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 76net必赢官网 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）

荣誉与奖励

(1) 国家青年人才引进计划

(2) 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)

(3) 北京大学优秀博士论文, 2017

(4) 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：基于多种遥感技术（激光雷达、主被动微波遥感为主），通过自主算法与数据开发，对自然-城市生态系统（森林、水体、城市等）的动态变化及过程机理开展研究。

研究组微信公众号

遥感生态学，欢迎关注 :)

• 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*, Shiwu Xu, 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。
   

4. Wenkai Li*, Qinghua Guo, Shengli Tao, et al. VBRT: A novel voxel-based radiative transfer model for heterogeneous three-dimensional forest scenes.  Remote Sensing of Environment. 206 (2018). 参与开发基于地面Lidar数据的VBRT辐射传输模型。
   

• 激光雷达生态应用：
  

1. Shengli Tao, Qinghua Guo, Chao Li, et al. 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, Qinghua Guo*, Le Li, et al. Airborne Lidar-derived volume metrics for aboveground biomass estimation: A comparative assessment for conifer stands. Agricultural and Forest Meteorology. 198-199: 24-32 (2014). 针对针叶林，考虑树冠重叠对冠幅的影响，优化了冠幅与生物量的提取方法。

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。
   

• 微波数据开发：
  

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。

• 微波应用：

1. Zurui Ao†, Xiaomei Hu†, Shengli Tao†*, et al. Pervasive land subsidence in China’s major cities. Science. Accepted (2024). 基于InSAR技术，全面评估我国大中型城市的沉降现状。

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*, Xia Zhao, 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*, Suhui Ma, 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. Shengli Tao, Heng Zhang, Yuhao Feng, et al. 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。
   

4. 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。
   

5. Jean-Pierre Vacher*, Jérôme Chave, Francesco Ficetola, et al. Large scale DNA-based survey of frogs in eastern Amazonia suggests a vast underestimation of species richness and endemism. 2020. Journal of Biogeography. 00:1–11 (2020).  生产多元遥感图层，辅助亚马逊东部青蛙的地理分布特征研究。
   

更多成果详见Google scholar: https://scholar.google.com/citations?user=7NJkU6cAAAAJ&hl=en