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陶胜利
职称:研究员/助理教授
研究方向:遥感生态学
通讯地址:北京大学资源东楼1339室
Email:sltao@pku.edu.cn
教育经历
2011.09 - 2017.01: 北京大学,理学博士
2007.09 - 2011.06: 北京科技大学,理学学士
工作经历
2022.05 - 今: 北京大学 城市与环境学院 生态研究中心 研究员/课题组长/博士生导师
2019.10 - 2021.9: 法国航天局(cnes) 博士后
2017.04 - 2019.9: 法国科学研究院(cnrs) 博士后
博士生导师/方向
生态学、激光雷达、微波遥感
杂志任职
Annals of Forest Science, 副主编 (2022-now)
Frontiers in Remote Sensing, Associate editor (2024-now)
荣誉与奖励
(1) 中国生态学会青年科技奖(2024)
(2) 国家青年人才引进计划(2022)
(3) 北京大学博雅青年学者(2022)
(4) 陆地生态系统碳收支研究, 北京市自然科学一等奖(2020),第六完成人 (6/12)
(5) 北京大学优秀博士论文(2017)
(6) 北京市优秀毕业生(2017)
招生信息
2025入学博士名额已无。
开设课程
本科生课程《生态遥感基础》(主讲。该课程系统介绍可见光/近红外、主被动微波(重点)、激光雷达(重点)遥感的概念、原理及实践操作)
研究生课程《激光雷达原理与生态实践》(主讲。该课程介绍地基、背包、机载、星载等激光雷达技术原理及其应用,侧重数据获取与处理技能)
在读博士生
胡晓梅(2022入学)
白皓(2023入学)
杨子炎(2024入学)
王丽君 (2024入学)
本科生拔尖计划
武展仪
在站博士后
齐文华(2022入站,研究方向:植被生态、生态系统服务,2023博士后面上基金)
冉沁蔚(2023入站,研究方向:湿地、全球变化,2023国家博士后研究人员计划,博士后面上基金)
艾萨迪拉.玉苏甫(2023入站,研究方向:激光雷达遥感,2023国家博士后研究人员计划,博士后面上基金)
研究组常年招收客座本科/研究生、博士后
如果你对遥感技术感兴趣(激光雷达、雷达、被动微波等),同时对生态学充满好奇,欢迎加入我们 :)
联系方式:sltao@pku.edu.cn
研究兴趣
遥感技术的飞速发展正在革新生态学的观测手段。
研究组的研究方向为“遥感生态学”:基于激光雷达(Lidar)与雷达(Radar)主动遥感技术开展植被3D结构与功能研究、生态环境多要素动态变化研究。
近几年主要关注生态系统尺度植物生理过程3D模拟、全球尺度植被结构与干旱响应观测,以及部分城市生态问题。
研究组已开发地基Lidar数据处理软硬件流程3套(ISPRS,PE&RS,ANFS),全球首套C波段Radar散射计数据集1套并用于热带雨林干旱研究(ESSD,PNAS,NCC),我国城市沉降速率高分辨率图集一套(Science),并于2024年创建了Lidar数据共享平台LiDARNET。
研究组微信公众号
“遥感生态学(PKU-RE)”,欢迎关注 :)
激光雷达算法开发:
Shengli Tao*, Nicolas Labrière, Kim Calders, et al. Mapping tropical forest trees across large areas with lightweight cost-effective terrestrial laser scanning. Annals of Forest Science. 78 (2021). 基于轻小型地面Lidar,利用自主设计的塑料标靶球拼接系统,全球范围内首次成功扫描面积高达12公顷的亚马逊雨林大样地,并开发新的算法,从点云数据中检测出直径仅3cm的小树。
Shengli Tao, Fangfang Wu, Qinghua Guo*, et al. Segmenting tree crowns from terrestrial and mobile LiDAR data by exploring ecological theories. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 110:66-76 (2015). 开发基于生态学代谢理论的地基与车载Lidar单木分割算法。
Shengli Tao, Qinghua Guo*, et al. A geometric method for wood-leaf separation using terrestrial and simulated Lidar data. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 81: 767-776 (2015). 基于地面Lidar与光线追踪模拟数据,开发点云霍夫变化枝叶分离算法。
激光雷达生态应用:
Shengli Tao, ...Jingyun Fang*. Global patterns and determinants of forest canopy height. Ecology. 97: 3265-3270 (2016). 基于卫星激光雷达重新评估全球树高的决定因素,发现了水分对树高的“负效应”, 更正了学界的错误认知。
Shengli Tao, ... Jingyun Fang*. Changes in China's water resources in the early 21st century. Frontiers in Ecology and the Environment. doi:10.1002/fee.2164 (2020). 基于星载卫星测高数据GLAS、重力卫星、Landsat等,全面评估我国21世纪以来水资源的变化情况。
Nicolas Labrière*, Shengli Tao, Jérôme Chave, et al. In Situ Reference Datasets from the TropiSAR and AfriSAR Campaigns in Support of Upcoming Spaceborne Biomass Missions. IEEE JSTARS. 1-11 (2018). 基于机载Lidar数据,制作热带雨林多处生物量图层,为欧空局BIOMASS 雷达碳卫星提供验证数据集。
雷达数据开发:
Shengli Tao*, Zurui Ao*, Jean-Pierre Wigneron, et al. A global long-term, high-resolution satellite radar backscatter data record (1992–2022+): merging C-band ERS/ASCAT and Ku-band QSCAT. Earth Syst. Sci. Data. https://doi.org/10.5194/essd-15-1577-2023 (2023). 开发全球首套逐月长时序(since 1992)C-波段(~5GHz)雷达散射计数据集。
雷达应用:
Zurui Ao†, Xiaomei Hu†, Shengli Tao†*, et al. A national-scale assessment of land subsidence in China’s major cities. Science. 384: 301-306 (2024). 基于InSAR(干涉合成孔径雷达)技术,首次全面评估我国大中型城市的沉降现状,并肯定了我国南水北调、沿海堤坝等工程对防治地面沉降与海平面上升的积极作用。下载链接:https://www.science.org/stoken/author-tokens/ST-1814/full
Shengli Tao*, Jérôme Chave*, Pierre-Louis Frison, et al. Increasing and widespread vulnerability of intact tropical rainforests to repeated droughts. PNAS. 119 (37) e2116626119 (2022). 基于自主开发的C-波段雷达散射计数据集,重新探讨全球热带雨林过去三十年的干旱抵抗力变化。
Shengli Tao*, Jean-Pierre Wigneron*, Jerome Chave. et al. Little evidence that Amazonian rainforests are approaching a tipping point. Nat. Clim. Chang. https://doi.org/10.1038/s41558-023-01853-8 (2023). 基于自主开发的C-波段雷达散射计数据集重新评估亚马逊雨林是否正在接近“临界点”。
光学遥感生态应用:
Shengli Tao, Jingyun Fang*, et al. Rapid loss of lakes on the Mongolian Plateau. PNAS. 112: 2281-2286 (2015). 利用Landsat影像首次评估蒙古高原湖泊的长期(1970s-2010)动态。
Shengli Tao, Jingyun Fang*, et al. Changes in China’s lakes: Climate and human impacts. National Science Review. 7:132–140 (2020). 利用Landsat影像,构建我国面积大于1km2的湖泊面积动态变化(since 1980s)数据集。
Yuhao Feng, Heng Zhang, Shengli Tao*, et al. Decadal Lake Volume Changes (2003–2020) and Driving Forces at a Global Scale. Remote Sensing. https://doi.org/10.3390/rs14041032 (2022). 基于星载卫星测高数据GLAS与Landsat影像,首次对全球9000余湖泊的体积变化进行了评估。
更多成果详见Google scholar: https://scholar.google.com/citations?user=7NJkU6cAAAAJ&hl=en