（个人网页）

　　男，山西省忻州人，博士。现任中国科学院地理科学与资源研究所研究员。   

教育经历： 

　　  1989年9月－1993年7月就读于中国地质大学（武汉）矿产系，获学士学位； 

　　　　1993年9月－1996年7月就读于中国地质大学（北京）地矿系，获硕士学位； 

　　　　1996年9月－1999年7月就读于中国科学院遥感应用研究所固体地球研究室，获博士学位。

工作经历： 

　　　　1999年8月－2001年7月，中国科学院地理科学与资源研究所博士后； 

　　　　2001年7月至2020年12月，任中科院地理科学与资源研究所副研究员；

                2020年12月至今，中国科学院地理科学与资源研究所研究员； 

研究领域和研究方向：

　　 研究领域：遥感信息分析与应用。

　　主要研究方向：遥感图像处理；土壤与植被遥感。

　　近期主要研究工作：(1) 类圆形植被斑块高分辨率遥感识别。类圆形植被斑块检测是干旱半干旱区植被格局形成机制研究的基础，针对其面积小且易于粘连的问题，分别从遥感数据空间分辨率的选择、多季相分类精度的比较和分割算法的研发方面，为类圆形植被斑块简便快速精确监测提供科学依据；(2) 土壤属性与植被群落关系研究。土壤与植被为陆地生态系统的两大关键要素，土壤与植被相互作用机制是土壤-植被系统中的关键过程，其决定了生态系统的功能与格局。在系统获取植被群落特征以及土壤属性的基础上，探讨土壤与植被相互作用机制，揭示干旱与半干旱区植被格局形成机制。(3) 缨帽变换参数反演及不确定性分析。针对国产及国外新型传感器，反演缨帽变换参数，提出了选择性缨帽变换最小集，分析了其不确定性，为利用多时相不同传感器数据进行土地荒漠化、植被动态、林火监测等提供技术支撑。

主要科研成果：

　　在土壤-植被相互关系、类圆形植被斑块格局动态与形成机理、遥感信息分析与应用等方面开展了多项研究，取得了系列成果。提出了选择性缨帽变换的概念，认为红、近红外、短波红外波段是反演缨帽变换亮度、绿度和湿度的最小集，可减少不同传感器、不同缨帽变换参数比较的不确定性，这对于利用多时相不同传感器数据进行土地荒漠化、植被动态、林火监测等研究具有重要的意义。以黄河三角洲类圆形植被斑块区为研究区，提出基于斑状植被与背景形态差异的整合Canny滤波器与数学形态学的斑状植被检测方法，为斑状植被格局研究提供了技术支撑。合作发表论文近两百篇，其中SCI索引论文20余篇。参与出版著作6部，参与授权发表专利及软件著作权多项，获得山东省科学技术进步奖三项。

主要研究项目：

1. 国家自然科学基金委员会，面上项目，41671422，黄河三角洲类圆形植被斑块格局及形成机制研究，2017-01至2020-12，直接经费65万元

2. 科技部，国家重点研发计划课题，2016YFC1402701，2016-09至2020-12，384万元

3. 国家自然科学基金委员会，国际（地区）合作与交流项目，41661144030，气候和 土地利用变化对穆河流域水量和水质的影响，2017-01至2020-12，400万元

4. 中国科学院，中国科学院战略性先导科技专项，XDA2003030203，高温热浪对关键节点区域影响的风险评估，2018-03至2022-03，163万元

5. 科技部，国际支撑计划，2013BAD05B00，区域水土资源空间分异规律调查评估，2013-01至2017-12，93.5万元

代表性学术论文：

1. Shi L., Liu Q.S., Huang C., Gao X., Li H., Liu G.H. Mapping quasi-circular vegetation patch dynamics in the Yellow River Delta, China, between 1994 and 2016. Ecological Indicators, 2021, 126, 107656.

2. Liu, Q.S., Huang, C., Li, H. Mapping plant communities within quasi-circular vegetation patches using GF-1 tasseled cap brightness, greenness, and topsoil grain size index derived from GF-1 imagery. Earth Science Informatics, 2021, 14, 975-984.

3. Shi L., Liu Q.S., Huang C., Li H., Liu G.H. Comparing pixel-based random forest and the object-based support vector machine approaches to map the quasi-circular vegetation patches using individual seasonal fused GF-1 imagery. IEEE Access, 2020, 8, 228955-228966.

4. Liu Q.S., Liu G.H., Huang C., Li H. Variation in soil bulk density and hydraulic conductivity within a quasi-circular vegetation patch and bare soil area, Journal of Soils and Sediments, 2020, 20: 2019-2030.

5. Yu B.W., Liu G.H., Liu Q.S. Effects of land use changes for ecological restoration on soil moisture on the Chinese Loess Plateau: a meta-analytical approach. Journal of Forestry Research, 2020, 31(2): 443-452.

6. Liu, Q.S., Liu, G.H., Huang, C., Li, H. Soil physicochemical properties associated with quasi-circular vegetation patches in the Yellow River Delta, China. Geoderma, 2019, 337, 202-214. 

7. Liu, Q.S., Song, H.W., Liu, G.H., Huang, C., Li, H. Evaluating the potential of multi-seasonal CBERS-04 imagery for mapping the quasi-circular vegetation patches in the Yellow River Delta using random forest. Remote Sens. 2019, 11(10), 1216.

8. Liu, Q.S., Liu, G.H., Huang, C., Li, H. Remote sensing monitoring of surface characteristics in the Badain Jaran, Tengger, and Ulan Buh deserts of China. Chin. Geogra. Sci., 2019, 29(1), 151-165. 

9. Liang L., Liu, Q.S., Liu G.H., Li H., Huang C. Accuracy Evaluation and Consistency Analysis of Four Global Land Cover Products in the Arctic Region. Remote Sens. 2019, 11(12), 1396.

10. Liu Q.S., Liu G.H., Huang C. Monitoring desertification processes in Mongolian Plateau using MODIS tasseled cap transformation and TGSI time series. Journal of Arid Land, 2018, 10(1): 12-26.

11. Liu Q.S., Huang C., Liu G.H., Yu B.W. Comparison of CBERS-04, GF-1, and GF-2 Satellite Panchromatic Images for Mapping Quasi-Circular Vegetation Patches in the Yellow River Delta, China. Sensors ,2018, 18, 2733.

12. Yu B.W., Liu G.H., Liu Q.S., Wang X.P., Feng J.L., Huang C. Soil moisture variations at different topographic domains and land use types in the semi-arid Loess Plateau, China, Catena, 2018, 165: 125-132.

13. Yu B.W., Liu G.H., Liu Q.S., Feng J.L., Wang X.P., Han G.Z., Huang C. Effects of micro-topography and vegetation type on soil moisture in a large gully on the Loess Plateau of China. Hydrology Research, 2018, 49(4), 1255-1270.

14. Liu Q.S., Liu G.H., Huang C., Xie C.J., Chu L., Shi L. Comparison of tasselled cap components of images from Landsat 5 Thematic Mapper and Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus, Journal of Spatial Science, 2016, 61(2): 351-365.

15. Liu Q.S., Liu G.H., Huang C., Xie C.J. Comparison of tasselled cap transformations based on the selective bands of Landsat 8 OLI TOA reflectance images. International Journal of Remote Sensing, 2015, 36(2), 417-441.

16. Liu Q.S., Liu G.H., Huang C., Xie C.J. Using SPOT 5 Fusion-ready Imagery to Detect Chinese Tamarisk (Saltcedar) with mathematical morphological method, International Journal of Digital Earth, 2014, 7(3), 217-228.

17. 刘庆生. 干旱半干旱区斑块状植被格局形成模拟研究进展. 生态学报, 2020, 40(24), 8861-8871

18. 刘庆生. 斑块状植被遥感检测研究进展. 遥感技术与应用, 2021, 36(1): 25-32.

19. 刘庆生, 刘高焕, 黄翀, 吴春生, 荆鑫. 现代黄河三角洲类圆形植被斑块时空动态遥感分析. 遥感技术与应用, 2016, 31(2): 349-358.

20. 刘庆生, 刘高焕, 黄翀, 姚治君, 黄河清. 蒙古高原乌兰巴托—丰镇草地样带植被与土壤属性的空间分布. 资源科学, 2016, 38(5): 982-993.

获奖情况

2015 山东省科技进步三等奖，排名第三，获奖项目：黄河三角洲生态与人居环境综合监测关键技术、系统集成及应用

2006 山东省科技进步三等奖，排名第四，获奖项目：黄河三角洲生态环境评价方法与生态修复技术研究

2005 山东省科技进步二等奖，排名第三，获奖项目：黄河三角洲生态与资源数字化集成研究

研究生招生与培养

招生专业：地图学与地理信息系统。

招生方向：遥感地学分析与计算

　　研究生培养：从遥感信息提取和掌握地理信息空间分析技术两个方面来培养研究生，致力于将他们培养为具有一定的遥感与地理信息空间分析技术的科技工作者。

　　欢迎有农业、生态、植被和自然地理基础、对遥感与地理信息技术感兴趣的同学报考。

联系方式

　　通信地址：北京市安定门外大屯路甲11号

　　　　　　　中国科学院地理科学与资源研究所

　　邮　　编：100101

　　办公电话：010-6488-9017

　　传　　真：010-6488-9630

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