个人简介
全兴文,博士,副教授,电子科技大学资源与环境学院定量遥感团队。长期从事可燃物关键参数遥感反演,及其在森林火灾风险预警中的应用;相关研究成果列入科技部国家遥感中心《全球生态环境遥感监测2019年度报告》课题,并服务于四川省森林草原防灭火专项治理工作。
研究方向
可燃物关键参数(可燃物含水率 、可燃物载量/生物量等)遥感反演
森林火灾遥感监测预警
干旱-森林火灾过程机理
奖励/兼职
《Big Earth Data》Topic Editor
《森林防火》、《GIScience & Remote Sensing》编委
《Fire》Topical Advisory Panel
国际野火协会Membership Committee委员
第五届全国“互联网+”大学生创新创业大赛四川金奖、国家银奖指导教师
“李小文遥感科学青年奖”
2014-2016年电子科技大学优秀共产党员
担任NG, NC, RSE, IJWF等期刊野火预警防控方向审稿人
项目
高强度森林火灾大尺度蔓延预测技术与系统,国家重点研发项目,2022.11-2025.10,子课题负责人
川西森林冠层可燃物含水率遥感反演中的不确定性研究,四川省自然科学基金面上项目,2022-01 至 2023-12,主持
川西地区森林野火风险预警遥感理论与方法,国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点,2021.01-2024.12,参与
森林火灾预警监测关键技术及应用示范,四川省重点研发计划,2020.01-2021.12,参与
基于新一代静止气象卫星数据的植被冠层可燃物含水率反演方法,国家自然科学基金青年项目,2019.01-2021.12,主持
药肥精准施用跨境跨区域大数据平台,国家重点研发计划课题,2018.06-2020.12,参与。
西昌输电线路区域山火风险遥感评估,横向项目,2018.01-2019.12,主持。
全球生态环境遥感监测2019年度报告第一标段“全球森林覆盖状况及变化”专题报告,国家遥感中心,2018.12-2019.12,参与。
数据共享
全球冠层可燃物含水率产品(CFMC/LFMC):CFMC/LFMC是野火风险预警防控中的关键参数。该数据集是全球首套冠层含水率遥感产品,时间分辨率8天,空间分辨率500米,时间跨度2001-2018.
参考文献:Xingwen, Quan, Marta Yebra*, David Riaño, Binbin He*, Gengke Lai, Xiangzhuo Liu. Global fuel moisture content mapping from MODIS[J], International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2021,101:102354.
代表性论著
Book & Chapter
Xingwen Quan*, Binbin He, Abolfazl Jaafari, Zhanmang Liao, Xiangzhuo Liu, Chao Yue, and Rui Chen. Chapter: An Overview of Remotely Sensed Fuel Variables for the Prediction of Wildfires[B]. In Remote Sensing of Soil and Land Surface Processes, edited by Assefa M. Melesse, Omid Rahmati, Khabat Khosravi and George P. Petropoulos, 407-17: Elsevier, 2024.
何彬彬,全兴文,王龙,文崇波,骆开苇,刘向茁. 森林草原野火风险预警监测方法及应用[M]. 北京:科学出版社,2022.
何彬彬,全兴文,白晓静. 遥感模型弱敏感参数反演方法[M].北京:科学出版社,2018.
何彬彬,行敏锋,全兴文.草原生态环境要素遥感定量反演及应用系统[M].北京:科学出版社, 2016.
期刊论文
Xingwen Quan*, Rui Chen, Marta Yebra, David Riaño, Víctor Resco de Dios, Xing Li, Binbin He, et al. Sub-Daily Live Fuel Moisture Content Estimation from Himawari-8 Data[J]. Remote Sensing of Environment, 2024, 308.
Xingwen Quan*, Wenli Wang, Qian Xie, Binbin He, Víctor Resco de Dios, Marta Yebra, Miao Jiao, and Rui Chen. Improving Wildfire Occurrence Modelling by Integrating Time-Series Features of Weather and Fuel Moisture Content[J]. Environmental Modelling & Software, 2023, 170.
Xingwen Quan*, Miao Jiao, Zhili He, Abolfazl Jaafari, Qian Xie, Xiaoying Lai. Effects of different sampling strategies for unburned label selection in machine learning modelling of wildfire occurrence probability[J]. International Journal of Wildland Fire, 2023.
Xingwen, Quan, Qian Xie, Binbin He*, Kaiwei Luo, Xiangzhuo Liu. Integrating remotely sensed fuel variables into wildfire danger assessment for China[J], International Journal of Wildland Fire,2021, 30: 807-821.
Xingwen, Quan, Marta Yebra*, David Riaño, Binbin He*, Gengke Lai, Xiangzhuo Liu. Global fuel moisture content mapping from MODIS[J], International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2021,101:102354.
Changming, Yin, Binbin He*, Marta Yebra, Xingwen Quan*, Andrew C. Edwards, Xiangzhuo Liu, Zhanmang Liao. Improving burn severity retrieval by integrating tree canopy cover into radiative transfer model simulation[J]. Remote Sensing of Environment,2020,236: 111454.
全兴文, 何彬彬*, 刘向茁, 廖展芒, 邱实,殷长明.多模型耦合下的植被冠层可燃物含水率遥感反演[J]. 遥感学报, 2019, 23(1): 62-77.
Zhanmang, Liao, Binbin He*, Xingwen Quan*, Albert I. J. M. van Dijk, Shi Qiu, Changming Yin. Biomass estimation in dense tropical forest using multiple information from single-baseline P-band PolInSAR data[J]. Remote Sensing of Environment,2019,221: 489-507.
Marta, Yebra*, Xingwen Quan, David Riano, Pablo Rozas Larraondo, Albert I. J. M. van Dijk, Geoffrey J. Cary. A fuel moisture content and flammability monitoring methodology for continental Australia based on optical remote sensing[J]. Remote Sensing of Environment,2018,212: 260-272.
Xingwen, Quan, Binbin He*, Marta Yebra, Changming Yin, Zhanmang Liao, Xueting Zhang, Xing Li. A radiative transfer model-based method for the estimation of grassland aboveground biomass[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2017,54: 159-168.
Xingwen, Quan, Binbin He*, Marta Yebra, Changming Yin, Zhanmang Liao, Xing Li. Retrieval of forest fuel moisture content using a coupled radiative transfer model[J]. Environmental Modelling & Software,2017,95: 290-302.
Xingwen, Quan, Binbin He*, Xing Li. A Bayesian Network-Based Method to Alleviate the Ill-Posed Inverse Problem: A Case Study on Leaf Area Index and Canopy Water Content Retrieval[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2015,53(12): 6507-6517.
全部论著见网站
学生培养去向
国内、欧美名校继续深造
航天科工、中电、阿里、华为、招行等企事业单位就业
欢迎同学们报考。
教育经历
2003.9-2006.9
无 高中毕业
2006.9-2010.6
成都理工大学 | 资源勘查工程 | 工学学士学位 | 大学本科毕业
2010.9-2013.6
电子科技大学 | 地图制图学与地理信息工程 | 工学硕士学位 | 硕士研究生毕业
2015.9-2016.9
澳大利亚国立大学
2013.9-2017.6
电子科技大学 | 信息与通信工程 | 工学博士学位 | 博士研究生毕业
工作经历
2017.7-至今
电子科技大学资源与环境学院
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专任教师
2024.7-2024.7
西悉尼大学
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Hawkesbury Institute for the Environment
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访问学者
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团队成员
电子科技大学定量遥感团队