王鹏新，博士，教授，博士生导师，毕业于武汉大学。

电子邮件：wangpx@cau.edu.cn
研究领域：定量遥感及其在农业中的应用

教育及科研经历：

学习经历：

1998年9月-2001年6月 博士，武汉大学，摄影测量与遥感

1988年9月-1991年7月 硕士，西北农业大学，农业环境保护

1984年9月-1988年7月 学士，西北农业大学，土壤农业化学

工作经历：

1991年7月-1998年8月 西北农业大学，助理研究员、实习研究员

2001年9月-2002年3月 美国加州大学Santa Barbara分校Computational Earth System Science研究所，博士后

2010年5月-2010年9月 美国加州大学Santa Barbara分校，担任客座研究员（Visiting Researcher）

2001年7月-2003年6月 北京师范大学，博士后

2003年6月-2008年11月 中国农业大学信息与电气工程学院，副教授

2008年12月- 2025年12月 中国农业大学信息与电气工程学院，教授

2025年12月- 至今 山西师范大学地理科学学院，教授

荣誉和奖励

  1. “遥感与机理模型融合的主要粮食作物农情预测技术及应用”获2016－2017年度神农中华农业科技奖科研类成果一等奖

     2. “基于多源时空信息的农情定量遥感监测关键技术创新与应用”的研究成果获2014年度测绘科技进步奖一等奖

科研成果与代表作

科研项目

1. 2024.03.11-2026.12.31 国家重点研发计划，北斗/GNSS精准农业技术和服务系统研发与应用示范 参与

2. 2024.01.01-2027.12.31 国家自然科学基金重点支持项目，多云雾地区全天候地表温度的多源遥感协同反演方法 参与

3. 2022.01.01-2025.12.31 国家自然科学基金面上项目，基于多参数和注意力机制深度学习的作物长势信息提取方法研究 主持

4.2019.01.01-2022.12.31 国家自然科学基金面上项目，综合叶面积指数和条件植被温度指数的作物长势监测方法研究 主持

5. 2018.04.01-2020.03.31 国家自然科学基金中英（NSFC-RS）合作交流项目，基于中低空间分辨率遥感数据的作物物候期精准识别与生物量反演 主持

6. 2016.01.01-2020.12.31 国家重点研发计划子课题，黄淮海地区玉米生长与生产力卫星遥感监测预测 主持

7. 2015.01.01-2018.12.31 国家自然科学基金面上项目，基于动态模型和遥感数据的冬小麦晚霜冻害监测方法研究 参与

8. 2014.01.01-2017.12.31 国家自然科学基金面上项目，基于条件植被温度指数的冬小麦主要生育期水分胁迫信息的反演与同化研究 主持

9. 2012.01.01-2014.12.31 国家科技支撑计划子课题，基于遥感与作物生长模型的作物产量预测技术 主持

10. 2011.01.01-2013.12.31 教育部高等学校博士学科点专项项目，基于条件植被温度指数的干旱影响评估研究 主持

11. 2011.01.01-2013.12.31 国家自然科学基金面上项目，作物全生育期土壤水分供给量的遥感定量反演方法研究 主持

12. 2010.05.01-2010.12.31 国家自然科学基金对外交流与合作项目，农业中的数据同化技术及应用 主持

13. 2009.01.01-2011.12.31 国家自然科学基金面上项目，基于条件植被温度指数的干旱预测研究 主持

14. 2008.12.01-2011.12.31 863计划重点项目子课题，无人机遥感载荷综合验证场技术 主持

15. 2007.07.01-2010.06.30 863计划课题，作物水分胁迫信息的遥感定量反演与同化技术研究 主持

16. 2006.11.01-2009.10.31 “十一五”国家科技支撑计划重大项目子课题，大范围小尺度农作物遥感动态监测系统研究 主持

17. 2006.01.01-2008.12.31 国家自然科学基金面上项目，近实时定量化遥感干旱监测方法的研究 主持

18. 2005.01.01-2007.12.31 教育部科学技术研究重点项目，基于卫星遥感数据的干旱监测方法的开发与应用 主持

19. 2004.01.01-2004.12.31 国家自然科学基金面上项目，基于植被指数和土地表面温度的干旱监测方法研究 主持

20. 2003.08.01-2005.12.31 863计划课题专题，集约化农业中干旱监测信息的提取及其数字化实现 主持

21. 2003.05.01-2005.06.30 863计划课题专题，系统集成及数字量测 主持

22. 2002.07.01-2004.06.30 863计划课题专题，冬小麦BRDF测试与收集 主持

论文

1. Du, J., Zhang, Y., Wang, P.*, Tansey, K., Liu, J., and Zhang, S. "Enhancing Winter Wheat Yield Estimation With a CNN-Transformer Hybrid Framework Utilizing Multiple Remotely Sensed Parameters". IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2025, 63, 4405213.

2. Guo, F., Wang, P.*, Tansey, K., Sun, Y., Li, M., and Zhou, J. "Pixel-based agricultural drought forecasting based on deep learning approach: Considering the linear trend and residual feature of vegetation temperature condition index". Computers and Electronics in Agriculture, 2025, 237 (A), 110570.

3. Li, M., Wang, P.*, Tansey, K., Zhang, Y., Guo, F., Liu, J., and Li, H. "An interpretable wheat yield estimation model using an attention mechanism-based deep learning framework with multiple remotely sensed variables". International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2025, 140, 104579.

4. Li, M., Wang, P.*, Tansey, K., Sun, Y., Guo, F., and Zhou, J. "Improved field-scale drought monitoring using MODIS and Sentinel-2 data for vegetation temperature condition index generation through a fusion framework". Computers and Electronics in Agriculture, 2025, 234, 110256.

5. Wang, Y., Wang, P.*, Tansey, K., Liu, J., Delaney, B., and Quan, W. "An interpretable approach combining Shapley additive explanations and LightGBM based on data augmentation for improving wheat yield estimates". Computers and Electronics in Agriculture, 2025, 229, 109758.

6. Zhang, Y., Wang, P.*, Tansey, K., Li, M., Guo, F., Liu, J., and Zhang, S. "Spatiotemporal Data Fusion of Index-Based VTCI Using Sentinel-2 and-3 Satellite Data for Field-Scale Drought Monitoring". IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 62, 4400215.

7. Tian, H., Wang, P.*, Tansey, K., Wang, J., Quan, W., and Liu, J. "Attention mechanism-based deep learning approach for wheat yield estimation and uncertainty analysis from remotely sensed variables". Agricultural and Forest Meteorology, 2024, 356, 110183.

8. Han, D., Wang, P.*, Tansey, K., Zhang, Y., and Li, H. "A graph-based deep learning framework for field scale wheat yield estimation". International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2024, 129, 103834.

9. Guo, F., Wang, P.*, Tansey, K., Zhang, Y., Li, M., Liu, J., and Zhang, S. "A novel transformer-based neural network under model interpretability for improving wheat yield estimation using remotely sensed multi-variables". Computers and Electronics in Agriculture, 2024, 223, 109111.

10. Zhang, Y., Wang, P.*, Tansey, K., Han, D., Chen, C., Liu, J., and Li, H. "Enhanced Feature Extraction from Assimilated VTCI and LAI With a Particle Filter for Wheat Yield Estimation Using Cross-Wavelet Transform". IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2023, 16: 5115-5127.

11. Han, D., Wang, P.*, Tansey, K., Liu, J., Zhang, Y., Tian, H., and Zhang, S. "Integrating an attention-based deep learning framework and the SAFY-V model for winter wheat yield estimation using time series SAR and optical data". Computers and Electronics in Agriculture, 2022, 201, 107334.

12. Han, D., Wang, P.*, Tansey, K., Liu, J., Zhang, Y., Zhang, S., and Li, H. "Combining Sentinel-1 and-3 Imagery for Retrievals of Regional Multitemporal Biophysical Parameters Under a Deep Learning Framework". IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2022, 15: 6985-6998.

13. Zhang, J., Tian, H., Wang, P.*, Tansey, K., Zhang, S., and Li, H. "Improving wheat yield estimates using data augmentation models and remotely sensed biophysical indices within deep neural networks in the Guanzhong Plain, PR China". Computers and Electronics in Agriculture, 2022, 192, 106616.

14. Tian, H., Wang, P.*, Tansey, K., Han, D., Zhang, J., Zhang, S., and Li, H. "A deep learning framework under attention mechanism for wheat yield estimation using remotely sensed indices in the Guanzhong Plain, PR China". International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2021, 102, 102375.

15. Tian, H., Wang, P.*, Tansey, K., Zhang, J., Zhang, S., and Li, H. "An LSTM neural network for improving wheat yield estimates by integrating remote sensing data and meteorological data in the Guanzhong Plain, PR China". Agricultural and Forest Meteorology, 2021, 310, 108629.

16. Han, D., Wang, P.*, Tansey, K., Zhang, S., Tian, H., Zhang, Y., and Li, H. "Improving Wheat Yield Estimates by Integrating a Remotely Sensed Drought Monitoring Index into the Simple Algorithm for Yield Estimate Model". IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021, 14: 10383-10394.

17. Han, D., Wang, P.*, Tansey, K., Zhou, X., Zhang, S., Tian, H., Zhang, J., and Li, H. "Linking an agro-meteorological model and a water cloud model for estimating soil water content over wheat fields". Computers and Electronics in Agriculture, 2020, 179, 105833.

18. Zhou, X., Wang, P.*, Tansey, K., Zhang, S., Li, H., and Tian, H. "Reconstruction of time series leaf area index for improving wheat yield estimates at field scales by fusion of Sentinel-2, -3 and MODIS imagery". Computers and Electronics in Agriculture, 2020, 177, 105692.

19. Tian, H., Wang, P.*, Tansey, K., Zhang, S., Zhang, J., and Li, H. "An IPSO-BP neural network for estimating wheat yield using two remotely sensed variables in the Guanzhong Plain, PR China". Computers and Electronics in Agriculture, 2020, 169, 105180.

20. Zhou, X., Wang, P.*, Tansey, K., Zhang, S., Li, H., and Wang, L. "Developing a fused vegetation temperature condition index for drought monitoring at field scales using Sentinel-2 and MODIS imagery". Computers and Electronics in Agriculture, 2020, 168, 105144.

21. Zhou, X., Wang, P.*, Tansey, K., Ghent, D., Zhang, S., Li, H., and Wang, L. "Drought Monitoring Using the Sentinel-3-Based Multiyear Vegetation Temperature Condition Index in the Guanzhong Plain, China". IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2020, 13: 129-142.

22. Wang, L., Wang, P.*, Liang, S., Qi, X., Li, L., and Xu, L. "Monitoring maize growth conditions by training a BP neural network with remotely sensed vegetation temperature condition index and leaf area index". Computers and Electronics in Agriculture, 2019, 160: 82-90.

23. Xun, L., Wang, P.*, Li, L., Wang, L., and Kong, Q. "Identifying crop planting areas using Fourier-transformed feature of time series MODIS leaf area index and sparse-representation-based classification in the North China Plain". International Journal of Remote Sensing, 2019, 40 (5-6, SI): 2034-2052.

24. Wang, L., Wang, P.*, Li, L., Xun, L., Kong, Q., and Liang, S. "Developing an integrated indicator for monitoring maize growth condition using remotely sensed vegetation temperature condition index and leaf area index". Computers and Electronics in Agriculture, 2018, 152: 340-349.

25. Xie, Y., Wang, P.*, Bai, X., Khan, J., Zhang, S., Li, L., and Wang, L. "Assimilation of the leaf area index and vegetation temperature condition index for winter wheat yield estimation using Landsat imagery and the CERES-Wheat model". Agricultural and Forest Meteorology, 2017, 246: 194-206.

26. Bai, X., Wang, P.*, Wang, H., and Xie, Y. "An Up-Scaled Vegetation Temperature Condition Index Retrieved from Landsat Data with Trend Surface Analysis". IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2017, 10 (8): 3537-3546.

27. Xie, Y., Wang, P.*, Sun, H., Zhang, S., and Li, L. "Assimilation of Leaf Area Index and Surface Soil Moisture With the CERES-Wheat Model for Winter Wheat Yield Estimation Using a Particle Filter Algorithm". IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2017, 10 (4): 1303-1316.

28. 王鹏新, 杜江莉, 张悦, 刘峻明, 李红梅, 王春梅. 基于遥感多参数和CNN-Transformer的冬小麦单产估测[J]. 农业机械学报, 2024, 55(3): 173-182.

29. 王鹏新, 王颖, 田惠仁, 王婕, 刘峻明, 权文婷. 基于LightGBM的冬小麦产量估测与可解释性研究[J]. 农业机械学报, 2023, 54(12): 197-206.

30. 王鹏新, 田惠仁, 张悦, 韩东, 王婕, 尹猛. 基于深度学习的作物长势监测和产量估测研究进展[J]. 农业机械学报, 2022, 53(2): 1-14.

31. 王鹏新, 陈弛, 张悦, 张树誉, 刘峻明. 利用双变量同化与PCA-Copula法的冬小麦单产估测[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2022, 47(8): 1201-1212.

32. 韩东, 王鹏新*, 张悦, 田惠仁, 周西嘉. 农业干旱卫星遥感监测与预测研究进展[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(2): 1-14.

33. 王鹏新, 齐璇, 李俐, 王蕾, 许连香. 基于粒子群优化投影寻踪的玉米单产估测[J]. 农业工程学报, 2019, 35(13): 145-153.

34. 王鹏新, 荀兰, 李俐, 王蕾, 孔庆玲. 基于时间序列叶面积指数稀疏表示的作物种植区域提取[J]. 遥感学报, 2019, 23(5): 959-970.

35. 王蕾, 王鹏新*, 李俐, 张树誉, 白雪娇, 解毅. 应用条件植被温度指数预测县域尺度小麦单产[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2018, 43(10): 1566-1573.

36. 王鹏新, 冯明悦, 梅树立, 李俐, 张树誉, 景毅刚. 条件植被温度指数的多尺度特性分析与应用[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2018, 43(6): 915-921.

37. 王鹏新, 荀兰, 李俐, 解毅, 王蕾. 基于时间序列叶面积指数傅里叶变换的作物种植区域提取[J]. 农业工程学报, 2017, 33(21): 207-215.

38. 贺鹏, 王鹏新*, 解毅, 张树誉, 刘峻明. 基于动态模拟的冬小麦水分胁迫敏感性研究[J]. 干旱地区农业研究, 2016, 34(1): 213-219.

39. 解毅, 王鹏新*, 王蕾, 张树誉, 李俐, 刘峻明. 基于作物及遥感同化模型的小麦产量估测[J]. 农业工程学报, 2016, 32(20): 179-186.

40. 解毅, 王鹏新*, 刘峻明, 李俐. 基于四维变分和集合卡尔曼滤波同化方法的冬小麦单产估测[J]. 农业工程学报, 2015, 31(1): 187-195.