导师简介
彭杰，男，1977年生，二级教授，博士研究生导师，浙江大学博士(农业遥感与信息技术专业)，兵团中青年科技创新领军人才、兵团青年英才、兵团英才第三层次。南疆干旱区特色作物遗传改良与高效生产兵团重点实验室副主任，中国土壤遥感与信息专业委员会委员，新疆地理学会常务理事，塔里木大学学术委员会委员，国家自然基金通讯评审专家，《塔里木大学学报》编委，《Remote Sensing of Environment》、《Geoderma》、《Catena》等20余个国内外期刊审稿人。
一、研究方向
主要从事土壤遥感与数字制图、土壤高光谱检测技术与应用、无人机高光谱遥感研究。
二、科研项目与学术成果
完成国家自然基金3项、国家重点研发计划课题1项、国家重点研发计划子课题1项、兵团中青年创新领军人才项目1项、塔里木大学创新研究团队项目1项，现主持国家自然基金1项、兵团青年英才人才项目1项、兵团自然科学支持计划重点项目1项。以第一作者或通讯作者在《Geoderma》、《Journal of Cleaner Production》、《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》、《Computers and Electronics in Agriculture》、《Agricultural Water Management》等期刊上发表科技论文60余篇，其中SCI收录论文25篇(中科院一区9篇)，EI收录论文2篇， ESI高被引论文2篇，SCI总引用次数为1059次，最高单篇引用次数为329。主编公开出版著作3部。以第一发明人获得授权国际发明专利3项、国家发明专利9项、实用新型专利2项。获得省级科技进步二等奖1项、三等奖2项，湖南农业大学自然科学奖三等奖1项。
（一）主持重要科研项目：
1.农田土壤养分高光谱检测关键技术与系统开发（2025DA002），兵团自然科学支持计划重点项目，94万，2025.01-2027.12，在研，主持。
2.星地传感协同的荒漠土壤盐渍化遥感监测机理与模型研究(42261016)，国家自然基金，42.9万，2023.01-2026.12，在研，主持。
3.智慧土壤创新研究团队项目(TDZKCX202205)，塔里木大学校长基金，30万，2022.1-2024.12，结题，主持。
4.棉田土壤剖面盐渍化卫星遥感监测研究(2020CB032)，兵团中青年科技创新领军人才项目，20万，2020.01 - 2022.12，已结题，主持。
5.土壤管理智能服务平台应用与示范(2018YFE010700006)，国家重点研发计划项目课题，60万，2019.08 - 2022.06，已结题，主持。
6.水盐交汇区土壤盐碱类型与分布特征研究(2016YFC0501407-03)，国家重点研发计划项目子课题，44万，2016.01 - 2020.12，已结题，主持。
7.基于星地遥感耦合的南疆枣树氮素监测机理与模型研究(11564032)，国家自然基金，56.4万，2016.01 - 2019.12，已结题，主持。
8.盐分对南疆土壤有机质高光谱特征与定量反演的影响及方法研究(41361048)，国家自然基金，57万，2014.01 - 2017.12，已结题，主持。
9.新疆南疆主要类型耕作土壤肥力主导因子光谱定量反演研究(41061031)，国家自然基金，22万，2011.01 - 2013.12，已结题，主持。
（二）主要成果：
1、代表性期刊论文：
[1]Wang Y, Yin K Y, Hu B F, Hong Y S, Chen S C, Liu J, Yang L L, Peng J*, Shi Z. Ensemble and transfer learning of soil inorganic carbon with visible near-infrared spectra. Geoderma, 2025, 456, 117257. (SCI, IF=6.6, 中科院一区)
[2]Wang M Y, Feng C H, Wang N, Xu J T, Hu B F, Ma Z Q, Peng J*. Climate-driven phase transitions and ensemble scenario simulations of spatiotemporal dynamics in snow cover area across the Tianshan Mountains, Central Asia. Ecological Indicators, 2025, 179, 114210. (SCI, IF=7.4, 中科院一区)
[3]Shi S S, Wang N, Wang M Y, Wang J W, Peng J*. Estimating soil salinity based on time-series data mining and subregional modeling strategies. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2025(SCI, IF=8.6, 中科院一区)
[4]Bai J D, Wang N, Hu B F, Feng C H, Wang Y Z, Peng J*, Shi Z. Integrating multisource information to delineate oasis farmland salinity management zones in southern Xinjiang, China. Agricultural Water Management, 2023, 289, 108559. (SCI, IF=6.6,中科院一区)
[5] Wang Y, Chen S C, Hong Y S, Hu B F, Peng J*, Shi Z. A comparison of multiple deep learning methods for predicting soil organic carbon in Southern Xinjiang, China. Computers and Electronics in Agriculture, 2023, 212, 108067. (SCI, IF=8.9,中科院一区)
[6] Bai Z J, Chen S C, Hong Y S, Hu B F, Luo D F, Peng J*, Shi Z. Estimation of soil inorganic carbon with visible near-infrared spectroscopy coupling of variable selection and deep learning in arid region of China. Geoderma, 2023, 437, 116589. (SCI, IF=6.6,中科院一区)
[7] Song Q, Hu B F, Peng J*, Bourennane H, Biswas A, Opitz T, Shi Z. Spatio-temporal variation and dynamic scenario simulation of ecological risk in a typical artificial oasis in northwestern China. Journal of Cleaner Production, 2022, 369, 133302.(SCI, IF=10,中科院一区)
[8] Xu J T, Ma Z Q*, Yan S K, Peng J*. Do ERA5 and ERA5-land precipitation estimates outperform satellite-based precipitation products? A comprehensive comparison between state-of-the-art model-based and satellite-based precipitation products over mainland China. Journal of Hydrology, 2022, 605, 127353.(SCI, IF=6.3, 中科院一区，ESI高被引论文)
[9] Peng J, Biswas A, Jiang Q S, Zhao R Y, Hu B F, Shi Z*. Estimating soil salinity from remote sensing and terrain data in Southern Xinjiang province, China. Geoderma, 2019, 337:1309 - 1319. (SCI, IF=6.6, ESI高被引论文，引用次数328,中科院一区)
[10]Wang J W, Feng C H, Hu B F, Chen S C, Hong Y S, Arrouays D, Peng J*, Shi Z. A novel framework for improving soil organic matter prediction accuracy in cropland by integrating soil, vegetation and human activity information. Science of The Total Environment, 2023, 903, 166112. (SCI, IF=8.0,中科院二区)
2、知识产权
[1]彭 杰, 牛建龙, 柳维扬, 等. 植物冠层叶面降尘量的测定方法, 2015.7.15, ZL201310359338.1.
[2]彭 杰, 向红英, 王家强. 基于高光谱技术的叶面降尘量测定方法, 2017.6.23, ZL201310359336.2.
[3]彭 杰,卜东升,向红英, 等. 基于连续统去除法的土壤盐分测定方法, 2016.12.7, ZL201410152042.7.
[4]彭 杰, 柳维扬, 刘新路, 等. 一种枣树冠层氮含量的卫星遥感监测方法, 2018.12.25, ZL201610927936.8.
[5]彭 杰, 柳维扬, 周煊, 等. 一种枣树冠层总叶绿素含量的卫星遥感监测方法, 2019.1.29, ZL201610927925.X.
[6]彭 杰, 刘新路, 柳维扬, 等. 一种枣树冠层叶绿素a含量的卫星遥感监测方法, 2019.10.15, ZL201610938906.7.
[7]彭 杰, 蔡海辉, 周岭, 蒋学玮, 王德胜, 万畅. 应用于农机作业的田块尺度枣园变量网格施肥图制作方法, 2023.7.7, ZL202210130094.9.
[8]彭 杰, 王家强, 冯春晖, 罗德芳. 一种盐渍化土壤开垦方案制定方法, 2024.5.10, ZL20221 0275781.X.
[9]彭 杰, 王明玥, 冯春晖, 石帅帅, 翟家祥. 一种校正长时序卫星夜光数据的改进型逐步校正方法, 2025.3.18, ZL202111520731.5.
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