2025年6月，工程中心张帆教授带领遥感技术研究所团队在合成孔径雷达（SAR）图像变化检测领域取得重要进展，相关论文“SAR image change detection via generalized extreme value (GEV) modeling”发表于《Pattern Recognition》。
该研究提出了一种基于广义极值分布（GEV）的新方法，推导出新的似然比检验统计量，实现对图像变化区域的高效识别。实验表明，该方法在冰面消融、城市扩展、冻土监测等多个实际场景中表现出优异性能，展现出良好的工程应用潜力。
第一作者张帆，教授，博士生导师，入选国家部委高层次人才计划、北京青年英才计划。现任北京化工大学信息学院副院长，兼任校学位评定委员会委员。主要从事SAR信号处理、图像解译等方向研究，参与我国首颗星载SAR的星地一体化仿真系统研制工作，主持国家自然科学基金、“高分三号”数据模拟系统等项目30余项，发表SCI论文90余篇，担任中国电子学会空天信息分会委员、中国电子教育学会研究生教育分会理事、《雷达学报》编委等。
《Pattern Recognition》由Elsevier出版，是国际公认的模式识别、计算机视觉、机器学习和人工智能领域的权威期刊，创刊于1968年，长期保持计算机-人工智能的中科院一区Top期刊。