项目情况

1.          多维度微波成像的陆地遥感应用研究，国家自然科学基金重大项目课题，2009.1-2012.12，主持；

2.          多频多谱段遥感数据生态环境参数综合反演技术，863计划课题，2009.1-2010.12，主持；

3.          高分辨率对地观测系统森林资源调查应用示范，高分专项课题，2011.1-2012.12,主持；

4.          高分森林资源遥感应用示范（一期），高分专项课题，2013.1-2015.12,主持；

5.          人工林资源监测关键技术研究，国家重点研发项目，2017.07-2021.06，主持；

6.          高分航空系统林业应用校飞与验证，高分专项项目协作任务， 2020.04-2022.12，主持；

7.          相干激光成像雷达森林高度提取应用研究，高分专项项目协作任务，2020.08-2022.08，主持；

8.          多源遥感协同森林地上生物量估测技术，国家重点研发计划项目，2023.11-2027.11，主持。

代表性文章：http://scholar.huezhi.com/profile/XQOSMCRTWQXPPqp-Ww5iVV2AaNTM5gadsAarVB_uauf7TrnRh_E9pxM5HGmdxvut

1. Zhao L, Chen E X, Li Z Y, et al. 2023. Radiometric Terrain Correction Method Based on RPC Model for Polarimetric SAR Data. Remote Sensing, 15: 1909.

2. Li W M, Zhang Y, Zhang J D, et al. 2023. Tropical forest AGB estimation based on structure parameters extracted by TomoSAR. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 121:103369.

3. Ding X Y, Chen E X, Zhao L, et al. 2023. Comparison and evaluation of several methods for estimating the average density of total forest volume in forest farm, Journal of Beijing Forestry University, 45(2),11-23.

4. Ding X Y, Chen E X, Li Z Y, et al. 2023. A review of remote sensing application in national forest inventory, Journal of Nanjing Forestry University(Natural Science Edition), 47(1), 1-12

5. Zhao L, Chen E X, Li Z Y, et al. 2022. The Improved Three-Step Semi-Empirical Radiometric Terrain Correction Approach for Supervised Classification of PolSAR Data. Remote Sensing, 14(3): 595.

6. Xu K P, Zhao L, Chen E X, et al. 2022. Forest Height Estimation Approach Combining P-Band and X-Band Interferometric SAR Data. Remote Sensing, 14(13): 3070.

7. Zhao L, Chen E X, Li Z Y, et al. 2021. A New Approach for Forest Height Inversion Using X-Band Single-Pass InSAR Coherence Data.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60: 1-18.

8. Wan X X, Li Z Y, Chen E X, et al. 2020. Forest Above Ground Biomass Estimation Using Multi-Features Extracted by Fitting Vertical Backscattered Power Profile of Tomographic SAR. Remote Sensing, 13(2):186.

9. Zhao L, Chen E X, Li Z Y, et al. 2017. Three-Step Semi-Empirical Radiometric Terrain Correction Approach for PolSAR Data Applied to Forested Areas. Remote Sensing, 9(3):269

10. Zhang W, Li Z Y, Chen E X, et al. 2017. Compact Polarimetric Response of Rape (Brassica napus L.) at C-Band: Analysis and Growth Parameters Inversion. Remote Sensing, 9(6):591.

获奖：

1.  2009年“森林资源遥感监测技术与业务化应用”获国家科技进步二等奖，陈尔学，排名第6；

2. 2011年“森林资源遥感监测定量化综合处理与业务运行系统”获测绘科技进步二等奖，陈尔学，排名第5；

3. 2017年“高分辨率遥感林业应用技术与服务平台”获地理信息科技进步一等奖，陈尔学，排名第4；

4.  2017年“高分辨率遥感林业应用技术与服务平台”获中国林科院重大科技成果奖，陈尔学，排名第4；

5. 2018年“面向对象的高可信SAR处理系统”获测绘科技进步特等奖，陈尔学，排名第5。

6. 2018年“高分辨率遥感林业应用技术与服务平台”获国家科技进步二等奖，陈尔学，排名第4；

7. 2022年“基于天空地立体遥感观测的森林精细化智能监测技术”获梁希科技进步二等奖，陈尔学，排名第2。

著作：

1.  李增元，陈尔学. 合成孔径雷达森林参数反演技术与方法，科学出版社，2019

2.  李增元，柳钦火，闫广建，王锦地，牛铮，蒋玲梅，陈尔学. 复杂地表定量遥感模型与反演，科学出版社，2019

3.  张继贤，陈尔学，李震，李平湘，黄国满. 面向对象高可信SAR数据处理（下册）——系统与应用，科学出版社，2018

4.  张继贤，黄国满，李平湘，李震，陈尔学. 面向对象高可信SAR数据处理（上册）——理论与方法，科学出版社，2018

5.  陈尔学，刘健等，重点防护林工程监测技术，中国林业出版社，2012

软著：

1.  星载SAR遥感信息处理软件（SARINFORS），2003SR12610

2.  新型星载SAR预处理软件（SARImage），2010SR043684

3.  基于地块的成像雷达农作物识别软件（SARCrop），2010SR049367

4.  SAR植被覆盖监测应用软件（VegMapper），2014SR160899