2024年5月10日，周桓在香港理工大学顺利完成了他的硕士毕业答辩，标志着他在学术道路上又迈出了坚实的一步。
周桓的研究课题是《Unlocking the Potential of Multi-Modal Self-Supervised Learning for Flood Inundation Mapping》，该课题聚焦于多模态自监督学习在洪水淹没图绘制中的潜力。答辩过程中，周桓详细介绍了洪水监测和淹没图绘制的重要性，整合了卫星影像、气象数据和地理信息系统（GIS）数据，并自主研发了SSL-FloodNet多模态自监督学习算法。通过多个实际案例验证了该算法的有效性，证明了其在洪水监测中的优越性能，并总结了研究的主要发现及未来研究方向。
此次答辩的委员会由多位遥感与地理信息系统领域的知名教授组成，他们对周桓的研究工作给予了高度评价。委员会成员认为，周桓的研究不仅具有较高的学术价值，还在实际应用中展示了良好的前景。教授们特别指出，周桓在数据处理和算法优化方面的创新思路，为多模态自监督学习技术的发展提供了新的方向。
在答辩过程中，周桓展示了他在研究过程中所取得的一系列成果，包括自主研发的多模态自监督学习算法和在多个实际案例中的成功应用。他通过详实的数据和图表，生动地展示了研究成果的有效性和创新性。面对答辩委员会的提问，周桓沉着冷静，对每一个问题都做出了详尽且有力的回答，展示了他扎实的专业知识和出色的科研能力。
值得一提的是，周桓在武汉大学的导师张觅对周桓的研究给予了悉心指导并出席了答辩。周桓特别感谢张觅老师在研究过程中给予的支持和鼓励。同时，周桓的同学赵元昕和杨炳楠也陪同他参加了答辩，给予了宝贵的帮助和支持。
周桓表示，顺利完成硕士毕业答辩离不开导师和同学们的支持和帮助。他特别感谢张觅老师、赵元昕和杨炳楠等同学在研究中的协助和支持。他表示，未来将继续深入研究多模态自监督学习技术，致力于推动这一领域的进一步发展。
