郭静

郭静，博士研究生，中国科学院空天信息创新研究院。主要从事植被定量遥感与病虫害应用研究。参与国家及省部级科研项目5余项，累计发表国内外学术论文15篇，其中第一作者4篇，在投2篇，会议1篇。申报发明专利3项，获软件著作权登记1项，荣获2025年国家奖学金、2024年中国科学院空天信息创新研究院优秀研究生、2023-2024年中国科学院大学三好学生、2023年第四届植被病虫害大会最佳论文奖等奖项。多次参加国内外学术会议并作口头报告。

教育经历：

2021-09至今, 中国科学院大学, 中国科学院空天信息创新研究院, 在读博士

2017-09至2021-06, 云南大学, 地球科学学院, 学士

研究方向：

植被定量遥感与病虫害应用

主持或参加科研项目：

[1] 国家重点研发计划，2023YFB3906203，全球粮食和病虫害监测与预警，2023/12-2026/11，在研，参与

[2] 国家重点研发计划，2021YFB3901303，北斗精准导航与高分辨率遥感集成技术及区域综合应用示范，2021/12-2025/11，在研，参与

[3] 国家重点研发计划课题，2022YFD1400503，重大蝗虫成灾机制与可持续防控技术研究，2022/09-2025/12，在研，参与

[4] 中国农业科学院，草原有害生物智能感知监测“天网”计划，BFGJ2022007，2023/03-2025/12，在研，参与

[5] 国家自然科学基金面上项目，草原蝗虫适生区遥感监测与境外入侵风险预警研究，42471369，2025/01-2028/12, 在研，参与

代表论著：（包括：论文和专著）

[1] Guo J; Huang W; Dong Y; Lin K; Yue F; et al. A weight-adaptive updated method for grasshopper habitat mapping at the national scale using remote sensing: Combined with spatial heterogeneity and landscape. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2025, 227, 84-98. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.05.033. IF=12.2, 中国科学院一区

[2] Guo J; Huang W; Dong Y; Lin K; Zhou Y; et al. Spatiotemporal monitoring of grasshopper habitats using multi-source data, Combined with landscape and spatial heterogeneity. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2024, 130, 103838. https://doi.org/10.1016/j.jag. IF=8.6, 中国科学院一区

[3] Guo, J.; Lu, L.; Dong, Y.; Huang, W.; Zhang, B.; et al. Spatiotemporal Distribution and Main Influencing Factors of Grasshopper Potential Habitats in Two Steppe Types of Inner Mongolia, China. Remote Sens. 2023, 15, 866. https://doi.org/10.3390/rs15030866. IF=4.2, JCR一区、中国科学院二区

[4] Guo, J.; Zhao, L.; Huang, W.; Dong, Y.; Geng, Y. Study on the Forming Mechanism of the High-Density Spot of Locust Coupled with Habitat Dynamic Changes and Meteorological Conditions Based on Time-Series Remote Sensing Images. Agronomy. 2022, 12, 1610. hhttps://doi.org/10.3390/agronomy12071610. IF=3.2, JCR一区、中国科学院二区

[5] Hu, B.; Huang, W.; Hao, Z; Guo, J.; Huang, Y.; Cheng, X.; et al. Invasion of Pine Wilt Disease: A threat to forest carbon storage in China. Ecological Indicators. 2024, 169, 112819. https://doi.org/10.1016/j.ecolind. IF=7.6, 中国科学院一区

[6] Hao, Z.; Huang, W.; Zhang, B.; Chen, Y.; Fang, G.; Guo, J.; et al. Improved pest and disease spread model for simulating the spread of invasive species: A case study of pine wilt disease, Computers and Electronics in Agriculture. 2025, 237, 110561. httphttps://doi.org/10.1016/j.compag. IF=8.9, 中国科学院一区

[7] Zhao, M.; Dong, Y.; Huang, W.; Ruan, C.; Guo, J. Regional-Scale Monitoring of Wheat Stripe Rust Using Remote Sensing and Geographical Detectors. Remote Sens. 2023, 15, 4631. https://doi.org/10.3390/rs15184631. JCR一区

[8] Zhang, Y.; Dong, Y.; Huang, W.; Guo, J.; Wang, N.; Ding, X. Extraction and Analysis of Grasshopper Potential Habitat in Hulunbuir Based on the Maximum Entropy Model. Remote Sens. 2024, 16, 746. https://doi.org/10.3390/rs16050746. JCR一区

[9] Cheng, X.; Huang, M.; Guo, A.; Huang, W.; Cai, Z.; Dong, Y.; Guo, J. et al. Early Detection of Rubber Tree Powdery Mildew by Combining Spectral and Physicochemical Parameter Features. Remote Sens. 2024, 16, 1634. https://doi.org/10.3390/rs16091634. JCR一区

[10] Huang, Y.; Dong, Y.; Huang, W.; Guo, J.; Hao, Z.; Zhao, M.; et al. Predicting the Global Potential Suitable Distribution of Fall Armyworm and Its Host Plants Based on Machine Learning Models. Remote Sens. 2024, 16, 2060. https://doi.org/10.3390/rs16122060. JCR一区

申请或授权发明专利：

[1]. 郭静, 黄文江, 董莹莹. 蝗虫适生区监测方法、装置、设备、存储介质及程序产品（通过初审）

[2]. 郭竣铭，董莹莹，黄文江，郭静. 优化生境因子筛选的草原蝗虫适生区预测方法（通过初审）

[1]. 张彦, 黄文江, 董莹莹, 郭静. 草原毛虫适生区监测方法（通过初审）

授权软件著作权：

1、草原蝗虫遥感监测预警系统 V1.0

获得学术奖励

格式: 获奖人(获奖人排名/获奖人数); 获奖项目名称, 奖励机构, 奖励类别, 奖励等级, 颁奖年份(所有获奖人名单附后).