姓名：

张加龙

专业：

森林经理学

学位：

博士

职称：

教授

导师资格：

博士生导师/硕士生导师

电子邮箱：

jialongzhang@swfu.edu.cn

云南省昆明市盘龙区白龙寺300号西南林业大学林学院，650224

个人简介

张加龙，1981年生，湖北随州人，中共党员，农学博士，西南林业大学教授、硕士生和博士生导师，兴滇英才支持计划“教育人才”（2024）、云南省高层次人才培养支持计划“青年拔尖人才”（2020），麦吉尔大学访问学者，国家注册测绘工程师（2015），首批黄大年式教师团队核心成员。

现为西南林业大学森林经理学（含林业大数据与智慧林业）学科、林业专硕（智慧林业与森林资源管理）学位点、“森林参数反演和质量提升”团队负责人，中国林学会林业计算机分应用分会理事，中国系统工程学会林业系统工程专业委员会委员，国际数字地球激光雷达专委会委员，国家一流课程负责人。主要从事遥感与地理信息系统、利用遥感估测森林生物量、碳储量、碳汇等方面的教学与科研工作。

主持国家自然科学基金2项、云南省应用基础重点项目1项、云南省高层次人才培养支持计划“青年拔尖人才”项目1项、西南林业大学教育部重点实验室和重点学科联合开放基金1项，其他省部级项目10余项，其研究成果在International Journal   of Applied Earth Observation and Geoinformation、Journal of Forestry Research、Journal of Applied Remote Sensing、Remote Sensing、林业科学研究、北京林业大学学报、遥感学报等国内外重要学术期刊上发表60余篇第1或通讯作者论文，出版专著3部（排名第1），取得发明专利3项，取得软件著作权10项，在亚太森林教育机制联席会上做讲座并主持会议各1次。

主讲国家一流本科课程“遥感与地理信息系统”、云南省一流本科课程“遥感与地理信息系统”、遥感技术原理与应用、森林经理学专题、专业导论、空间分析等，主编云南省“十二五”普通高等教育本科规划教材《遥感与地理信息科学》、主编《遥感与地理信息科学（第二版）》、负责《遥感与地理信息系统》、《遥感技术原理与应用》AI课程建设。

教育经历

（1）          2015-09 至 2019-06, 西南林业大学, 森林经理学, 博士

（2）          2004-09 至 2007-07, 昆明理工大学, 地图学与地理信息系统, 硕士(推免)

（3）          2001-09 至 2005-07, 昆明理工大学, 国际经济与贸易, 学士（第二学士学位）

（4）          2000-09 至 2004-07, 昆明理工大学, 测绘工程, 学士

工作经历

（1）          2021-12 至 今, 西南林业大学, 林学院, 教授

（2）          2013-09 至 2021-11, 西南林业大学, 林学院林学系森林经理室, 副教授

（3）          2012-09 至 2013-09,   McGill University, 地理系, 访问学者

（4）          2009-09 至 2011-09, 西南林业大学, 林学院林学系森林经理室, 讲师

（5）          2007-07 至 2009-09, 西南林学院, 资源学院森林经理教研室, 助教

承担项目

（1）          2025年度云南省基础研究计划重点项目,202501AS070047,协同多源时间序列遥感数据的区域优势树种碳汇估测研究,2025.03至2028.02,50万元,在研,主持

（2）          国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 32260390, 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,   2023-01-01 至   2026-12-31, 33万元, 在研, 主持

（3）          西南林业大学，重点实验室和重点学科联合开放基金，LXXK-2023Z06，基于时间序列遥感数据的森林碳汇估测模型构建研究，2024-01-01   至 2026-12-31，30万元，在研，主持

（4）          云南省人才工作领导小组, 兴滇英才青年拔尖人才, YNWR-QNBJ-2020-164,   基于时间序列遥感数据的森林地上生物量动态变化估测研究, 2021-01 至 2025-12, 50万元, 结题, 主持

（5）          国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 31860207, 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,   2019-01-01 至   2022-12-31, 40万元, 结题, 主持

（6）          西南林业大学, 校级科研专项, 111932, 基于Landsat时间序列数据的典型乔木地上生物量变化规律及驱动力研究,   2020-01-01至   2021-12-31, 3万元, 结题, 主持

（7）          国家自然科学基金面上项目，31770677，森林生物量遥感估测的不确定性分析及抽样精度控制，2018-01-01至2021-12-31，61万元，结题，参加

（8）          国家林业公益性行业科研专项，201404309，2014-01-01至2018-12-31，生态脆弱区典型乔木碳库遥感动态监测研究，127万元，结题，参加

（9）          国家自然科学基金地区基金，31560237，基于熵突变理论的滇东南典型岩溶湿地生态脆弱性演变研究，2016-01-01至2019-12-31，结题，参加

（10）        西南林业大学林学一级学科中青年后备人才培养计划，5009750101，基于SPOT数据的滇西北高山松地上生物量动态监测，2015-10-01至2017-10-31，3万元，结题，主持云南省教育厅重点项目，2015Z143，基于光谱混合分析的典型乔木地上生物量动态监测，2015-06-01至2017-12-31，2万元，结题，主持

（11）        国家自然科学基金青年基金，31100520，全球变化背景下干热河谷地区乡土树种生殖生长策略研究，2012-01-01至2014-12-31，20万，结题，参与

（12）        Social Sciences and Humanities Research Council of Canada，Indigenous Minority Livelihoods and Food   Security in the China-Vietnam borderlands，2012-09-01至2013-09-30,   400,000 CAD $，已结题，参与

（13）        国家林业公益性行业科研专项，200904045，典型生态系统生物多样性保育机制研究，2009-01-01-至2012-12-31, 70万，结题，参与

（14）      云南省教育厅研究基金，2010Y299，基于WebGIS的林权制度改革成果信息服务系统的关键技术研究，2009-10-01至2012-12-31，0.7万，结题，主持

著作&教材

（1）          张加龙等. 森林资源时空变化与地上生物量和碳储量估测理论与实践.科学出版社，2025.

（2）          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.

（3）          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.

（4）          张加龙等. 遥感与地理信息科学(第二版）.科学出版社.2025.

（5）          张加龙等. 遥感与地理信息科学.科学出版社.2016.

（6）          张加龙等.遥感与地理信息系统实验实习指导.云南教育出版社2016.

获奖情况

（1）          张加龙, 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，第六届梁希青年论文奖, 中国林学会&梁希科技教育基金委员会,其它, 三等, 2016.

（2）          张加龙，云南山地典型森林生物量和碳储量精准遥感估测关键技术研究与应用，梁希林业科学技术奖科技进步奖，三等，2023.

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）          发明专利. 遥感时间序列影像滤波方法,装置,设备及存储介质. ZL202410283276.9. 滕晨凯,张加龙.

（4）          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.

（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V1.0.2019年3月.NO.03969192.

（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.

（12）        软件著作权. 自适应地形滤波遥感数据处理系统.2025年8月.NO.16281968.

（13）      软件著作权. 基于ATC算法的遥感影像滤波处理系统.2025年8月.NO.16231870.

第一作者/通讯作者（标*）论文

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[2] Peng M, Xu M, Zhang J*, et al. Mapping forest aboveground   carbon stock of combined stratified sampling and RFRK model with mean annual   temperature and precipitation[J]. Scientific Reports, 2025, 15(1): 17410.

[3] Huang K, Teng C, Zhang J*, et al. A New Spatiotemporal   Filtering Method to Reconstruct Landsat Time-Series for Improving Estimation   Accuracy of Forest Aboveground Carbon Stock[J]. IEEE Journal of Selected   Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2025.

[4] Yang K, Luo K, Zhang J*, et al. Estimating forest   aboveground carbon sink based on landsat time series and its response to   climate change[J]. Scientific Reports, 2025, 15(1): 589.

[5] Qiu B, Li S, Zhang J*, et al. Uncertainty Analysis of Forest   Aboveground Carbon Stock Estimation Combining Sentinel-1 and Sentinel-2   Images[J]. Forests, 2024, 15(12): 2134.

[6] Xu M, Han X, Zhang J*, et al. Integrating ward’s clustering stratification and   spatially correlated poisson disk sampling to enhance the accuracy of forest   aboveground carbon stock estimation[J]. Forests, 2024, 15(12): 2111.

[7] Luo K, Feng Y, Zhang J*, et al. Developing a method to   estimate above-ground carbon stock of forest tree species Pinus densata using   remote sensing and climatic data[J]. Forests, 2024, 15(11): 2023.

[8] Chen C, He Y, Zhang J*, et al. Estimation of above-ground   biomass for Pinus densata using multi-source time series in Shangri-La   considering seasonal effects[J]. Forests, 2023, 14(9): 1747.

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[10] Xu D, Zhang J*, Bao R, et al. Temporal and spatial   variation of aboveground biomass of pinus densata and its drivers in   shangri-la, CHINA[J]. International Journal of Environmental Research and   Public Health, 2021, 19(1): 400.

[11] Bao R, Zhang J*, Lu C, 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):   024507-024507.

[12] Zhang J*, Lu C, Xu H, 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.

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[16] 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.

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[33] 李玉新, 段华超, 张加龙*, 等. 新时代护林员队伍建设问题与对策建议[J]. 绿色科技. 2020,(17):131-132+135.

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[39] 张加龙, 胥辉. 一种森林地上生物量遥感估测通用模型构建方法:CN201810658816.1[P].   2018-6-25.

[40] 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.

[41] 陈俊松, 张加龙*. 怒江州林业资源保护利用及可持续发展对策[J]. 绿色科技. 2018,(05):133-136.

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[44] 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.

[45] 张加龙. 遥感与地理信息系统实验实习指导[M]. [云南科技出版社. 2016.

[46] 张加龙. 遥感与地理信息科学[M]. 科学出版社. 2016.

[47] 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.

[48] 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.

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