J9九游会·(中国)真人游戏第一品牌

       曾江源，博士，中国科学院空天信息创新研究院研究员。2010年本科毕业于武汉大学，2015年博士毕业于中国科学院j9游会真人游戏第一品牌与数字地球研究所，同年入职j9游会真人游戏第一品牌科学国家重点j9游会真人游戏第一品牌工作至今。

       长期从事微波j9游会真人游戏第一品牌土壤水分定量反演研究，主持国家自然科学基金委“优秀青年基金”项目、中国科学院青促会“优秀会员”项目等。目前担任Remote Sensing of Environment (RSE)编委、RSE“j9游会真人游戏第一品牌水文”专刊执行客座编辑、IEEE JSTARS副主编、The Innovation Geoscience创刊成员兼学术编辑、中国科学院空天院青促会理事长。获得每四年颁发一次的摄影测量与j9游会真人游戏第一品牌领域国际重要学术奖项ISPRS最佳青年作者奖、每三年颁发一次的国际无线电联盟URSI青年科学家奖、电磁学领域国际重要学术奖项PIERS首届青年科学家奖及“j9游会真人游戏第一品牌、成像与雷达探测”领域唯一现金奖(Cash Award)。培养的首个研究生在硕士二年级获得中国科学院学生最高奖学金之一中国科学院院长优秀奖。

 

工作经历：

2024-09~至今，中国科学院空天信息创新研究院，研究员

2020-03~2024-09，中国科学院空天信息创新研究院，副研究员

2018-07~2020-02，中国科学院j9游会真人游戏第一品牌与数字地球研究所，副研究员

2015-07~2018-06，中国科学院j9游会真人游戏第一品牌与数字地球研究所，助理研究员

微波j9游会真人游戏第一品牌土壤水分定量反演与建模，j9游会真人游戏第一品牌水文应用，地表参数微波新型观测模式

1.国家自然科学基金优秀青年科学基金项目：微波j9游会真人游戏第一品牌土壤水分定量反演，项目负责人，2025-01~2027-12

2.中国科学院青年创新促进会优秀会员：中国科学院人才计划项目，项目负责人，2023-01~2025-12

3.国家自然科学基金面上项目：基于统一物理模型的主被动微波联合土壤水分反演研究，项目负责人，2020-01~2023-12

4.国家自然科学基金青年科学基金项目：基于L波段SMAP与多波段AMSR2的青藏高原土壤水分反演算法研究，项目负责人，2017-01~2019-12

5.中国科学院青年创新促进会会员：中国科学院人才计划项目，项目负责人，2018-01~2021-12

6.国家重点研发计划：全球能量循环和水循环关键参数的立体观测与j9游会真人游戏第一品牌反演，子课题负责人，2018-07~2023-06

7.可持续发展大数据国际研究中心主任青年基金：21世纪初全球土壤水分时空变化特征及影响机制，项目负责人，2022-01~2023-12

8.中国科学院j9游会真人游戏第一品牌与数字地球研究所所长青年基金：基于多通道辐射计的青藏高原地区土壤水分反演算法研究，项目负责人，2016-06~2017-12

9.j9游会真人游戏第一品牌科学国家重点j9游会真人游戏第一品牌青年人才培育基金：基于植被与地表粗糙度有效校正方案的SMAP卫星土壤水分反演及验证，项目负责人，2016-01~2017-12

1.The Innovation期刊最佳编委奖，2024年，The Innovation

2.国际摄影测量与j9游会真人游戏第一品牌协会(ISPRS)最佳青年作者奖，2020年，ISPRS

3.李小文j9游会真人游戏第一品牌科学青年奖(青年教师组)，2019年，李小文基金理事会

4.首届中国空间地球科学学术研讨会唯一最佳青年论文奖，2018年，中国空间科学学会

5.国际电磁学研究进展大会(PIERS)首届青年科学家奖及现金奖，2018年，PIERS

6.国际无线电联盟(URSI)青年科学家奖，2017年，国际无线电联盟

7.中国科学院优秀博士学位论文，2016年，中国科学院

8.中国科学院j9游会真人游戏第一品牌地球所年度突出个人贡献奖，2016年，中国科学院j9游会真人游戏第一品牌地球所

9.Remote Sensing of Environment杰出审稿人，2016年，Elsevier

10.北京市优秀毕业生，2015年，北京市教委

11.中国科学院大学优秀毕业生，2015年，中国科学院

12.朱李月华优秀博士生奖学金，2015年，中国科学院

13.中国科学院院长优秀奖，2014年，中国科学院

14.中国科学院与澳大利亚BHPB奖学金，2014年，中国科学院

15.中国科学院大学“三好学生标兵”，2014年，中国科学院

16.博士生国家奖学金，2013年，国家教育部

17.硕士生国家奖学金，2012年，国家教育部

1.Zeng, J. Y., Chen, K. S., Cui, C. Y., and Bai, X. J., A physically-based soil moisture index from passive microwave brightness temperatures for soil moisture variation monitoring, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 58(4): 2782-2795.

2.Zeng, J. Y., Li, Z., Chen, Q., Bi, H. Y., Qiu, J. X., and Zou, P. F., Evaluation of remotely sensed and reanalysis soil moisture products over the Tibetan Plateau using in-situ observations, Remote Sensing of Environment, 2015, 163, 91-110.

3.Zeng, J. Y., Shi, P. F., Chen, K. S., Ma, H. L., Bi, H. Y., and Cui, C. Y., On the relationship between radar backscatter and radiometer brightness temperature from SMAP, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60, 4406116.

4.Zeng, J. Y., Shi, P. F., Chen, K. S., Ma, H. L., Bi, H. Y., and Cui, C. Y., Assessment and error analysis of satellite soil moisture products over the third pole, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60, 4405418. 

5.Zeng, J. Y., Chen, K. S., Bi, H. Y., Zhao, T. J., and Yang, X. F., A comprehensive analysis of rough soil surface scattering and emission predicted by AIEM with comparison to numerical simulations and experimental measurements, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(3), 1696-1708. 

6.Zeng, J. Y., Chen, K. S., Bi, H. Y., and Chen, Q., A preliminary evaluation of the SMAP radiometer soil moisture product over United States and Europe using ground-based measurements, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2016, 54(8), 4929-4940.

7.Peng, C. C., Zeng, J. Y.*, Chen, K. S., Li, Z., Ma, H. L., Zhang, X., Shi, P. F., Wang, T. T., Yi, L., and Bi, H. Y. Global spatiotemporal trend of satellite-based soil moisture and its influencing factors in the early 21st century, Remote Sensing of Environment, 2023, 291, 113569

8.Ma, H., Zeng, J. Y.*, Zhang, X., Peng, J., Li, X., Fu, P., Cosh, M., Letu, H., Wang, S., Chen, N., and Wigneron, J. P. Surface soil moisture from combined active and passive microwave observations: Integrating ASCAT and SMAP observations based on machine learning approaches, Remote Sensing of Environment, 2024, 308, 114197. 

9.Wang, P. S., Zeng, J. Y.*, Chen, K. S., Ma, H. L., Zhang, X., Shi, P. F., Peng, C. C., and Bi, H. Y., Global-scale assessment of multiple recently developed/reprocessed remotely sensed soil moisture datasets, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 62, 4403518.