编者按
2018年是贯彻落实党的十九大精神的开局之年，也是北大建校120周年和全面推进“双一流”建设的关键一年。研究生院以建设世界一流水平的研究生教育体系为目标，以“北京大学博士研究生教育综合改革”为抓手，在研究生培养管理、资助体系、学科交叉、国际化等方面采取了一系列举措，旨在推动研究生培养质量的全面提高，实现北大研究生教育的内涵式发展。藉此契机，研究生院将推出“青春的榜样——北京大学优秀博士生”系列访谈报道，希望以这些优秀的博士生为榜样，激励更多的研究生同学刻苦学习、不懈努力，成为“有理想、有本领、有担当”的拔尖创新人才。
张修远：博雅塔并非象牙塔，未名湖不仅是个湖
张修远，北京大学地球与空间科学学院地图学与地理信息系统专业2014级博士生，师从杜世宏老师，主要从事高分辨率卫星数据分析。在攻读博士期间，发表学术论文12篇，其中包括行业内Top 1期刊Remote Sensing of Environment 两篇，曾获得北京大学“校长奖学金”、“博士研究生国家奖学金”、博士学业奖学金、北京大学“林超地理学奖学金”、北京大学“创新奖”、北京大学三好学生等奖励以及地空学院“学术之星”、第九届中国青年遥感辩论赛亚军“最佳风度奖”、第四届遥感与地理信息科学研究生论坛“最佳论文特等奖”等荣誉称号。现在哈佛大学进行访问学习。
自2014年进入北大地空院，在燕园我已度过四载春秋。我在此首先感谢每位支持鼓励我进步的老师和同学。最初我内心很是忐忑，毕竟我一直自认为只是北大的沧海一粟，而所谓的“优秀”，也是依靠北大良好的研创环境，和导师悉心的引领。可父亲提醒说自述的意义不仅是展示自我，更是认知自我，是对自己成长道路、成长环境的总结、前瞻和规划。因此我决定不揣谫陋对自己的研究生活来一次深度剖析。
博雅塔并非象牙塔
2013年暑假我第一次来到北大，那是个清早，遥感楼门还没开，我就特意走来到了博雅塔前，环顾一周也没觉什么亮眼之处，大概和家乡的塔也没多大差异。于是我想当然的认为博雅塔之所以有名气，或许就在于它屹立于声名远播的北大学府。而今四年过去，我才逐渐感受到博雅塔的魅力。原来它承载了北大人一种博雅精神。博雅从博学雅正两个方面诠释着做学问、做人的准则。做学问，“博学”就要通识通合；做人，“雅正”就可行走天下。
北大跨专业跨学院的选课机制，使得博学变成了一种可能。我从研一就选修了其他学院许多课程，也正是这些跨学科的知识，开阔了我的思路，完善了我的科研成果，更使我不断产生新的想法。现如今很多博士生给自己定位为“专家”，认为只要把自己的专业学精出新，就算学业出色。这种理解或许与北大博雅理念还有不小差异。博雅另一层“雅正”的意思其实更加重要。雅正是高雅和正直，前者是指学者气质，后者则指做人原则。纵观成就大业者，皆谦容有度，公正为本。记得2015年寒假回家亲朋聚会时，有人赞我已到象牙塔塔尖了。我笑着说道我每天只看能看到博雅塔的塔尖，却看不到象牙塔。其实我想告诉他的是，北大并没有把我们培养成象牙塔内的世外高人，而是成为雅正的社会人。
未名湖不仅是个湖
遥感楼紧靠未名湖，于是每当我遇到解决不了的难题或者困惑我都喜欢去未名湖走一圈，我会故意放慢脚步去细细品味波光和倒影。平时觉得很小的未名湖，在这时候却显得很大像个海洋。开始时我很纳闷为何那么名家多大师竟没能给它起个意蕴深含的名字。如今我仿佛领悟到无名之名的无限寓意。任何名字放到历史长河，都不会长久响亮；任何物体放入宇宙空间，都彰显局限。而我们人的追求也只有放开名利，追求精神的升华，才尽量放大自身的价值。这也许正是每个有使命、有责任、有担当的学子应有的格局和境界。
未名湖是燕园的缩影。燕园不大，却吸精吐华。未名湖更小，却启人思及真谛。记的一次政治课上，老师讲如果我们北大没有国际视野，那就像未名湖没有进出口一样，水会成变浑发臭的死水，只有这水有进有出，未名湖水才是活水，才会清澈轻灵。正是如此，我们的视野才需要打开，我们的大脑才能进出新鲜血液。燕园虽小却为我们提供了一个国际格局、历史视野的平台。国际大咖的报告天天聆听；世界前沿学科的知识，随时有人给你交流。北大现在鼓励我们的研究与世界接轨，鼓励我们出国学习。当我申请来哈佛访学时，外导对我研究水平给予了积极的肯定，我相信这份肯定不仅是对我，而是对全体北大的认可。另外，研究生院还资助我们去参加国际会议，在国际会议的舞台上充分展示成果同时展现自我，每当此时我都会自豪得说出“I come from Peking University”。
张修远代表北大参加中国青年遥感辩论赛
张修远和“地理信息科学之父”Michael F. Goodchild教授合影
博学雅正的追求，是我们北大学子不断进步的基础，也是我们深爱燕园的源泉。百余年来，北大和中华的命运绑在了一起，在风雨中砥砺前行。值此120周年校庆之际，遥祝北大承百年之底蕴，育千万之英才，筑中华之盛世！
文章发表
[1] Zhang, X., & Du, S. (2016). Learning selfhood scales for urban land cover mapping with very-high-resolution satellite images. Remote Sensing of Environment, 178, 172-190.
[2] Zhang, X., & Du, S. (2015), A Linear Dirichlet Mixture Model for decomposing scenes: Application to analyzing urban functional zonings, Remote Sensing of Environment, 169, 37-49.
[3] Zhang, X., Du, S., & Wang, Y.-C. (2015). Semantic classification of heterogeneous urban scenes using intra-scene feature similarity and inter-scene semantic dependency. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8(5): 2005-2014.
[4] Zhang, X., Du, S., Wang, Q., & Zhou, W. (2018). Multiscale Geoscene Segmentation for Extracting Urban Functional Zones from VHR Satellite Images. Remote Sensing, 10(2), 281.
[5] Zhang, X., Du, S., & Wang, Q. (2017). Hierarchical semantic cognition for urban functional zones with VHR satellite images and POI data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 132, 170-184.
[6] Zhang, X., & Liu, X. (2014). Study of high-dimension fuzzy classification based on random forest algorithm. Remote Sensing for Land and Resources, 26(2): 87-92.
[7] Zhang, X., Du, S., & Ming, D. (2018). Segmentation Scale Selection in geographic object-based image analysis. High Spatial Resolution Remote Sensing: Data, Analysis, and Applications (pp. 201-228), Boca Raton, FL: CRC Press.
[8] Du, S., Zhang, F., & Zhang, X. (2015). Semantic classification of urban buildings combining VHR image and GIS data: An improved random forest approach. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 105, 107-119.
[9] Zhao, W., Guo, Z., Yue, J., Zhang, X., & Luo, L. (2015). On combining multiscale deep learning features for the classification of hyperspectral remote sensing imagery. International Journal of Remote Sensing, 36(13), 3368-3379.
[10] Du, S., Wang, X., Feng, C. C., & Zhang, X. (2016). Classifying natural-language spatial relation terms with random forest algorithm. International Journal of Geographical Information Science, 1-27.
[11] Du, S., Zhang, X., & Guo, L. (2017, March). Urban scene classification with VHR images.In Urban Remote Sensing Event (JURSE), 2017 Joint (pp. 1-4). IEEE.
[12] Wang, X., Du, S., Feng, C. C., Zhang, X., & Zhang, X. (2018). Interpreting the Fuzzy Semantics of Natural-Language Spatial Relation Terms with the Fuzzy Random Forest Algorithm. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(2), 58.
编辑：任方舟