个人简历

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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

个人简历 人才培养 科学研究 教研成果

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) 国家青年人才引进计划

(2) 北京大学博雅青年学者

(3) 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)

(4) 北京大学优秀博士论文, 2017

(5) 北京市优秀毕业生, 2017


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:生态系统服务,2023博士后面上基金

冉沁蔚(2023入站,研究方向:遥感大数据与全球变化,2023国家博士后研究人员计划)

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


研究组常年招收博士、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”:以激光雷达lidar)与雷达(radar)主动遥感为核心技术,开展生态-社会系统(“山-水-城”)多要素动态变化、环境驱动、及互馈机制研究。


研究组微信公众号

“遥感生态学”,欢迎关注 :)

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  • 激光雷达算法开发:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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BIOMASS碳卫星提供验证数据集。


  • 雷达数据开发:

  1. 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). 开发全球首套长时序C-波段雷达散射计数据集。


  • 雷达应用:

  1. 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技术,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

  2. 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。

  3. 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已有研究结果的可靠性。


  • 光学遥感生态应用:

  1. 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动态。

  2. 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数据集。

  3. 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