly Promote Vegetation Restoration in the Three-River Source Region. Chinese Geographical Science, 2021.09
[21]Mengjia Qiao,Xiaohui He*, et al. Exploiting Hierarchical Features for Crop Yield Prediction Based on 3-D Convolutional Neural Networks and Multikernel Gaussian Process. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing.2021,14:4476-4489
[22]耿庆玲; 陈晓青;赫晓慧*;中国不同植被类型归一化植被指数对气候变化和人类活动的响应，生态学报，生态学报. 2022,42(09)
[23]赫晓慧,罗浩田.基于 CNN-RNN 网络的中国冬小麦估产.农业工程学报.2021,37（17）：124-132
[24]Panle Li,Xiaohui He*, et al. Robust Deep Neural Networks for Road Extraction from Remote Sensing Images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2020, 10.
研究领域及方向：
1. 遥感大数据挖掘与智能提取
2. 区域生态遥感建模
讲授课程：
本科课程：遥感技术，专业导论
研究生课程：定量遥感，现代遥感，深度学习及应用，地理前沿进展
联系方式：
邮箱：hexh@zzu.edu.cn
办公室电话：0371-66767962