乌云德吉，农业遥感专业，主要研究领域：干旱区边际耕地的遥感监测与可持续利用，重点涉及农田休耕及撂荒识别、土地质量优化与生态功能转型。
工作简历：
2025.08—至今 6165cc金沙总站 遥感与地理信息系专任教师
2022.09—2025.07 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业遥感创新团队 博士后
2014.05—2022.08 内蒙古农牧业科学院农牧业经济与信息研究所 助理研究员
联系方式：（邮箱即可）wuyundeji@caas.cn
主要成果：（教学、科研、管理等工作）
以第一作者发表的SCI情况
1. Wuyun, D., Sun, L.*, Chen, Z., Li, Y., Han, M., Shi, Z., Ren, T., & Zhao, H. (2025). A 10-meter resolution dataset of abandoned and reclaimed cropland from 2016 to 2023 in Inner Mongolia, China. Scientific Data. https://doi.org/10.1038/s41597-025-04614-8.
2. Wuyun, D., Sun, L.*, Chen, Z., Crusiol, L. G. T., Dong, J., Wu, N., Bao, J., Chen, R., Sun, Z., Hasituya, & Zhao, H. (2025). Temporal segmentation method for 30-meter long-term mapping of abandoned and reclaimed croplands in Inner Mongolia, China. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 136, 104399. https://doi.org/10.1016/j.jag.2025.104399.
3. Wuyun, D., Duan, M., Sun, L.*, Crusiol, L. G. T., Wu, N., & Chen, Z. (2024). Pixel-wise parameter assignment in LandTrendr algorithm: Enhancing cropland abandonment monitoring using satellite-based NDVI time-series. Computers and Electronics in Agriculture, 227(1), 109541. https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109541.
4. Wuyun, D., Bao, J., Crusiol, L.G.T., Wulan, T., Sun, L., Wu, S., Xin, Q., Sun, Z., Chen, R., Peng, J., Ren T.*, 2022. Generating Salt-Affected Irrigated Cropland Map in an Arid and Semi-Arid Region Using Multi-Sensor Remote Sensing Data. Remote Sensing, 14, 6010. DOI:10.3390/rs14236010.
5. Wuyun, D., Sun, L.*, Sun, Z., Chen, Z.X., Hou, A.H., Crusiol, L.G.T., Reymondin, L., Chen, R.Q., Zhao, H.W., 2022. Mapping Fallow Fields Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Archives over Farming-Pastoral Ecotone of Northern China with Google Earth Engine. GIScience & Remote Sensing, 59. DOI: 10.1080/15481603.2022.2026638.
6. Wuyun, D., Sun, L.*, Chen, Z.X., Hou, A.H., Crusiol, L.G.T., Yu, L.F., Chen, R.Q., Sun, Z., 2021. The Spatiotemporal Change of Cropland and Its Impact on Vegetation Dynamics in The Farming-Pastoral Ecotone of Northern China. Science of The Total Environment, 805, 150286. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2022.150286.
合作发表的SCI情况
1. Crusiol, L.G.T., Sun, L.*, Chen, R.Q., Sun, Z., Zhang, D.J., Chen, Z.X., Wuyun, D., Nanni, M., Nepomuceno, A., Farias, J., 2021. Assessing the Potential of Using High Spatial Resolution Daily NDVI-Time-Series from Planet Cubesat Images for Crop Monitoring. International Journal of Remote Sensing, 42. DOI: 10.1080/01431161.2021.1939908.
2. Crusiol, L.G.T., Sun, L.*, Sibaldelli, R.N.R., Felipe, J.V., Furlaneti, W.X., Chen, R., Sun, Z., Wuyun, D., Chen, Z., Nanni, M.R., Furlanetto, R.H., Cezar, E., Nepomuceno, A.L., Farias, J.R.B., 2022. Strategies for Monitoring Within-Field Soybean Yield Using Sentinel-2 Vis-NIR-SWIR Spectral Bands and Machine Learning Regression Methods. Precision Agriculture. DOI: 10.1007/s11119-022-09876-5.
3. Wu, N., Crusiol, L.G.T., Liu, G., Wuyun, D., Han, G.*, 2023. Comparing Machine Learning Algorithms for Pixel/Object-Based Classifications of Semi-Arid Grassland in Northern China Using Multisource Medium Resolution Imageries. Remote Sensing, 15, 750. https://doi.org/10.3390/rs15030750
4. Wu, N., Liu, G., Wuyun, D., Yi, B., Du, W., Han, G.*, 2023. Spatial-Temporal Characteristics and Driving Forces of Aboveground Biomass in Desert Steppes of Inner Mongolia, China in the Past 20 Years. Remote Sensing, 15, 3097. https://doi.org/10.3390/rs15123097
5. Wu, N., Crusiol, L.G.T., Liu, G., Wuyun, D., Han, G.*, 2023. Comparing the performance of machine learning algorithms for estimating aboveground biomass in typical steppe of northern China using Sentinel imageries. Ecological Indicators, 154, 110723. DOI: 10.1016/j.ecolind.2023.110723.
6. Sun, Z.; Sun, L.*; Liu, Y.; Li, Y.; Crusiol, L.G.T.; Chen, R.; Wuyun, D. Estimating Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation of Winter Wheat Based on Simulated Sentinel-2 Data under Different Varieties and Water Stress. Remote Sensing. 2024, 16, 362. https://doi.org/10.3390/rs16020362.
7. Chen, R.; Sun, L.*; Chen, Z.; Wuyun, D.; Sun, Z. Early Identification of Corn and Soybean Using Crop Growth Curve Matching Method. Agronomy 2024, 14, 146. https://doi.org/10.3390/agronomy14010146；
软件著作权
1. 内蒙古粮食生产功能区和重要农产品生产保护区数据库管理系统 V1.0，登记号 2018SR898171，作者：乌云德吉、侯安宏、乌兰吐雅、许洪滔、包珺玮、辛庆强、任婷婷、于利峰，原始取得，全部权利，登记日期 2018年4月1日。
2. 内蒙古盐碱耕地遥感监测系统，登记号 11115419，作者：内蒙古自治区农牧业科学院、乌兰吐雅、包珺玮、乌云德吉，原始取得，全部权利，登记日期 2021年6月10日。
3. 河套灌区土地盐碱化遥感可视化系统，登记号 11115421，作者：内蒙古自治区农牧业科学院、包珺玮、乌兰吐雅、乌云德吉，原始取得，全部权利，登记日期 2021年6月29日。
科技报告
1. 河套灌区耕地提取技术研究 2021年年度报告；该报告基于2021年度内蒙古科技计划项目“基于多源遥感数据的河套灌区土地盐碱化遥感动态监测关键技术研发”；收录于内蒙古自治区科技报告服务系统；证书颁发部门：内蒙古自治区科学技术战略研究中心。作者：乌云德吉
2. 利用多传感器遥感数据在干旱和半干旱地区生成盐碱化灌溉耕地分布图——进展报告；该报告基于2021年度内蒙古科技计划项目“基于多源遥感数据的河套灌区土地盐碱化遥感动态监测关键技术研发”；收录于内蒙古自治区科技报告服务系统；证书颁发部门：内蒙古自治区科学技术战略研究中心。作者：乌云德吉
3. 河套灌区土壤盐碱化的多模态特征融合与动态预测研究——基于Sentinel-1/2数据的探索最终报告；该报告基于2021年度内蒙古科技计划项目“基于多源遥感数据的河套灌区土地盐碱化遥感动态监测关键技术研发”；收录于内蒙古自治区科技报告服务系统；证书颁发部门：内蒙古自治区科学技术战略研究中心。作者：乌云德吉
曾参与的项目情况
1. 国家重点研发计划项目，粮食生产大数据平台研发与应用-（课题）玉米生产全程大数据挖掘与智能分析算法（2023YFD2000104）；
2. 国家重点研发计划项目，全球主要农作物多源信息长势动态监测与产量预测（2023YFB3906204）；
3. 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目，农牧交错带休耕与撂荒耕地监测方法研究及其质量评价（1610132023003）；
4. 科技部发展中国家杰出青年科学家来华工作计划（2019-2021）；
5. 内蒙古自治区“十二五”以来高标准农田建设评估项目(NMGZCS-C-F-210400)；
6. 内蒙古自治区科技计划项目“基于多源遥感数据的河套灌区土地盐碱化遥感动态监测关键技术研发”(2021GG0024)；
7. 内蒙古农牧业科学院创新基金项目“内蒙古农情遥感监测方法与应用研究（2015CXJJN05）”；
