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讲师
郭龙
发布人:发布时间:2016-07-31


姓名:郭龙   职称:讲师

邮箱:guolong@mail.hzau.edu.cn

研究方向:计量地理学模型、定量遥感和数字土壤制图

个人简介:

  研究主要专注于借助不同平台(卫星、直升飞机、无人机和地面观测)所获取的多光谱和高光谱影像信息实现土壤属性估测、农作物长势监测和生态环境评估等,重在探索土壤养分和作物生长内在循环机理和特性,从时空角度分析土壤养分及作物生长变化趋势和协同作用,为农业遥感和农田管理提供有价值的信息。主要研究成果表现在:将空间信息融合到土壤光谱模型和土壤环境建模中,提高了土壤模型质量和精度;借助于无人机和机载高光谱遥感影像,将高光谱技术推广到数字土壤制图中,实现了连续性高精度土壤图;针对平原区域和植被覆盖的情况,研究中创新性的提出借助于农作物生长状态受土壤肥力影响的特性,融合大数据挖掘技术和机器学习语言,实现了平原区域的数字土壤制图。目前研究主要集中在探讨作物生长过程中,土壤养分对作物生长的影响及贡献力,为土壤肥料管理提供可行性建议。

教育背景

2016.7~至今 华中农业大学资源与环境学院 讲师 硕导

2015.8.18~2016.4.20美国爱荷华大学地理与可持续研究科学系 联合培养博士

2013.09~2016.6武汉大学资源与环境科学学院 博士

2010.09~2013.06华中农业大学资源与环境学院 研究生

2006.09~2010.06华中农业大学资源与环境学院 本科生

科学研究:

1. 2019/01~2019/12,王宽诚基金会青年人才基金资助(出国参会),国际高光谱图像与信息处理会议,3万元

2. 2019/06~2020/06,基于近地可见光近红外光谱技术的土壤样本光谱测试,中国科学院南京土壤所,5万元

3. 2018/01~2020/12,湿地滩涂土壤属性测试,深圳大学,10.5万元

4. 2018/7~2020/6,中国科学院水生植物与流域重点实验室开放课题,Y852721s04,基于近地高光谱技术和环境协同变量的小流域土壤有机碳数字制图研究,4万元

5. 2018/01~2020/01,湖北省青年自然科学基金,基于近地可见光近红外光谱技术的油菜田土壤有机氮含量的快速反演与制图,2018CFB372,3万元

6. 2016/01~2018/12,华中农业大学自主科技创新基金,2662016QD032,近红外光谱和环境变量在土壤重金属含量预测及驱动因素评价中的应用,15万元

7. 2014/6/1~2016/6/1,武汉大学研究生自主科研项目(重点项目),2014205020202,江汉平原典型滨湖区域土壤有机碳估算及其主要环境因子的研究,3万元

8. 2010/6~2013/6,华中农业大学硕士研究生创新研究项目,2011SC21,基于网络服务和地理加权回归模型的土壤属性空间变异研究,2万元

9. 2008/6~210/06,华中农业大学大学生科技创新基金(重点课题),降雨条件下典型土壤微地形变化过程及其光谱特征响应,1万元


主要论文:

1. Guo, L., Shi, T., Linderman, M., Chen, Y., Zhang, H., Fu, P., 2019. Exploring the Influence of Spatial Resolution on the Digital Mapping of Soil Organic Carbon by Airborne Hyperspectral VNIR Imaging. Remote Sens. 11, 1032. (Q2, IF=4.12)

2. Guo, L.; Haitao Zhang*; Tiezhu Shi; Yiyun Chen; Qinghu Jiang; M. Linderman, 2019. Prediction of soil organic carbon stock by laboratory spectral data and airborne hyperspectral images. Geoderma. 337, 32-41 (Q1, IF=4.36)

3. Guo L , Luo M , Zhangyang C , et al. Spatial modelling of soil organic carbon stocks with combined principal component analysis and geographically weighted regression[J]. The Journal of Agricultural Science, 2018:1-11. (Q3, IF=1.33)

4. Guo, L.; ZHANG Haitao; CHEN Yiyun; QIAN Jing*; Combining the environmental factors and lab VNIR spectral data to predict SOM by geospatial techniques. Chinese Geographical Science. (Accept, Q4, IF=1.46)

5. Guo, L., Chen, Y., Shi, T., Zhao, C., Liu, Y., Wang, S., Zhang, H. *, 2017a. Exploring the Role of the Spatial Characteristics of Visible and Near-Infrared Reflectance in Predicting Soil Organic Carbon Density. ISPRS International Journal of Geo-Information 6, 308. (Q4, IF=1.84)

6. Guo, L., Linderman, M., Shi, T., Chen, Y., Duan, L., Zhang, H.*, 2018. Exploring the Sensitivity of Sampling Density in Digital Mapping of Soil Organic Carbon and Its Application in Soil Sampling. Remote Sens. 10, 888. (Q2, IF=4.12)

7. Guo, L., Zhao, C., Zhang, H., Chen, Y., Linderman, M., Zhang, Q., Liu, Y., 2017b. Comparisons of spatial and non-spatial models for predicting soil carbon content based on visible and near-infrared spectral technology. Geoderma 285, 280-292. (Accept, Q1, IF=4.36)

8. Liu, Y., Guo, L., Jiang, Q., Zhang, H., Chen, Y., 2015. Comparing geospatial techniques to predict SOC stocks. Soil and Tillage Research 148, 46-58. (Q1, IF:4.67,共同一作)

9. Zhang, H., Guo, L., Chen, J., Fu, P., Gu, J., Liao, G., 2014. Modeling of spatial distributions of farmland density and its temporal change using geographically weighted regression model. Chinese Geographical Science 24, 191-204. (Q4, IF=1.46,通讯作者)

10. 罗梅,郭龙. 基于环境变量的中国土壤有机碳空间分布特征*, 土壤学报,2019.5.71-16(通讯作者)

11. 郭龙,张海涛,陈家赢,李锐娟. 基于协同克里格插值和地理加权回归模型的土壤属性空间预测比较. 土壤学报. 2012, 49(4):214-219.

12. 郭龙, 张海涛, 于波, 谷建立.基本农田易侵占区域的划定[J].华中农业大学学报,2011,30(6):740-745

13. 郭龙,王天巍,钱小将等.降雨条件下土壤侵蚀及其光谱曲线的响应特征[J].亚热带水土保持,2010,22(3):1-5

获奖情况

1. 2019年中国农业资源与区划学会科学技术一等奖(排名第6

2. 2018年中国地理学会青年教师优秀报告奖

3. 2017年学院考核优秀,2018年校级考核优秀

4. 2016-2017优秀班主任

5. 2017年青年教师讲课比赛院系三等奖,2019年青年教师讲课比赛院系二等奖




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