瞿瑛
东北师范大学地理科学学院
职 称：教授
研究方向：定量遥感
办公电话：
办公地点：地理楼412
电子邮件：quy100@nenu.edu.cn
个人简介
瞿瑛，男，吉林磐石人，博士，东北师范大学教授，博士生/硕士生导师。2004年起就读于北京师范大学，分别于2008年和2013年获得理学学士和博士学位，2013-2015年在北京师范大学进行博士后研究工作，2015-2022年任东北师范大学地理科学学院副教授，2022年至今任东北师范大学地理科学学院教授。主要研究兴趣为全球气候变化与地表辐射能量平衡遥感，研究内容涉及地表反照率对全球气候变化的响应与反馈机制、北极海冰关键参量的遥感估算方法、定量遥感反演理论与遥感数据集生成关键技术等。近年来，主持国家自然科学基金面上项目/青年项目、吉林省科技发展计划优秀青年人才基金和中国博士后科学基金面上项目等科研课题9项，参与国家重点研发计划和国家自然科学基金等科研项目10余项，在Remote Sensing of Environment、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、Remote Sensing和Chinese Geographical Science等国内外知名期刊上发表研究论文30余篇，撰写中英文专著章节6篇，授权发明专利3项，申请软件著作权8项，获得吉林省自然科学学术成果奖二等奖1项。
教育经历：
2004/08-2008/06，北京师范大学，地理学与遥感科学学院，学士
2008/09-2013/06，北京师范大学，地理学与遥感科学学院，博士
工作经历：
2013/07-2015/06，北京师范大学，环境学院，博士后
2015/06-2022/06，东北师范大学，地理科学学院，副教授
2022/07-至今，东北师范大学，地理科学学院，教授
科研项目：
国家自然科学基金面上项目，41971287，北极海冰反照率建模与遥感估算方法研究，2020/01-2023/12，61万元，在研，主持
国家自然科学基金青年项目，41601349，中国东北地区地表反照率对气候变化的响应与反馈遥感监测分析，2017/01-2019/12，20万元，已结题，主持
吉林省科技发展计划优秀青年人才基金，20180520220JH，基于FY3C-MERSI数据的地表反照率遥感估算方法研究，2018/01-2019/12，8万元，已结题，主持
中央高校基本科研业务费项目青年教师发展基金，2412019FZ003, 地表反照率辐射强迫时空变化重建与模拟研究，2019/04-2021/11, 30万元，已结题，主持
中央高校基本科研业务费项目青年探索培育基金，2412016KJ028，北半球地表反照率时空变化规律研究，2016/04-2017/11，10万元, 已结题，主持
863计划测试加工项目(横向)，106-401116009，GLASS反照率产品分析与验证，2016/01-2016/12，10万元, 已结题，主持
遥感科学国家重点实验室开放基金，OFSLRSS201624，冰雪覆盖地表反照率遥感估算方法研究，2016/01-2017/12，5万元, 已结题，主持
中国博士后科学基金面上项目(一等资助)，2014M550025，长时间序列北极海冰反照率时空变化遥感监测与分析，2014/05-2015/06，8万元, 已结题，主持
国家重点研发计划，2019YFA0607301，重大生态工程的温室气体效应，2019/11-2024/10，270万元，在研，参加
国家重点研发计划，2020YFA0714102，定量遥感反演中病态方程优化求解，2020/12-2025/11,126万元，在研，参加
国家重点研发计划，2016YFA0602301，中高纬度湿地景观格局演变机制，2016/07-2021/06，600万元, 已结题，参加
国家自然科学基金面上项目，41971290，基于多角度偏振遥感信息估算植被生物物理化学参数研究，2020/01-2023/12，61万元，在研，参加
国家自然科学基金青年项目，41301353，基于机器学习和融合算法的全球陆表植被覆盖度遥感估算方法研究，2014/01-2016/12，25万元, 已结题，参加
国家自然科学基金面上项目，41171262，典型植被群落结构和光谱参数季节变化的多尺度实验研究，2012/01-2015/12，60万元，已结题，参加
代表性论著：
Qu Y., Liu Q.*, Liang S., Wang L., Liu N., Liu S. (2014). Direct-estimation algorithm for mapping daily land-surface broadband albedo from MODIS data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52, 907-919.
Qu Y.*, Liang S., Liu Q., He T., Liu S., Li X. (2015). Mapping surface broadband albedo from satellite observations: A review of literatures on algorithms and products. Remote Sensing, 7, 990-1020.
Qu Y., Liang S.*, Liu Q., Li X., Feng Y., Liu S. (2016). Estimating Arctic sea-ice shortwave albedo from MODIS data. Remote Sensing of Environment, 186, 32-46.
Qu Y.* (2017). Sea surface albedo. In S. Liang (Ed.), Comprehensive Remote Sensing (pp. 163-185). Cambridge, MA, USA: Elsevier.
Li X., Qu Y.*(2018). Evaluation of vegetation responses to climatic factors and global vegetation trends using GLASS LAI from 1982 to 2010. Canadian Journal of Remote Sensing, 44, 357-372.
Fan X., Qu Y.* (2019). Retrieval of high spatial resolution aerosol optical depth from HJ-1 A/B CCD data. Remote Sensing, 11, 832.
Li X., Zhang H., Qu Y.*(2020). Land surface albedo variations in Sanjiang Plain from 1982 to 2015: Assessing with GLASS data. Chinese Geographical Science, 30(5), 876-888.
Wang M., Fan X., Li X., Liu Q., Qu Y.*(2020). Estimation of land surface albedo from MODIS and VIIRS data: A multi-sensor strategy based on the direct estimation algorithm and statistical-based temporal filter. Remote Sensing, 12, 4131.
Song Y., Lv M., Wang M., Li X., Qu Y.*(2021). Reconstruction of historical land surface albedo changes in China from 850 to 2015 using land use harmonization data and albedo look-up maps. Earth and Space Science, 8(9), e2021EA001799.
Lv M., Song Y., Li X., Wang M., Qu Y.*(2022). Spatiotemporal characteristics and driving factors of global planetary albedo: an analysis using the Geodetector method. Theoretical and Applied Climatology, 147, 737–752.
Peng Z., Ding Y., Qu Y.*, Wang M., Li X.(2022). Generating a long-term spatiotemporally continuous melt pond fraction dataset for Arctic sea ice using an artificial neural network and a statistical-based temporal filter. Remote Sensing, 14(18), 4538.
Ding Y., Qu Y.*, Peng Z., Wang M., Li X.(2022). Estimating surface albedo of Arctic sea ice using an ensemble back-propagation neural network: Toward a better consideration of reflectance anisotropy and melt ponds. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60, 4306017, doi: 10.1109/TGRS.2022.3202046.
Li X., Qu Y.*, Wang M., Ding Y. (2023). Snow and land cover induced surface albedo changes in Northeast China during recent decades. Theoretical and Applied Climatology, 152: 649–661.
讲授课程：
高级空间分析(2015年至今)
数据结构(2016年至今)
地理信息科学前沿讲座(2017-2021年)
遥感与地理信息系统应用(研A类)(2015年至今)
现代环境遥感(研)(2017年至今)
地理信息科学前沿与进展(研)(2018年至今)
遥感数字图像处理(2016年)
GIS组件应用设计(2018-2020年)
全球气候变化遥感应用(2021年)
个人网站：
Researchgate: www.researchgate.net/profile/Ying_Qu4
Orcid: orcid.org/0000-0001-9683-7136