张加龙
姓名：张加龙
职称：教授
导师资格：博士生/硕士生导师
专业：森林经理学/林业/地图学与地理信息系统
网站：//rscs-zhangjialong.cn， //www.researchgate.net/profile/Jialong-Zhang
研究方向
基于遥感的森林生物量/碳储量/碳汇建模，土地利用与覆盖变化(LULCC)等。
科研项目
国家自然科学基金,基于时空滤波数据的区域高山松林碳储量估测及不确定性分析, 2023/01 -2026/12, 33万元, 在研, 主持
云南省高层次人才培养支持计划“青年拔尖人才”, 2021/01-2025/12，50万，在研，主持
西南林业大学重点实验室和重点学科联合开放基金，2024/01- 2026/12，30万元，在研，主持
国家自然科学基金,基于遥感因子变化的高山松地上生物量动态变化模型构建, 2019/01-2022/12, 40万元, 结题, 主持
代表性成果
论文
[1]. Chen, Chaoqing, Yunrun He, Jialong Zhang*, Dongfan Xu, Dongyang Han, Yi Liao, Libin Luo, Chenkai Teng, and Tangyan Yin. 2023. “Estimation of Above-Ground Biomass for Pinus densata Using Multi-Source Time Series in Shangri-La Considering Seasonal Effects” Forests 14, no. 9: 1747.
[2]. Liao, Yi, Jialong Zhang*, Rui Bao, Dongfan Xu, and Dongyang Han. 2022. “Modelling the Dynamics of Carbon Storages for Pinus densata Using Landsat Images in Shangri-La Considering Topographic Factors” Remote Sensing 14, 24: 6244.
[3]. Xu, Dongfan, Jialong Zhang*, Rui Bao, Yi Liao, Dongyang Han, Qianwei Liu, and Tao Cheng. 2022. “Temporal and Spatial Variation of Aboveground Biomass of Pinus densata and Its Drivers in Shangri-La, CHINA” International Journal of Environmental Research and Public Health 19(1):1-17.
[4]. Bao Rui, Jialong Zhang*, Lu Chi, et al. Estimating above-ground biomass of Pinus densata Mast. using best slope temporal segmentation and Landsat time series[J]. Journal of Applied Remote Sensing. 2021,15,(2):024507.
[5]. Jialong Zhang, Lu Chi, Xu Hui, et al. Estimating aboveground biomass of Pinus densata-dominated forests using Landsat time series and permanent sample plot data[J]. Journal of Forestry Research. 2019,30,(5):1689-1706.
[6]. Cheng Tao, Jialong Zhang, Zheng Xinyan, et al. Land cover’s refined classification based on multi source of remote sensing information fusion: a case study of national geographic conditions census in China[C]//10th International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition (MIPPR) – Remote Sensing Image Processing, Geographic Information Systems, and Other Applications. 2018.
[7]. Jialong Zhangg, Thi-Thanh-Hien Pham, Kalacska Margaret, et al. Using Landsat Thematic Mapper records to map land cover change and the impacts of reforestation programmes in the borderlands of southeast Yunnan, China: 1990-2010[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2014,31:25-36.
[8]. 肖庆琳,张加龙*,曹军等. 耦合多特征多时相的普洱市优势树种分类研究 [J]. 森林工程, 2024, 40 (02): 117-126.
[9]. 滕晨凯, 张加龙*,陈朝情等. 基于Landsat时间序列影像和AHTC算法的高山松地上生物量估测 [J]. 中南林业科技大学学报, 2024, 44 (02): 41-52.
[10]. 曹军, 张加龙*,肖庆琳等. 基于随机森林和蒙特卡洛的高山松地上碳储量估测及不确定性分析 [J]. 林业科学研究, 2023, 36 (05): 131-139.
[11]. 王书贤,张加龙*,鲍瑞等. 香格里拉高山松地上生物量及遥感因子的时空变化特征研究 [J]. 西北拱猪
学报, 2023, 38 (05): 43-48.
[12]. 韩雪莲,张加龙*,刘灵等.基于遥感特征变量的高山松碳储量抽样估算[J/OL].西南林业大学学报(自然科学):1-9.
[13]. 刘灵,张加龙*,韩雪莲等.基于GEE和Sentinel时序影像的优势树种识别研究[J].森林工程,2023,39(01):63-72+81.
[14]. 廖易,张加龙*,鲍瑞等.引入地形因子的高山松地上生物量动态估测[J].生态学杂志,2023,42(05):1243-1252.
[15]. 陈培高,张加龙*,许冬凡,熊登亮.基于Landsat时间序列的香格里拉市土地覆盖变化检测[J].西南林业大学学报(自然科学),2022,42(05):171-176.
[16]. 王飞平,张加龙*.基于碳卫星的森林碳储量估测研究综述[J].世界林业研究,2022,35(06):30-35.
[17]. 许冬凡,张加龙*,刘钱威,冯亚飞.西南省会城市扩展时空变化及驱动因素分析[J].科学技术与工程,2022,22(20):8616-8622.
[18]. 韩东阳,张加龙*,杨健,王书贤,冯亚飞.考虑地形效应的高山松地上生物量遥感估测模型构建[J].中南林业科技大学学报,2022,42(04):12-21+67.
[19]. 廖易,张加龙*,鲍瑞,许冬凡.基于Landsat的高山松地上生物量动态变化估测模型构建研究[J/OL].西南林业大学学报(自然科学):1-9.
[20]. 黄屹杰,张加龙*,胡耀鹏,程滔.高山松地上生物量遥感估算的不确定性分析[J].浙江农林大学学报,2022,39(03):531-539.
[21]. 许冬凡,张加龙*,鲍瑞,廖易,冯亚飞.基于GEE的滇池流域土地覆盖变化及建设用地扩张驱动力分析[J].西南林业大学学报(自然科学),2022,42(01):142-150.
[22]. 唐金灏,张加龙*,陈立业,程滔.高山松地上生物量估测与尺度转换研究[J].林业资源管理,2021(06):83-89.
[23]. 王书贤,张加龙*, 廖易. 基于Landsat时间序列数据的森林地上生物量估测研究进展[J]. 世界林业研究. 2021:1-8.
[24]. 刘蓉姣,张加龙*, 陈培高. 基于混合像元分解的香格里拉市高山松空间分布变化研究[J]. 西北拱猪
学报. 2021,36,(01):9-17.”
[25]. 鲍瑞, 张加龙*, 陈培高. 应用滤波方法提高高山松地上生物量遥感估测精度的研究[J]. 西南林业大学学报(自然科学). 2020,40,(05):126-134.
[26]. 张加龙, 胥辉. 基于遥感的高山松连清固定样地地上生物量估测模型构建[J]. 北京林业大学学报. 2020,(07):1-11.
[27]. 张加龙, 胥辉. 基于遥感的森林生物量估测样地调查方法的研究动态[J]. 西南林业大学学报(自然科学). 2019,39,(4):166-173.
[28]. 张加龙, 胥辉, 陆驰. 应用Landsat8 OLI和GBRT对高山松地上生物量的估测[J]. 东北林业大学学报. 2018,(08):25-30.
[29]. 陆驰, 张加龙*, 王爱芸, 等. 基于森林小班的香格里拉市高山松生物量遥感建模[J]. 西南林业大学学报(自然科学). 2017,(03):152-158.
[30]. 曹影, 张加龙*, 陆驰, 等. 基于Landsat 8的云南松光谱混合分析研究[J]. 西部林业科学. 2017,(05):59-63.
[31]. 陆驰, 张加龙*, 王爱芸, 等. 基于Landsat TM的香格里拉市高山松生物量估测重建[J]. 林业调查规划. 2016,(06):1-7.
[32]. 蒋胜昌, 张加龙*, 陆驰, 等. 考虑地形因素的像元均方差抛物线拟合高山松丰度研究[J]. 林业资源管理. 2016,(05):59-64.
[33]. 曾丽波, 张加龙*, 李亚娟, 等. 1990—2010年云南省少数民族人口分布空间差异分析[J]. 地域研究与开发. 2015,(02):167-171.
[34]. 张加龙, 胥辉, 岳彩荣, 等. 基于CA-Markov的香格里拉县森林景观格局变化及预测[C]. 2013:46-49+65.
著作
[1]. 张加龙等，香格里拉市高山松地上生物量动态变化及驱动力分析.中国林业出版社，2023.
[2]. 张加龙，胥辉. 基于多源遥感数据的森林地上生物量估测及不确定性分析.中国林业出版社. 2021.
[3]. 张加龙. 遥感与地理信息系统实验实习指导[M]. 云南教育出版社. 2016.
[4]. 张加龙. 遥感与地理信息科学[M]. 科学出版社. 2016.
知识产权
[1]. 发明专利.森林优势树种识别方法、装置、设备及存储介质.ZL202211007458.0.刘灵，张加龙.
[2]. 发明专利.森林碳储量抽样估测方法、装置、设备及存储介质.ZL202210703989.7.韩雪莲，张加龙.
[3]. 软件著作权.香格里拉市高山松地上生物量和碳储量遥感估测通用平台.2018年6月.NO.02835736.
[4]. 软件著作权.基于非参数模型的森林地上生物量估测软件V1.0.2019年3月.NO.03969192.
[5]. 软件著作权.基于非参数模型的森林地上生物量估测软件V2.0.2020年4月.NO.05926882.
[6]. 软件著作权.基于非参数模型的森林地上生物量估测软件V2.0.2020年4月.NO.05926882.
[7]. 软件著作权.光学遥感影像特征自动提取软件.2020年4月.NO.05926885.
[8]. 软件著作权.森林资源二类调查数据采集系统.2020年6月.NO.06214398.
[9]. 软件著作权.森林资源连续清查数据采集系统.2020年6月.NO.06214401.
[10]. 软件著作权.森林固碳潜力计算系统.2022年3月.NO.10728443.
[11]. 软件著作权.森林碳汇经济价值实现系统.2022年3月.NO.10737158.
奖励与荣誉
[1]. 梁希林业科学技术奖科技进步奖三等奖（2023年）
[2]. 云南省第二批省级一流本科课程《遥感与地理信息系统》（2023年）
[3]. 第二届全国高校教师教学创新大赛云南赛区三等奖（2022年）
[4]. 西南林业大学第十八届教学比赛主赛道特等奖（2021年）
[5]. 2020年“云南省高层次人才培养支持计划”青年拔尖人才
[6]. 西南林业大学优秀教师（2016年）
[7]. 第六届梁希青年论文三等奖（2016年）