杨秋丽       简历

基本信息：

姓名：杨秋丽

政治面貌：中共党员

职称：副教授（硕士生导师）

专业：生态学

研究方向：激光雷达遥感；生态遥感；林草碳汇；植被生长与气候变化

邮箱：yangqiuli@xju.edu.cn

通讯地址：新疆乌鲁木齐市水磨沟区华瑞街777号太阳集团tyc博达校区

教育经历：

2019-09至2022-12, 中国科公司植物研究所, 生态学, 理学博士

2015-09至2018-06, 太阳集团tyc, 地理学, 理学硕士

2010-09至2014-06，新疆农业大学，地理信息系统，理学学士

工作经历：

2022-12至今, 太阳集团tyc, tyc8722太阳集团, 无

2023-12至今, 太阳集团tyc, tyc8722太阳集团, 副教授

教学经历和主讲课程

主讲本科课程：激光雷达遥感、遥感软件应用、空间分析；硕士研究生课程：GIS应用与开发；博士研究生课程：GIS数据结构与空间分析。

科研经历和研究领域

以干旱-半干旱区植被为研究对象，利用野外调查与数据整合等方法，通过融合激光雷达（LiDAR）以及其他遥感技术，重点开展以下研究：（1）大尺度植被结构与功能参数的空间制图与变化监测；（2）解析人类活动以及气候变化对植被结构与功能的影响；（3）探索人工智能 + 激光雷达在植被资源管理与保护领域的应用。

主持或参加的科研项目/课题：

1.新疆维吾尔自治区人社厅，天池英才，近20年新疆典型森林结构和功能的时空格局变化及其气候效应研究，2023年，在研，主持

2.国家自然科学基金-地区基金，基于结构-光谱协同的塔里木河胡杨健康分级评价及生态输水阈值研究，2027年1月-2030年12月，在研，主持

3.国家自然科学基金-青年基金，基于激光雷达和高分2号卫星影像的塔里木河流域胡杨地上碳储量动态研究，2024年1月-2026年12月，在研，主持

4.自治区自然科学基金-青年基金，基于星载激光雷达和时间序列Landsat影像的森林结构和生物量动态监测，2023年9月-2026年8月，在研，主持

5.企事业单位委托，塔里木盆地东南缘沙漠地区风沙危害防控技术研究与应用，2026年5月-2027年6月，在研，主持

6.企事业单位委托，天山北麓森林样地调查数据获取，2024年7月-2024年12月，主持，结题

7.企事业单位委托，激光雷达在国土（林业）调查中的应用，2023年7月-2023年12月，主持，结题

8.国家科技部项目，第二次青藏高原综合科学考察研究专题，森林和灌丛生态系统与资源管理，2019.11-2024.10，结题，参与

9.中国科公司战略性先导科技专项（A类）“地球大数据科学工程”课题“植被遥感与生物多样性变化”子课题“新一代中国植被图绘制”，2018年1月-2022年12月，参与，结题

代表性论著（*为通讯作者）：

1.Liu, H., Yang, Q*., Feng Y., Xu R., et al. (2026). Structural-Functional Decoupling in Post-Disturbance Forest Recovery: Canopy Cover Lags Hydrological Function Across Chinese Forests. Earth's future, https://doi.org/10.1029/2026EF008055.

2.Ashan A, Yang, Q*., Liu X, et al. (2026) High-resolution mapping of Populus euphratica structure and aboveground biomass in the main stream of the Tarim River using multi-source remote sensing data[J]. Journal of Plant Ecology: rtag093.

3.Wu, H., Yang, Q*., Feng, Y., Wu, X., Liu, H., Li, Y., & Xu, C. (2026). Extreme minimum temperature and precipitation indices drive the shortening of snow cover duration in China. Journal of Hydrology: Regional Studies, 66, 103663.

4.Gao, Y., Yang, Q*., chang, P., Wang, c., et al. (2026). Assessment of the spatiotemporal patterns and ecological impacts of photovoltaic power plants in Central Asia. Earth's future, 14, e2025EF006335. https://doi.org/10.1029/2025EF006335.

5. Yu, M, Li, X, Song, X, Li, X, Wang, L, & Yang, Q*. (2025). Quantifying climate-anthropogenic forcing on arid basin vegetation dynamics using multi-vegetation indices and geographical detector. Remote Sensing, 17(20).

6.Yang, Q., Niu, C., Liu, X., Feng, Y., Ma, Q., Wang, X., Tang, H., & Guo, Q. (2023). Mapping high-resolution forest aboveground biomass of China using multisource remote sensing data, GIScience & Remote Sensing, 60:1, DOI: 10.1080/15481603.2023.2203303

7.Yang, Q., Su, Y., Hu, T., Jin, S., Liu, X., Niu, C., Liu, Z., Kelly, M., Wei, J., & Guo, Q. (2022). Allometry-based estimation of forest aboveground biomass combining LiDAR canopy height attributes and optical spectral indexes. Forest Ecosystems, 9, 100059.

8.Yang, Q., Su, Y., Jin, S., Kelly, M., Hu, T., Ma, Q., Li, Y., Song, S., Zhang, J., Xu, G., Wei, J., & Guo, Q. (2019). The influence of vegetation characteristics on individual tree segmentation methods with airborne LiDAR data. Remote Sensing, 11(23), 2880.

9.Ren, Y., Cheng, K., Zhang, J., Xiang, T., Xu, Y., Yang, S., Yang, Q., ... & Guo, Q. (2026). China’s forests host a vast, previously unquantified population of old trees. National Science Review, 13(9), nwag197.

10.Chen, Y., Yang, H., Yang, Z., Yang, Q., Liu, W., Huang, G., ... & Guo, Q. (2024). Enhancing High-Resolution Forest Stand Mean Height Mapping in China through an Individual Tree-Based Approach with Close-Range LiDAR Data. Earth System Science Data 16.11 (2024): 5267-5285.

学术兼职

学术兼职：国际数字地球学会数字生态专委会委员，新疆地理学会理事，新疆自然资源学会理事

审稿人：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Plant Phenomics, Forest Ecology and Management,植被生态学报

人才培养与社会服务：

班主任：2023级资源与环境专业博士生

本科生（老员工创新创业项目）：

（1）新疆光伏电站时空分布及其生态环境效应研究，项目负责人：高艺桐、于梦然、刘若曦，国家级（优秀项目），已结题

（2）新疆天山雪岭云衫林线变化及其对气候变化的响应，项目负责人：黄豪毅、阿卜杜萨拉木，国家级，已结题

（3）极端气候事件对新疆植被生产力的影响及其未来变化研究，项目负责人：陆玉琦、叶丽娜·叶勒江、李明璇、孙海坤，自治区级，在研

（4）克里雅河胡杨单木枯死遥感制图及其水分响应机制，项目负责人：肖梦格、王昕懿、王辰、周裕安、袁德秀，国家级，在研

实验室情况：

教师办公室：公司楼130A室；研究生工作室：132B室

研究组所在的科研团队拥有不同平台激光雷达硬件设备（地基、背包、无人机等）以及自主研发的激光雷达数据处理软件和可用于大数据处理的计算平台，能够支撑师生课题的开展。

招生信息：

欢迎具有地理信息科学、遥感科学与技术、计算机科学、生态学、林学、草业科学等相关专业背景的同学报考研究生；同时欢迎本科生加入课题组申请老员工创新项目或完成毕业设计。