一、个人简介
李广超，河南省禹州市，中共党员，博士，讲师。主要围绕生态环境遥感、植被动态监测和生态系统服务开展研究，在Ecological Indicators和Journal of Forestry Research等期刊共发表学术论文20余篇，其中以第一作者发表SCI论文7篇，第二作者发表SCI论文2篇，中文核心3篇，EI会议一篇。主持国家资助博士后研究人员计划C档（24W），主持河南省重点研发与推广专项（科技攻关）项目（10W），并参与国家重点研发计划项目、国家自然科学基金和省重点研发计划项目（社会发展领域）等各类科研项目。
二、教育经历
1. 2019.09—2023.06，中国矿业大学（北京），地球科学与测绘工程学院，博士研究生，专业为摄影测量与遥感，工学博士学位。
2. 2015/09—2018/03，沈阳建筑大学，交通工程学院，硕士研究生，专业为地理信息系统，工学硕士学位。
3. 2011/09—2015/06，信阳师范学院华锐学院，土木工程学院，学士，专业为土木工程，工学学士学位。
三、主持科研项目
1. 国家资助博士后研究人员计划C档(GZC20230732)：耕地碳水利用效率时空格局及其驱动因素，2023-2025，在研，24万元，主持。
2. 河南省重点研发与推广专项（科技攻关）(242102321167)：耕地资源利用效率影响机制定量评估关键技术研究，2024-2026，在研，10万元，主持。
3 国家重点研发计划重点专项子课题，中巴经济走廊冰缘灾害速变预测预警与示范应用，2022/10-2025/05，在研，50万元，参与。
4 高分辨率对地观测系统国家科技重大专项课题，丝绸之路沿线寒旱区典型灾害监测预警研究，2022/9-2024/02，结项，58万元，参与。
5 国家科技资源共享服务平台项目专题，黄河流域湿地人工智能自动提取算法软件及2021现状年空间分布数据集，2022/5-2023/12，结项，26万元，参与。
6. 河南省重点研发与推广专项（科技攻关）(252102320300)：水资源约束下黄河流域城市韧性协同恢复与提升技术研究，2025-2027，在研，参与。
7. 国家自然科学基金（51774204）：露天矿雷达形变监测环境影响机理及低相干环境形变反演方法研究，2018-2021，结项，参与。
8．国家重点研发计划项目（2016YFB0501404）：典型资源环境要素识别提取与定量遥感技术，2018-2021，结项，参与。
9．国家重点研发计划项目（2016YFF0203205）：跨境生物智能鉴定系统研究，2019-2019，结项，参与。
10．广西壮族自治重点研发项目（AB18050014）：广西自然保护区生态环境遥感监测与技术示范，2019-2021，结项，参与。
四、发表学术论文
1. Li GC, Chen W, Li RR, Zhang XP, Liu JL (2021) Assessing the spatiotemporal dynamics of ecosystem water use efficiency across China and the response to natural and human activities. Ecological Indicators, 126: 107680. （中科院一区，Top）
2. Li GC, Chen W, Mu LQ, Zhang XP, Bi PS, Wang Z, Yang Z (2022) Analysis and prediction of global vegetation dynamics: past variations and future perspectives. Journal of Forestry Research. （中科院一区，Top）
3. Li, G., Yi, Z., Han, L., Hu, P., Chen, W., Ye, X., Yang, Z (2024). The Synergistic Effect of the Same Climatic Factors on Water Use Efficiency Varies between Daily and Monthly Scales. Sustainability, 16(20): 8925. DOI: 10.3390/su16208925
4. Li GC, Chen W, Zhang XP, Yang Z, Wang Z, Bi PS (2022) Spatiotemporal changes and driving factors of vegetation in 14 different climatic regions in the global from 1981 to 2018. Environmental Science and Pollution Research, 29 (50): 75322-75337.
5. Li GC, Chen W, Zhang XP, Yang Z, Bi PS, Wang Z (2022) Ecosystem Service Values in the Dongting Lake Eco-Economic Zone and the Synergistic Impact of Its Driving Factors. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(5).
6. Li GC, Chen W, Zhang XP, Bi PS, Yang Z, Shi XY, Wang Z (2022) Spatiotemporal dynamics of vegetation in China from 1981 to 2100 from the perspective of hydrothermal factor analysis. Environmental Science and Pollution Research, 29(10): 14219-14230.
7. Li GC, Chen W, Li RR, Chen YJ, Bi HR, Zhao HM, Li LH (2020) Prediction of AOD data by geographical and temporal weighted regression with nonlinear principal component analysis. Arabian Journal of Geosciences, 13(17): 876.
8. Chen W, Li GC, Wang DL, Yang Z, Wang Z, Zhang XP, Peng B, Bi PS, Zhang FJ, 2023. Influence of the ecosystem conversion process on the carbon and water cycles in different regions of China. Ecological Indicators 148, 110040. （中科院一区，Top）
9. Hu YG, Li GC, Chen W (2022) Remote Sensing of Ecosystem Water Use Efficiency in Different Ecozones of the North China Plain. Sustainability, 14(5): 2526. DOI: 10.3390/su14052526
10. Li GC, Chen W, Li R, Yang Z, Li L, Zhao H (2020) Modeling temporal and spatial variation in atmospheric aerosols by geographically and temporally weighted regression with principal component analysis, 41st Asian Conference on Remote Sensing, ACRS 2020, November 9, 2020 - November 11, 2020. ACRS 2020 - 41st Asian Conference on Remote Sensing. Asian Association on Remote Sensing, Deqing City, Virtual, China. （EI）
11. 李广超, 李如仁, 赵阳阳,等. (2018) 基于二次多项式的AOD数据融合方法[J]. 测绘通报(01): 67-71. （中文核心）
12. 李广超, 李如仁, 卢月明,等. (2018) 利用主成分分析法及地理加权回归模型分析AOD数据[J]. 测绘通报 (04): 50-56. （中文核心）
13. 李广超, 赵海盟, 伍毅, 杨彬, 李丽和, 张洪, 杨泉光, 陈伟 (2021) 2000—2016年广西防城金花茶自然保护区关键生态环境参数时空变化. 测绘通报(02): 13-17. （中文核心）
14. 李如仁, 李广超, 陈伟, 霍音娇 (2020) 京津冀气溶胶数据普通克里金插值研究. 沈阳建筑大学学报(自然科学版), 36(01): 179-185. （中文核心）
五、出版专著与教材
李如仁, 丁华, 李广超. AOD监测数据的融合及预测方法[M]. 沈阳市: 辽宁大学出版社, 2018 : 1-88.
六、荣誉及奖励
2022年10月获得“博士研究生国家奖学金”
