个人简介：

孟庆凯，男，1987年生，工学博士，青年研究员，主要从事差分干涉雷达技术（InSAR）、无人机等地质灾害遥感监测与早期预警研究，以第一作者在Remote Sensing of Environment、Landslides、International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation、Remote Sensing等国际知名期刊发表高水平 SCI 期刊10余篇，学术专著1部，申请专利2件，软件著作权4件，担任国际滑坡协会（ICL）副理事、欧洲地球科学联合会EGU会员、国际滑坡早期预警协会（LandAware）会员、Remote Sensing 客座编辑。

招生专业：

自然地理学、环境工程（遥感技术及应用），欢迎有遥感、InSAR、地理信息系统（GIS）、水文水资源、地质工程及相关专业背景的学生加入。

学习与工作经历：

工作经历

2022.08-至今 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 青年研究员

2019.09-2020.10 意大利佛罗伦萨大学地球科学系 副教授（访问学者）

2018.12-2022.07 青海大学三江源国家重点实验室水文水资源团队 副教授

2016.07-2018.11 青海大学三江源国家重点实验室水文水资源团队 讲师

学习经历

2013.09-2016.06 成都理工大学 地球探测与信息技术 博士

2010.09-2013.06 成都理工大学 地球探测与信息技术 硕士

2005.09-2009.06 石家庄学院 地理科学 学士

研究方向及科研工作：

研究领域

主要从事地质灾害遥感监测与早期预警、时序InSAR数据处理及应用、区域地质灾害危险性评价、遥感大数据分析及挖掘等

承担科研项目情况

[1]. 科技部第三次新疆综合科学考察项目，伊犁河流域地质与地震灾害调查评估，2022xjkk0604，2022.10-2025.09，课题负责人；

[2]. 科技部第二次青藏科考“重大工程扰动灾害及风险”项目，2019QZKK0904,2019.11-2024.10,课题骨干

[3]. 国家自然科学基金联合基金项目，川西地区震损型岩质滑坡动力机制与防控理论研究，U22A20603，2023.01-2026.12，子课题负责人；

[4]. 国家自然科学基金青年科学基金项目，三江源区典型融冻泥流形变机理研究，41807290，2019.01-2021.12，课题负责人；

[5]. 青海省科技厅重大专项，天文大科学装置冷湖台址监测与先导科学研究，2019-ZJ-A10，2019.06-2022.12，子课题负责人；

[6]. 青海省科技厅重大研发与转化，典型区天-空-地一体化监测关键技术研究与示范应用，2019-SF-190，2019.01-2021.12，子课题负责人；

[7].  青海省科技厅自然科学基金，典型黄土滑坡形变监测时序InSAR关键技术研究，2017-ZJ-926Q，2017.01-2019.12，课题负责人；

[8]. 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室开放基金，黄河源区高寒草地生态系统土壤含水量雷达反演研究，sklhse-2017-A-03，2017-01至2018-12，课题负责人；

[9]. 成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室开放基金，一种改进小基线技术的黄土区滑坡形变监测与前兆信息识别研究-以黑方台滑坡为例，SKLGP2017K019，课题负责人；

[10]. 科技部国家重点研发计划，河源区及干旱区降水转化率挖潜关键技术研究，2017YFC0403602，2018.01-2021.06，课题骨干

社会任职、荣誉称号：

国家自然科学基金网络评审专家；Remote Sensing SCI期刊客座编辑；国际滑坡协会ICL 副理事；国际滑坡早期识别及预测（LandAware）会员；欧洲地球科学联合会 EGU 会员；西宁市应急管理局特聘专家；四川省优秀毕业生；成都理工大学优秀博士论文

代表性论文论著：

[1]. Meng Q*, Chen X, Huang X, et al. Monitoring glacier terminus and surface velocity changes over different time scales using massive imagery analysis and offset tracking at the Hoh Xil World Heritage Site, Qinghai-Tibet Plateau[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2022, 112: 102913.

[2]. Meng Q*, Intrieri E, Raspini F, et al. Satellite-based interferometric monitoring of deformation characteristics and their relationship with internal hydrothermal structures of an earthflow in Zhimei, Yushu, Qinghai-Tibet Plateau[J]. Remote Sensing of Environment, 2022, 273: 112987.

[3]. Intrieri E, Meng Q, Tofani V. KLC2020 implementation: challenges for the development of satellite landslide early warning systems[J]. 2021.

[4]. Han S, Meng Q*, Liu H, et al. Refined land-cover classification mapping using a multi-scale transformation method from remote sensing, unmanned aerial vehicle, and field surveys in Sanjiangyuan National Park, China[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2021, 15(1): 014513-014513.

[5]. Meng Q, Li W, Raspini F, et al. Time-series analysis of the evolution of large-scale loess landslides using InSAR and UAV photogrammetry techniques: A case study in Hongheyan, Gansu Province, Northwest China[J]. Landslides, 2021, 18: 251-265.

[6]. Meng Q*, Confuorto P, Peng Y, et al. Regional recognition and classification of active loess landslides using two-dimensional deformation derived from Sentinel-1 interferometric radar data[J]. Remote Sensing, 2020, 12(10): 1541.

[7]. Meng Q*, Xu Q, Wang B, et al. Monitoring the regional deformation of loess landslides on the Heifangtai terrace using the Sentinel-1 time series interferometry technique[J]. Natural Hazards, 2019, 98: 485-505.

[8]. Meng Q*, Miao F, Zhen J, et al. Impact of earthquake-induced landslide on the habitat suitability of giant panda in Wolong, China[J]. Journal of Mountain Science, 2016, 13: 1789-1805.

[9]. Meng Q*, Miao F, Zhen J, et al. GIS-based landslide susceptibility mapping with logistic regression, analytical hierarchy process, and combined fuzzy and support vector machine methods: a case study from Wolong Giant Panda Natural Reserve, China[J]. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 2016, 75: 923-944.

[10]. Xinyuan Wang, Jing Zhen, Qingkai Meng. Spatial Observation of Giant Panda Habitat，Science Press, (ISBN 978-987-19-8793-9), 2023.

联系方式：

通讯方式：610299，成都市天府新区群贤南街189号，中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所

Email: mengqingkai@imde.ac.cn