职  称:教授
研究方向:定量遥感
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办公地点:地理楼412

个人简历

瞿瑛,男,吉林磐石人,博士,教授,博士生/硕士生导师。2004年起就读于北京师范大学,分别于2008年和2013年获得理学学士和博士学位,2013至2015年在北京师范大学开展博士后研究,2015年起任东北师范大学副教授,2022年晋升为教授。主要研究兴趣为全球气候变化与地表辐射能量平衡遥感,研究内容涉及地表反照率对全球气候变化的响应与反馈机制、北极海冰关键参量的遥感估算方法、定量遥感反演理论与遥感数据集生成关键技术等。近年来,主持国家自然科学基金面上/青年项目和吉林省科技发展计划优秀青年人才基金等科研课题10余项,参与国家重点研发计划和国家自然科学基金等科研项目10余项,在Remote Sensing of Environment、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing和Agricultural and Forest Meteorology等国内外知名期刊上发表研究论文30余篇,获得吉林省自然科学学术成果奖二等奖1项。担任中国遥感应用协会定量遥感专业委员会委员、中国遥感应用协会黄土高原遥感分会理事和吉林省遥感学会理事。 教育经历: 2004/08-2008/06,北京师范大学,地理学与遥感科学学院,学士 2008/09-2013/06,北京师范大学,地理学与遥感科学学院,博士 工作经历: 2013/07-2015/06,北京师范大学,环境学院,博士后 2015/06-2022/06,东北师范大学,地理科学学院,副教授 2022/07-至今,东北师范大学,地理科学学院,教授 科研项目: 国家自然科学基金面上项目,41971287,北极海冰反照率建模与遥感估算方法研究,2020/01-2023/12,61万元,已结题,主持 国家自然科学基金青年项目,41601349,中国东北地区地表反照率对气候变化的响应与反馈遥感监测分析,2017/01-2019/12,20万元,已结题,主持 吉林省科技发展计划优秀青年人才基金,20180520220JH,基于FY3C-MERSI数据的地表反照率遥感估算方法研究,2018/01-2019/12,8万元,已结题,主持 中央高校基本科研业务费项目青年教师发展基金,2412019FZ003, 地表反照率辐射强迫时空变化重建与模拟研究,2019/04-2021/11, 30万元,已结题,主持 中央高校基本科研业务费项目青年探索培育基金,2412016KJ028,北半球地表反照率时空变化规律研究,2016/04-2017/11,10万元, 已结题,主持 吉林省教育厅科学技术研究项目,JJKH20231306KJ,面向季节性降雪区的高时空分辨率地表反照率遥感数据集生成方法研究,2023/01-2024/12,2.5万元,在研,主持 测试加工项目(横向),106-401123025,全天候EVI与NDVI植被指数产品精度评价与比较分析,2023/11-至今,16万元,在研,主持 测试加工项目(横向),106-401116009,GLASS反照率产品分析与验证,2016/01-2016/12,10万元, 已结题,主持 遥感科学国家重点实验室开放基金,OFSLRSS201624,冰雪覆盖地表反照率遥感估算方法研究,2016/01-2017/12,5万元, 已结题,主持 中国博士后科学基金面上项目(一等资助),2014M550025,长时间序列北极海冰反照率时空变化遥感监测与分析,2014/05-2015/06,8万元, 已结题,主持 国家重点研发计划,2019YFA0607301,重大生态工程的温室气体效应,2019/11-2024/10,270万元,在研,参加 国家重点研发计划,2020YFA0714102,定量遥感反演中病态方程优化求解,2020/12-2025/11,126万元,在研,参加 国家重点研发计划,2016YFA0602301,中高纬度湿地景观格局演变机制,2016/07-2021/06,600万元, 已结题,参加 国家自然科学基金面上项目,41971290,基于多角度偏振遥感信息估算植被生物物理化学参数研究,2020/01-2023/12,61万元,已结题,参加 国家自然科学基金青年项目,41301353,基于机器学习和融合算法的全球陆表植被覆盖度遥感估算方法研究,2014/01-2016/12,25万元, 已结题,参加 国家自然科学基金面上项目,41171262,典型植被群落结构和光谱参数季节变化的多尺度实验研究,2012/01-2015/12,60万元,已结题,参加 代表性论著: Qu Y., Liu Q.*, Liang S., Wang L., Liu N., Liu S. (2014). Direct-estimation algorithm for mapping daily land-surface broadband albedo from MODIS data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52, 907-919. Qu Y.*, Liang S., Liu Q., He T., Liu S., Li X. (2015). Mapping surface broadband albedo from satellite observations: A review of literatures on algorithms and products. Remote Sensing, 7, 990-1020. Qu Y., Liang S.*, Liu Q., Li X., Feng Y., Liu S. (2016). Estimating Arctic sea-ice shortwave albedo from MODIS data. Remote Sensing of Environment, 186, 32-46. Qu Y.* (2017). Sea surface albedo. In S. Liang (Ed.), Comprehensive Remote Sensing (pp. 163-185). Cambridge, MA, USA: Elsevier. Li X., Qu Y.*(2018). Evaluation of vegetation responses to climatic factors and global vegetation trends using GLASS LAI from 1982 to 2010. Canadian Journal of Remote Sensing, 44, 357-372. Fan X., Qu Y.* (2019). Retrieval of high spatial resolution aerosol optical depth from HJ-1 A/B CCD data. Remote Sensing, 11, 832. Li X., Zhang H., Qu Y.*(2020). Land surface albedo variations in Sanjiang Plain from 1982 to 2015: Assessing with GLASS data. Chinese Geographical Science, 30(5), 876-888. Wang M., Fan X., Li X., Liu Q., Qu Y.*(2020). Estimation of land surface albedo from MODIS and VIIRS data: A multi-sensor strategy based on the direct estimation algorithm and statistical-based temporal filter. Remote Sensing, 12, 4131. Song Y., Lv M., Wang M., Li X., Qu Y.*(2021). Reconstruction of historical land surface albedo changes in China from 850 to 2015 using land use harmonization data and albedo look-up maps. Earth and Space Science, 8(9), e2021EA001799. Lv M., Song Y., Li X., Wang M., Qu Y.*(2022). Spatiotemporal characteristics and driving factors of global planetary albedo: an analysis using the Geodetector method. Theoretical and Applied Climatology, 147, 737–752. Peng Z., Ding Y., Qu Y.*, Wang M., Li X.(2022). Generating a long-term spatiotemporally continuous melt pond fraction dataset for Arctic sea ice using an artificial neural network and a statistical-based temporal filter. Remote Sensing, 14(18), 4538. Ding Y., Qu Y.*, Peng Z., Wang M., Li X.(2022). Estimating surface albedo of Arctic sea ice using an ensemble back-propagation neural network: Toward a better consideration of reflectance anisotropy and melt ponds. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60, 4306017, doi: 10.1109/TGRS.2022.3202046. Li X., Qu Y.*, Wang M., Ding Y. (2023). Snow and land cover induced surface albedo changes in Northeast China during recent decades. Theoretical and Applied Climatology, 152: 649–661. Fan X., Qu Y.*, Zhang J., Bai E.* (2024). China's vegetation restoration programs accelerated vegetation greening on the Loess Plateau. Agricultural and Forest Meteorology, 350, 109994, doi.org/10.1016/j.agrformet.2024.109994. 讲授课程: 高级空间分析(2015年至今) 数据结构(2016年至今) 地理信息科学前沿讲座(2017至今) 遥感与地理信息系统应用(研A类)(2015年至今) 现代环境遥感(研)(2017年至今) 地理信息科学前沿与进展(研)(2018年至今) 遥感数字图像处理(2016年) GIS组件应用设计(2018-2020年) 全球气候变化遥感应用(2021年) 个人网站: Researchgate: www.researchgate.net/profile/Ying_Qu4 Orcid: orcid.org/0000-0001-9683-7136

社会兼职

获奖情况 (数据来源:科学技术处、社会科学处)

  • 2017-12-31 吉林省自然科学学术成果奖二等奖

教学信息 (数据来源:教务处)

  • 数据结构
  • 高级空间分析
  • 遥感数字图像处理
  • 地图学
  • 遥感与GIS应用(A类)
  • 地图学与地理信息系统(硕士)
  • 临班22
  • 现代环境遥感
  • 临班195
  • 地理信息科学前沿讲座
  • 全球气候变化遥感应用
  • GIS组件应用设计

科研信息 (数据来源:科学技术处、社会科学处)

  • 项目:
  • 1. 全天候EVI与NDVI植被指数产品精度评价与比较分析,企事业单位委托科技项目,2023年
  • 2. 面向季节性降雪区的高时空分辨率地表反照率遥感数据集生成方法研究,省、市、自治区科技项目,2023年
  • 3. 多学科交叉融合的地理信息科学专业创新实践教学体系构建研究,吉林省教育科学规划课题普通规划课题,2022年
  • 4. 北极海冰反照率建模与遥感估算方法研究,国家自然科学基金项目,2019年
  • 5. 基于FY3C-MERSI数据的地表反照率遥感估算方法研究,省、市、自治区科技项目,2018年
  • 6. 中国东北地区地表反照率对气候变化的响应与反馈遥感监测分析,国家自然科学基金项目,2016年
  • 7. 北半球地表反照率时空变化规律研究,其他课题,2016年
  • 8. GLASS反照率产品分析与验证,“863”计划,2016年
  • 专著:
  • 1. Comprehensive remote sensing,Elsevier Inc.,15-1年
  • 2. 全球变化遥感产品的生产与应用,科学出版社,01-3年
  • 论文:
  • 1. China's vegetation restoration programs accelerated vegetation greening on the Loess Plateau,AGRICULTURAL AND FOREST METEOROLOGY,2024年
  • 2. Daily Arctic Sea-Ice Albedo Retrieval With a Multiband Reflectance Iteration Algorithm,IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING,2023年
  • 3. Snow and land cover induced surface albedo changes in Northeast China during recent decades,THEORETICAL AND APPLIED CLIMATOLOGY,2023年
  • 4. A comparative study of long-time series of global-scale albedo products,INTERNATIONAL JOURNAL OF DIGITAL EARTH,2023年
  • 5. Reponses of Land Surface Albedo to Global Vegetation Greening: An Analysis Using GLASS Data,ATMOSPHERE,2023年
  • 6. Generating a Long-Term Spatiotemporally Continuous Melt Pond Fraction Dataset for Arctic Sea Ice Using an Artificial Neural Network and a Statistical-Based Temporal Filter,REMOTE SENSING,2022年
  • 7. Estimating Surface Albedo of Arctic Sea Ice Using an Ensemble Back-Propagation Neural Network: Toward a Better Consideration of Reflectance Anisotropy and Melt Ponds,IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING,2022年
  • 8. Review of Land Surface Albedo: Variance Characteristics, Climate Effect and Management Strategy,REMOTE SENSING,2022年
  • 9. Spatiotemporal characteristics and driving factors of global planetary albedo: an analysis using the Geodetector method,THEORETICAL AND APPLIED CLIMATOLOGY,2022年
  • 10. 基于CERES观测数据的全球行星反照率时空变化特征分析,气候与环境研究,2021年
  • 11. Reconstruction of Historical Land Surface Albedo Changes in China From 850 to 2015 Using Land Use Harmonization Data and Albedo Look-Up Maps,EARTH AND SPACE SCIENCE,2021年
  • 12. Improved model simulation of soil carbon cycling by representing the microbially derived organic carbon pool,ISME J,2021年
  • 13. The Driving Factors of Global Land Surface Albedo: An Analysis with the Glass and Merra-2 Data,The IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS21),2021年
  • 14. Estimation of Land Surface Albedo from MODIS and VIIRS Data: A Multi-Sensor Strategy Based on the Direct Estimation Algorithm and Statistical-Based Temporal Filter,REMOTE SENSING,2020年
  • 15. Land Surface Albedo Variations in Sanjiang Plain from 1982 to 2015: Assessing with GLASS Data,CHINESE GEOGRAPHICAL SCIENCE,2020年
  • 16. Estimating Arctic sea-ice shortwave albedo,Atmosphere and Climate,2020年
  • 17. 结合波段相关性的FY-3C MERSI异常条带检测方法,遥感信息,2020年
  • 18. 基于HJ-1A/B CCD地表反照率估算方法比较与验证,国土资源遥感,2019年
  • 19. Retrieval of High Spatial Resolution Aerosol Optical Depth from HJ-1 A/B CCD Data,REMOTE SENSING,2019年
  • 20. An assessment of the performance of two snow kernels in characterizing snow scattering properties,INT J REMOTE SENS,2019年
  • 21. Evaluation of Vegetation Responses to Climatic Factors and Global Vegetation Trends using GLASS LAI from 1982 to 2010,CANADIAN JOURNAL OF REMOTE SENSING,2018年
  • 22. Validation of Global Land Surface Satellite Phase-2 Surface Broadband Albedo Product,2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium,2018年
  • 23. Mapping global ocean surface albedo from satellite observations: Models, algorithms, and datasets,The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science,2018年
  • 24. Estimating Arctic sea-ice shortwave albedo from MODIS data,REMOTE SENS ENVIRON,2016年
  • 25. 基于前向散射核函数拟合冰雪反射光谱各向异性,SPECTROSC SPECT ANAL,2016年
  • 26. Estimation of the Ocean Water Albedo From Remote Sensing and Meteorological Reanalysis Data,IEEE T GEOSCI REMOTE,2016年
  • 专利:
  • 一种针对缺少短波红外数据的气溶胶遥感反演方法及系统 2021-05-07

其它信息

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