浙江大学遥感与地理信息系统考博需要系统性规划，重点在于学术深度与科研能力的综合提升。建议从以下四个维度构建复习框架：

一、学术基础强化

1. 数学建模能力：重点突破空间统计分析（如Kriging插值、空间自相关分析）、矩阵运算（主成分分析、特征值分解）和最优化算法（梯度下降、遗传算法），推荐参考《应用地理信息系统：方法与案例》中第3章数学基础

2. 计算机技术栈：掌握Python（GDAL/OGR库）、C++（空间索引实现）、R语言（sp、sf包），建议通过Kaggle地理空间数据竞赛项目实践

3. 遥感物理基础：建立辐射传输方程（6S模型）、大气校正（FLAASH）、多光谱解译（波段组合策略）知识树，需完成ENVI处理全流程模拟

二、专业核心突破

1. GIS理论体系：构建"数据-模型-应用"三维知识矩阵，重点攻克空间数据库（PostGIS）、GIS云平台（ArcGIS Online）、三维GIS（Cesium）技术栈

2. 空间分析方法：掌握核密度估计、空间插值、网络分析等20+种方法，需通过GIS Cloud平台完成实际项目演练

3. 遥感解译技术：重点突破面向对象分类（eCognition）、深度学习（U-Net、Transformer）在 LandUse/landCover中的应用，需建立10万㎡以上解译样本库

三、科研能力培养

1. 研究热点追踪：建立包含近5年TOP5期刊（ISPRS, IGARSS）论文的文献数据库，每周更新最新技术动态

2. 项目经验积累：参与NSFC/国家重点研发计划相关课题，重点掌握多源数据融合（雷达/光学/激光雷达）、时空变化检测技术

3. 论文写作规范：精读ACM SIGSPATIAL近三年高被引论文，掌握IEEE Transactions格式要求，需完成3篇完整SCI论文框架

四、浙大特色备考

1. 师资研究方向：重点跟踪李德仁院士团队（时空大数据）、王钦燕教授（智慧城市）、陈晓红教授（农业遥感）的研究布局

2. 考试科目准备：①专业笔试（GIS原理+遥感技术，重点考察空间分析算法设计）②综合面试（需展示3个以上创新性研究设想）③实验考核（ArcGIS+ENVI联合操作）

3. 交叉学科融合：关注数字孪生、元宇宙地理信息等新兴领域，需完成智慧城市仿真平台（如CityGML+Unity）开发项目

备考周期建议：6个月系统复习+3个月专项突破，每月设置KPI（如第1月完成50篇文献精读，第3月实现全流程数据处理），每周预留8小时进行代码调试与算法优化。特别注意关注浙大地理信息科学国家重点实验室的开放课题，提前准备研究计划书（含技术路线图与预期成果）。