侯正陽檢視原始碼討論檢視歷史
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侯正陽，男，北京林業大學副教授。
人物簡歷
教育背景
2020.9-至今 北京林業大學，林學院，副教授，青年研究員
2019.01-2019.12 美國明尼蘇達大學，森林資源系，六級研究員
美國林務局北方研究站，森林資源調查與分析國家項目
（USFS, Forest Inventory and Analysis Program）
2017.03-2018.12 美國內華達大學，自然資源與環境科學系，博士後
2015.02-2017.02 芬蘭東芬蘭大學，林業科學院，博士後
2010.08-2014.09 歐洲森林研究所（European Forest Institute），初級研究員 （本人博士全獎資助方「歐洲林業研究基金會」隸屬EFI，因此人事關係同屬東芬蘭大學和EFI）
工作經歷
2010.10-2015.01 理學博士 東芬蘭大學，林學
2008.07-2010.09 理學碩士 東芬蘭大學，歐洲林學
理學碩士 瑞典農業科學大學，森林經理學
（歐盟Erasmus Mundus雙碩士學位，芬蘭-瑞典）
2004.09-2008.06 農學碩士 北京林業大學，森林經理學
1999.09-2003.06 文學學士 湖南大學，英美文學
研究方向
森林資源（遙感）調查
長期以森林經理學森林資源調查為研究領域，致力領域中統計理論與方法創新，成功在基於設計的統計推斷、基於模型的統計推斷、融合二者優勢的耦合推斷等基礎研究方向取得突破性成果。已取得研究成果的創新性與科學價值均圍繞森林資源（遙感）調查中的關鍵理論和技術瓶頸展開，妥善解決了一部分「卡脖子」問題。這些成果主要以州（省）縣、林分為調查總體，通過抽樣設計、統計模型、數據同化、估計量推導等數學方法和激光雷達、光學遙感等輔助數據，創新性解決森林屬性和生態指標的抽樣方法問題、無偏估計問題、不確定性問題、同化更新問題、同步推斷問題、小樣本推斷等關鍵科學問題。
研究項目
[1] 北京林業大學，「森林資源調查耦合推斷理論與技術研究」，2021-2022，12萬人民幣，在研，主持；
[2] 歐洲林業研究所項目，「熱帶森林資源遙感調查」，2010-2014，8萬歐元，已結題，主持；
[3] 美國NASA碳監測項目，「地上生物量三維變化偵測」，2017-2020，94萬美元，已結題，參與；
[4] 美國林務局項目，「地基激光雷達測樹技術」，2017-2018，6.5萬美元，已結題，參與；
[5] 芬蘭農林部項目，「幼齡林調查新方法」，2016-2018，57萬歐元，已結題，參與；
[6] 芬蘭外交部重點項目，「生物碳和鄉村發展」，2012-2017，293萬歐元，已結題，參與；
[7] 芬蘭技術創新局重點項目，「從數據到智慧—森林大數據」，2012-2016，178萬歐元，已結題，參與；
[8] 聯合國世界銀行項目，「可持續性林業鄉村發展」，2008-2013，1000萬美元，已結題，參與。
學術成果
文章
[1] Hou, Z.*, Domke, G.M., Russell, M., Coulston, J.W., Nelson, M., Xu, Q.*, McRoberts, R.E. (2021). Updating annual state- and county-level forest inventory estimates with data assimilation and FIA data. Forest Ecology and Management, 483, 118777.
利用數據同化和國家森林資源調查數據更新州、縣級森林資源年度出數 ，一區，Top，IF=3.170
[2] Xu, Q., Stahl, G., McRoberts, R.E., Li, B., Tokola, T., Hou, Z.* (2021). Generalizing systematic adaptive cluster sampling for forest ecosystem inventory. Forest Ecology and Management, 489, 119051.
廣義系統適應性群團抽樣設計及估計方法，一區，Top，IF=3.170
[3] Hou, Z.*, Meht?talo, L., McRoberts, R.E., Stahl, G., Tokola, T., Rana, P., Siipilehto, J., Xu, Q.* (2019). Remote sensing-assisted data assimilation and simultaneous inference for forest inventory. Remote Sensing of Environment, 234, 111431.
面向森林資源遙感調查的數據同化和多因子同步推斷，一區，Top，IF=9.085
[4] Xu, Q., Li, B., Maltamo, M., Tokola, T., Hou, Z.* (2019). Predicting tree diameter using allometry described by non-parametric locally-estimated copulas from tree dimensions derived from airborne laser scanning. Forest Ecology and Management, 434, 205-212.
面向機載激光雷達的冠幅-胸徑異速生長Copulas預測方法，一區，Top，IF=3.170
[5] Hou, Z.*, McRoberts, R. E., St?hl, G., Packalen, P., Greenberg, J., Xu, Q. (2018). How much can natural resource inventory benefit from a finer resolution auxiliary data? Remote Sensing of Environment, 209, 31-40.
自然資源調查可以從高分數據中獲益多少？一區，Top，IF=9.085
[6] Hou, Z.*, Xu, Q., McRoberts, R. E., Greenberg, J. A., Liu, J., Heiskanen, J., Pitk?nen, S., Packalen, P. (2017). Effects of temporally external auxiliary data on model-based inference. Remote Sensing of Environment, 198, 150-159.
解析時間外延性輔助數據對基於模型統計推斷的不確定性影響，一區，Top，IF=9.085
[7] Hou, Z.*, Xu, Q., Vauhkonen, J., Maltamo, M., Tokola, T. (2016) Species-specific combination and calibration between area-based and tree-based diameter distributions using airborne laser scanning. Canadian Journal of Forest Research, 46, 753-765.
融合面向機載激光雷達的面積法和單株樹法提升按樹種清查精度，三區，IF=1.812
[8] Hou, Z.*, Xu, Q., Hartikainen, S., Antilla, P., Packalen, T., Maltamo, M., Tokola, T. (2015). Impact of plot size and spatial pattern of forest attributes on sampling efficacy. Forest Science, 61, 847-860.
解析抽樣精度對樣地大小和森林屬性空間配置模式的響應規律，三區，IF=1.693
[9] Hou, Z.*, Xu, Q., Nuutinen, T., Tokola, T. (2013). Extraction of remote sensing based forest management units in tropical forest. Remote Sensing of Environment, 130, 1-10.
基於遙感的熱帶天然林森林經理區劃方法與評價，一區，Top，IF=9.085
[10] Hou, Z.*, Xu, Q., Tokola, T. (2011). Use of ALS, Airborne CIR and ALOS AVNIR-2 data for estimating tropical forest attributes in Lao PDR. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 66, 776-786.
利用機載激光雷達、機載近紅偽彩和日本ALOS衛星影像估計老撾共和國地上生物量，一區，Top，IF=7.319[1]