姬永杰
姓名：姬永杰
职称：副教授
专业：森林经理学
导师资格：硕士生导师
科研经历：英国爱丁堡大学国家公派访问学者
奖励与荣誉
云南省优秀博士学位论文获得者
研究方向
LiDAR、SAR及光学遥感数据在农林业、自然资源、生态环境参数反演中的研究与应用。
代表性科研项目
[1] 国家自然科学基金地区科学基金项目, 森林生物量多维度SAR估测方法研究, 2022/01至 2025/12, 35万元, 在研, 主持
[2] 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
[3] 横向项目, 植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
[4] 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, 在研, 主持
[5] 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
代表性成果
- 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.
[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.
[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.
[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.
[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.
[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.
[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.
[9] Ji Y, Huang J, Ju Y, et al. Forest structure dependency analysis of L-band SAR backscatter[J]. PeerJ, 2020, 8: e10055.
[10] 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.
[11] 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.
[12] 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.
[13] 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.
[14] 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.
[15] 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.
[16] 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/OL].武汉大学学报(信息科学版),2024,1-16
[17] 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.
- 著作
[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.
[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.
[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.
- 知识产权
[1] 姬永杰；张王菲；一种基于GA-SVR算法森林生物量的估测方法，ZL202110230134.2，原始取得，全部权利，2022-08-16 (专利)
[2] 姬永杰；张王菲；多光谱影像立体像对三维地形信息提取装置，ZL202223578440.4，原始取得，全部权利，2023-06-27 (专利)
[3] 姬永杰; 张王菲 ; 激光雷达森林影像采集处理系统, 2020SR1910887, 原始取得, 全部权利, 2018-12-01 (软件著作权)
[4] 姬永杰; 张王菲 ; 一种便携式激光雷达遥感传感器用地基固定装置, 2020-03-31, 中国, ZL201921086139.7 (专利)
[5] 姬永杰; 张王菲 ; 数字化森林遥感测绘图像分析系统, 2020SR1910925, 原始取得, 全部权利, 2019-01-05 (软件著作权)
[6] 姬永杰; 张王菲 ; 无人机机载高光谱成像传感器推扫稳定装置, 2021-6-1, 中国, ZL202021963716.9(专利)
[7] 姬永杰; 张王菲 ; 基于Yamaguchi四分量极化分解特征的SAR植被分类系统, 2021SR1311856, 原始取得, 全部权利, 2021-04-08 (软件著作权)