姬永杰
姬永杰，男，博士，副教授，博士生导师，云南省优秀博士学位论文获得者，英国爱丁堡大学国家公派访问学者，担任中国林学会计算机应用分会理事，国际数字地球学会中国国家委员会数字生态专业委员会委员，兼任IJDE、GSIS、JSTAR、JAG、《测绘科学》《自然资源遥感》等一/二区 SCI及中文期刊审稿专家，《Forests》期刊客座编辑。教授课程：《地理信息系统原理》、《遥感数字图像处理》等本科生/研究生课程。研究方向：①SAR、LiDAR遥感自然资源、石漠化地区监测，植被、生态、环境参数反演与评价研究；②InSAR在地表沉降、山体滑坡等地质灾害监测研究。学术成果：①发表论文共50余篇：一区/二区地信及遥感类SCI论文20余篇，EI /CSCD /中文核心论文30余篇；②主编国家林草局主等教育十三五/十四五规划教材2部，合著专著1部；③授权专利和软件著作权10余项。科研项目：在研或完成科研项目20项，主持国家自然科学基金（面上基金、地区基金共2项）、云南省基础计划研究基金面上项目、科技服务类等项目16项，参与项目多项。联系邮箱：[email protected]；详细信息见科研之友官网：//www.scholarmate.com/P/52gk
近五年代表性论文
[1] Ji Y, Wang L, Zhang W, et al. Forest above-ground biomass estimation using X, C, L, and P band SAR polarimetric observations and different inversion models[J]. International Journal of Digital Earth, 2024, 17(1): 2310730.（一区SCI）
[2] Ji Y, Zhang F, Zhang W, et al. Exploring optimal combinations of multi-frequency polarimetric SAR observations to estimate forest above-ground biomass[J]. Geo-spatial Information Science, 2024: 1-19.
[3] Wang C, Zhang W, Ji Y*, et al. Estimation of Aboveground Biomass for Different Forest Types Using Data from Sentinel-1, Sentinel-2, ALOS PALSAR-2, and GEDI[J]. Forests, 2024, 15(1): 215. （一区SCI）
[4] Zhang F, Marino A, Ji Y*, et al. Coniferous Forests Aboveground Biomass Inversion in Typical Regions of China with Joint Sentinel-1 and Sentinel-2 Remote Sensing Data Supported by Different Feature Optimizing Algorithms[J]. Forests, 2023, 15(1): 56.（二区SCI）
[5] Ma J, Zhang W, Ji Y*. Total and component forest aboveground biomass inversion via LiDAR-derived features and machine learning algorithms[J]. Frontiers in Plant Science, 2023, 14: 1258521. （二区SCI）
[6] Ji, Y., Xu, K., Zeng, P., & Zhang, W. (2021). GA-SVR algorithm for improving forest above ground biomass estimation using SAR data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 14, 6585-6595. （二区SCI）
[7] Zhang W, Zhao L, Ji Y*, et al. Forest Above-Ground Biomass Inversion Using Optical and SAR Images Based on a Multi-Step Feature Optimized Inversion Model[J]. Remote Sensing, 2022, 14(7): 1608.（二区SCI）
[8] Zhang Y, Zhao H, Ji Y*, et al. Forest Height Inversion via RVoG Model and Its Uncertainties Analysis via Bayesian Framework—Comparisons of Different Wavelengths and Baselines[J]. Forests, 2023, 14(7): 1408.（二区SCI）
[9] Ji Y, Huang J, Ju Y, et al. Forest structure dependency analysis of L-band SAR backscatter[J]. PeerJ, 2020, 8: e10055. （三区SCI）
[10] Shi J, Zhang W, Marino A, Ji Y, et al. Forest total and component biomass retrieval via GA-SVR algorithm and quad-polarimetric SAR data[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2023, 118: 103275.（一区SCI）
[11] Wang M, Zhang W, Ji Y, et al. Aboveground Biomass Retrieval in Tropical and Boreal Forests Using L-Band Airborne Polarimetric Observations[J]. Forests, 2023, 14(5): 887.（二区SCI）
[124] Zhao, H., Zhang, T., Ji, Y., & Zhang, W. (2024). Uncertainty analysis for forest height inversion using L/P band PolInSAR datasets and RVoG model over kryclan forest site. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 130, 103886. （一区SCI）
[13] Liang J, Marino A, Ji Y*. Spatial and Temporal Change Characteristics and Climatic Drivers of Vegetation Productivity and Greenness during the 2001–2020 Growing Seasons on the Qinghai–Tibet Plateau[J]. Land, 2024, 13(8): 1230.（二区SCI）
[14] Jing Q, Marino A, Ji Y*, et al. Spatial and Temporal Change Analysis of Urban Built-Up Area via Nighttime Lighting Data—A Case Study with Yunnan and Guizhou Provinces[J]. Land, 2024, 13(10): 1677. （二区SCI）
[15] Wang L, Ju Y, Ji Y*, et al. Estimation of Forest Above-Ground Biomass in the Study Area of Greater Khingan Ecological Station with Integration of Airborne LiDAR, Landsat 8 OLI, and Hyperspectral Remote Sensing Data[J]. Forests, 2024, 15(11): 1861. （二区SCI）
[16] 赵含, 张王菲, 姬永杰, 等. 简缩极化 SAR 数据支持的森林地上生物量反演[J]. 遥感学报, 2024, 28(9).（EI/CSCD/中文核心）
[17] 姬永杰, 徐昆鹏, 张王菲, 等. 不同波长极化 SAR 数据水云模型森林生物量反演对比分析[J]. 北京林业大学学报, 2023, 45(2): 24-33.（CSCD/中文核心）
[18] 姬永杰, 杨丛瑞, 张王菲, 等. 基于机载 P 波段全极化 SAR 数据的森林地上生物量估测[J]. 浙江农林大学学报, 2022, 39(5): 971-980. （CSCD/中文核心）
[19] 姬永杰,张王菲.森林地上生物量合成孔径雷达技术反演研究综述[J].世界林业研究,2022,35(03):32-39.（CSCD/中文核心）
[20] 巨一琳, 姬永杰*, 黄继茂, 等. 联合 LiDAR 和多光谱数据森林地上生物量反演研究[J]. 南京林业大学学报 (自然科学版), 2022, 46(1): 58-68.（CSCD/中文核心）
[21] 李云, 张王菲, 崔鋆波, 姬永杰*，等. 参数优选支持的光学与 SAR 数据森林地上生物量反演研究[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(10): 11-19.（CSCD/中文核心）
[22] 姬永杰,张王菲,徐昆鹏等.森林地上生物量GF-3全极化SAR数据估测研究[J].遥感技术与应用,2023,38(02):362-371.（CSCD/中文核心）
[23] 张永鑫,张王菲, 姬永杰*,等.星载X-波段InSAR数据森林高度估测及反演研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2024,1-16.（EI/CSCD/中文核心）
[24] 张庭苇,姬永杰,张王菲.PolInSAR森林高度反演中方法及波段选择引起的不确定性分析[J].遥感学报,2022,26(10):1963-1975.（EI/CSCD/中文核心）
[25] 张王菲,刘芝芹,姬永杰*,等.GIS课程教学中人文因素的缺失的影响及其改进[J].测绘地理信息,2020,45(05):185-187.（CSCD/中文核心）
代表性项目
[1] 国家自然科学基金委员会, 面上基金, 融合多频星载SAR和LiDAR数据的全国尺度森林地上生物量估测, 2025-01-01 至 2028-12-31, 50万元, 在研, 主持
[2] 国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 森林生物量多维度SAR估测方法研究, 2022-01-01 至 2025-12-31, 35万元, 在研, 主持
[3] 云南省科技厅, 省基础研究面上基金, 多频极化干涉SAR森林生物量反演研究, 2023-01 至 2025-12, 10万元, 在研, 主持
[4] 三亚中科遥感研究所, 横向项目, 被与海岸带生态要素反演评价系统开发, 2021-08 至 2022-12, 15万元, 结题, 主持
[5] 中国林科院, 横向项目, P波段SAR肇庆市试验区森林标准样地外业调查任务, 2023-12 至 2024-06, 45万元, 结题, 主持
[6] 中国林科院, 横向项目,广西精细测量样地数据整理与分析, 2023-01 至 2023-12, 12万元, 结题, 主持
主要著作与专利
[1] 姬永杰，张王菲. GIS实验实习教程(国家林业和草原局普通高等教育“十三五”规划教材)[M].北京:中国林业出版社,2023.07.（教材）
[2] 张王菲，姬永杰. GIS原理与应用-第二版(国家林业和草原局普通高等教育“十四五”规划教材)[M].北京:中国林业出版社,2023.08. （教材）
[3] 张王菲，姬永杰.极化与干涉SAR植被参数反演[M].北京:中国林业出版社,2023.08.（专著）
[4] 姬永杰；张王菲；一种基于GA-SVR算法森林生物量的估测方法，原始取得，全部权利，2022-08-16 (发明专利)
[5] 姬永杰; 张王菲 ; 数字化森林遥感测绘图像分析系统, 原始取得, 全部权利, 2019-01-05 (软件著作权)