教育背景
2007.09-2011.06 南京林业大学 地理信息系统 工学学士
2011.09-2014.06 南京林业大学 森林经理学（遥感与GIS） 农学硕士
2014.09-2018.06 南京林业大学与马里兰大学联合培养 森林经理学（遥感与GIS） 农学博士
工作经历
2015.11-2016.11 马里兰大学（美国）地理科学系 访问学者
2018.08-2020.09 南京林业大学 助理研究员
2020.10-2022.03 南京林业大学 讲师
2022.04-至今 南京林业大学 副教授
2021-至今 硕士生导师（学术型） 090704森林经理学
沈文娟，女，副教授，硕士生导师，马里兰大学联培博士、访问学者，入选2024年江苏省科协青年人才托举工程、2024年度江苏省青年遥感与地理信息科技奖。主要从事基于多源遥感的长时序森林资源监测与气候效应研究。中国自然资源学会自然资源信息系统研究专业委员会委员，中国林学会林业计算机分会理事，中国图形图象学学会遥感图像专业委员会委员，Frontiers in Remote Sensing期刊编委，Forests期刊客座编辑。近年来先后主持国家级与省部级基金项目(面上、青年)与资助6项，参与国家级及省部级科研项目10余项。在国内外期刊发表论文40余篇，第一/通讯作者论文20余篇，国内外TOP期刊10篇，申请专利6项，授权专利4项，软件著作权1项，参编全国行业标准1项，多次获得省级及以上行业优秀论文、报告与称号奖励20余项。担任多个林业、遥感、地学领域（AFM、FEM、FE、IJDE、IJRS、JAG等）国内外主流杂志审稿人。参与编写国家林草局“十四五”规划教材-《林业专业综合实践教程》、“十三五”江苏省重点教材-《森林经营规划》，主讲专业导论、遥感数字图像处理、森林碳汇监测与计量、遥感与地理信息系统、Forestry Remote Sensing(全英授)课程与实践。
https://www.researchgate.net/profile/Wenjuan-Shen-2
研究兴趣：
森林变化及其生物物理机制的气候效应评价；
主被动遥感数据集成、融合与应用；
光学、雷达、激光雷达集成反演时序森林生物量；
精细森林类型变化的碳计量模型
长时间序列森林覆盖变化检测；森林干扰监测；
结合云平台与大数据处理的森林资源监测应用等。
主要学术贡献：
论证了长时序多源、主被动遥感用于监测森林变化、森林生物量的可行性，研建了精细森林类型变化驱动的生物量、碳计量模型,创新发展了森林类型变化的气候效应评价的多尺度时空变化分析方法与改进的地表能量平衡模型、气候模式。
1. 江苏省科协青年人才托举工程，优化森林变化产品评估森林变化的碳源汇与气候效应交互影响，2024-10至2026-09，在研，主持
2. 国家自然科学基金项目，长时序遥感监测的森林变化及其水热碳交互响应机制研究，2024-01至 2027-12，在研，主持
3. 国家自然科学基金项目，集成多源遥感与能量平衡模型的历史森林变化对区域温度的影响研究，2021-01至2023-12，在研，主持
4. 江苏省自然科学基金项目，多源遥感重建的造林历史与能量平衡模型耦合对区域气候的影响研究，2020-07至2023-06，在研，结题（优秀结题项目）
5. 中国博士后科学基金面上资助，联合多源遥感的人工林空间变化及其对区域气候的影响，2019-01至2020-12，结题，主持
6. 江苏省博士后基金，2019年江苏省资助经费招收博士后研究人员，2019.07-2020.12
7. 国家重点研发计划，“森林扰动全球变化效应的评估研究”，2019-2024年，参加
8. 国家自然科学基金面上项目，基于Landsat TM/ETM+/OLI长时间序列的森林变化类型、方向和强度监测方法研究，2020-01至2023-12，在研，参加
9. 国家自然科学基金面上项目，基于干扰和恢复历史的南方人工林碳核算改进方法研究，2017-01至2020-12，参加
10. 美国地质调查局USGS，G14AS00075，Carbon Consequences of Land Management: A Multi-Region Assessment，2015-12至2016-12，参加
11. 国家自然科学基金面上项目，基于模型-遥感整合的人工林应对干扰及气候变化的响应规律研究，2013-01至2016-12，参加
课题论文：
16. Wenjuan Shen*，Ziyan Liu, et al. 2025. Biophysical and biogeochemical impacts of forest landscape characteristics in two megacity clusters in China. In preparation.
15. Tongyu Wang, Wenjuan Shen*, et al. 2024. Evaluating the seasonal and regional hydrothermal effects of forest disturbance and recovery based on the WRF model in Northern Guangdong Province, Southern China. In preparation.
14. Mei Ji, Wenjuan Shen*, et al. 2024. Spatiotemporal impacts of urban forest change on water-heat-carbon and their interaction mechanism based on two southern Chinese citie. In preparation.
13. Gu, C., Wang, T., Shen, W*., Tai, Z., Su, X., He, J., ... & Huang, C. (2024). Net Forest Carbon Loss Induced by Forest Cover Change and Compound Drought and Heat Events in Two Regions of China. Forests, 15(11), 2048.
12. Liu, Q., Shen, W*., Wang, T., He, J., Cao, P., Sun, T., ... & Huang, C. (2024). Impacts of forest cover change on local temperature in Yangtze River Delta and Pearl River Delta urban agglomerations of China. Agricultural and Forest Meteorology, 357, 110205.
11. Tai, Z., Su, X., Shen, W*., Wang, T., Gu, C., He, J., & Huang, C. (2024). Identification of Spatial Distribution of Afforestation, Reforestation, and Deforestation and Their Impacts on Local Land Surface Temperature in Yangtze River Delta and Pearl River Delta Urban Agglomerations of China. Remote Sensing, 16(18), 3528.
10. Shen, W*., Liu, Q., Ji, M., He, J., He, T., & Huang, C. (2023). Impacts of urban forests and landscape characteristics on land surface temperature in two urban agglomeration areas of China. Sustainable Cities and Society, 99, 104909.
9. Shen, W*., He, J., He, T., Hu, X., Tao, X., & Huang, C. (2022). Biophysical effects of afforestation on land surface temperature in Guangdong Province, southern China. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 127(8), e2022JG006913.
8. Shen, W*., He, J., Huang, C., & Li, M. (2020). Quantifying the actual impacts of forest cover change on surface temperature in Guangdong, China. Remote Sensing, 12(15), 2354.
7. Shen, W., Mao, X., He, J., Dong, J., Huang, C., & Li, M. (2020). Understanding current and future fragmentation dynamics of urban forest cover in the Nanjing Laoshan Region of Jiangsu, China. Remote Sensing, 12(1), 155.
6. Shen, W., Li, M., Huang, C., He, T., Tao, X., & Wei, A. (2019). Local land surface temperature change induced by afforestation based on satellite observations in Guangdong plantation forests in China. Agricultural and Forest Meteorology, 276, 107641.
5. Shen, W., Li, M., Huang, C., Tao, X., Li, S., & Wei, A. (2019). Mapping annual forest change due to afforestation in Guangdong Province of China using active and passive remote sensing data. Remote Sensing, 11(5), 490.
4. Shen, W., Li, M., Huang, C., Tao, X., & Wei, A. (2018). Annual forest aboveground biomass changes mapped using ICESat/GLAS measurements, historical inventory data, and time-series optical and radar imagery for Guangdong province, China. Agricultural and Forest Meteorology, 259, 23-38.
3. Shen, W., Li, M., & Wei, A. (2017). Spatio-temporal variations in plantation forests’ disturbance and recovery of northern Guangdong Province using yearly Landsat time series observations (1986–2015). Chinese Geographical Science, 27, 600-613.
2. Shen, W., Li, M., Huang, C., & Wei, A. (2016). Quantifying live aboveground biomass and forest disturbance of mountainous natural and plantation forests in Northern Guangdong, China, based on multi-temporal Landsat, PALSAR and field plot data. Remote sensing, 8(7), 595.
1. Shen, W., Wu, T., & Li, M. (2012, October). Mapping urban impervious surfaces of Nanjing from the dense Landsat imagery. In 2012 5th International Congress on Image and Signal Processing (pp. 1068-1072). IEEE.
其他论文：
12. Zhang, Y., Liu, J., & Shen, W. (2022). A review of ensemble learning algorithms used in remote sensing applications. Applied Sciences, 12(17), 8654。ESI高被引用论文.
11. Qiu, J., Wang, H., Shen, W., Zhang, Y., Su, H., & Li, M. (2021). Quantifying forest fire and post-fire vegetation recovery in the daxin’anling area of northeastern China using landsat time-series data and machine learning. Remote sensing, 13(4), 792.
10. Su, H., Shen, W., Wang, J., Ali, A., & Li, M. (2020). Machine learning and geostatistical approaches for estimating aboveground biomass in Chinese subtropical forests. Forest Ecosystems, 7, 1-20.
9. Zhang, Y., Shen, W., Li, M., & Lv, Y. (2020). Integrating landsat time series observations and corona images to characterize forest change patterns in a mining region of Nanjing, Eastern China from 1967 to 2019. Remote Sensing, 12(19), 3191.
8. Zhu, F., Wang, H., Li, M., Diao, J., Shen, W., Zhang, Y., & Wu, H. (2020). Characterizing the effects of climate change on short-term post-disturbance forest recovery in southern China from Landsat time-series observations (1988–2016). Frontiers of Earth Science, 14, 816-827.
7. Mao, L., Li, M., & Shen, W. (2020). Remote sensing applications for monitoring terrestrial protected areas: Progress in the last decade. Sustainability, 12(12), 5016.
6. Diao, J., Feng, T., Li, M., Zhu, Z., Liu, J., Biging, G., ... & Ji, B. (2020). Use of vegetation change tracker, spatial analysis, and random forest regression to assess the evolution of plantation stand age in Southeast China. Annals of Forest Science, 77(2), 1-16.
5. Zhang, Y., Shen, W., Li, M., & Lv, Y. (2020). Assessing spatio-temporal changes in forest cover and fragmentation under urban expansion in Nanjing, eastern China, from long-term Landsat observations (1987–2017). Applied Geography, 117, 102190.
4. Zhu, F., Shen, W., Diao, J., Li, M., & Zheng, G. (2020). Integrating cross-sensor high spatial resolution satellite images to detect subtle forest vegetation change in the Purple Mountains, a national scenic spot in Nanjing, China. Journal of Forestry Research, 31(5), 1743-1758.
3. Li, M., Huang, C., Shen, W., Ren, X., Lv, Y., Wang, J., & Zhu, Z. (2016). Characterizing long-term forest disturbance history and its drivers in the Ning-Zhen Mountains, Jiangsu Province of eastern China using yearly Landsat observations (1987–2011). Journal of forestry research, 27, 1329-1341.
2. Li, M. S., Mao, L. J., Shen, W. J., Liu, S. Q., & Wei, A. S. (2013). Change and fragmentation trends of Zhanjiang mangrove forests in southern China using multi-temporal Landsat imagery (1977–2010). Estuarine, Coastal and Shelf Science, 130, 111-120.
1. Li, M., Du, L., & Shen, W. (2012, October). Spatio-temporal variations in urban heat islands effects of Nanjing, China derived from the dense Landsat imagery (1992–2011). In 2012 5th International Congress on Image and Signal Processing (pp. 1104-1108). IEEE.
中文：
[15] 沈文娟,纪梅 & 李明诗.(2022).基于多源遥感的森林变化对区域温度影响的监测方法研究进展.南京林业大学学报(自然科学版)(03),1-11.
[14] 朱方嫣,沈文娟 & 李明诗.(2019).基于WorldView2和GF-2的面向对象多指标综合植被变化分析.北京林业大学学报(11),54-65.doi:10.13332/j.1000-1522.20180435.
[13] 李尚洁,李明诗 & 沈文娟.(2019).多时相Landsat遥感影像相对辐射归一化方法的性能比较.西南林业大学学报(自然科学)(03),109-116.
[12] 朱若柠,沈文娟,张亚丽 & 李明诗.(2019).基于时间序列MODIS-VCF数据的云南省森林覆盖变化及破碎化分析.南京林业大学学报(自然科学版)(02),184-190.
[11] 沈文娟,李明诗 & 黄成全.(2018).长时间序列多源遥感数据的森林干扰监测算法研究进展.遥感学报(06),1005-1022. Shen, W., Li, M., & Huang, C. (2018). Review of remote sensing algorithms for monitoring forest disturbance from time series and multi-source data fusion. Journal of Remote Sensing, 22(6), 1005-1022.
[10] 王璟睿,张玲玲,李明诗 & 沈文娟.(2017).基于遥感的城市化进程监测方法及其应用.南京林业大学学报(自然科学版)(05),57-64.
[9] 沈文娟 & 李明诗.(2017).基于长时间序列Landsat影像的南方人工林干扰与恢复制图分析.生态学报(05),1438-1449. Mapping disturbance and recovery of plantation forests in southern China using yearly Landsat time series observations. Acta Ecologica Sinica, 37(5), 1438-1449.
[8] 侍昊,沈文娟,李杨,李旭文,牛志春 & 王甜甜.(2016).高分系列卫星影像特征及其在太湖生态环境监测中的应用.南京林业大学学报(自然科学版)(06),63-68.
[7] 王璟睿,沈文娟,李卫正,李明诗 & 郑光.(2015).基于RapidEye的人工林生物量遥感反演模型性能对比.西北林学院学报(06),196-202.
[6] 沈文娟,蒋超群,侍昊,王春红 & 李明诗.(2014).土壤重金属污染遥感监测研究进展.遥感信息(06),112-117+124.
[5] 沈文娟 & 李明诗.(2014).Landsat长时间序列数据格式统一与反射率转换方法实现.国土资源遥感(04),78-84.
[4] 沈文娟,徐婷 & 李明诗.(2013).中国三大林区森林破碎化及干扰模式变动分析.南京林业大学学报(自然科学版)(04),75-79.
[3] 沈文娟,孙力,明莉 & 李明诗.(2012).城市不透水层遥感监测研究进展.安徽农业科学(10),6347-6350.doi:10.13989/j.cnki.0517-6611.2012.10.021.
[2] 李明诗,明莉,樊鸣鸣,沈文娟 & 孙力.(2012).美国西部国有森林破碎化模式及其管理含义.东北林业大学学报(03),103-107.doi:10.13759/j.cnki.dlxb.2012.03.028.
[1] 戎慧,李明诗,沈文娟,彭世揆,徐达 & 翁卫松.(2012).急剧城市化背景下森林破碎化模式分析——以浙江余杭区为例.西北林学院学报(01),173-178.
专利：
4. 沈文娟，王通宇，辜晨枫，邰志国，苏晓堃. 一种基于森林扰动与恢复数据的森林气温效应评价方法.
ZL202410343718.4
3. 沈文娟, 纪梅, 王通宇, 辜晨枫, 刘晴. 基于卫星观测与空间换算量化城市森林对温度影响的方法. ZL202310811281.8
2. 沈文娟, 刘晴, 张影, 叶雯静. 一种用于造林空间监测的便携式自动气象站. ZL202122267714.7
1. 沈文娟. 基于多源遥感与能量平衡模型造林响应地表温度的方法. ZL202110392852.X
获奖与荣誉：
2018年、2020年梁希青年论文奖三等奖；
2019年中国林学会森林经理分会学术研讨会优秀论文一等奖；
2019年中国林业青年学术年会森林经理与信息技术分会场优秀报告；
2023年中国林草计算机应用大会优秀报告奖（21级研究生纪梅）；
2024年研究生国家奖学金（22级研究生邰志国）；
2024年易智瑞杯中国大学生GIS软件开发竞赛·遥感应用组二等奖1项
（作品名称：长时序多源遥感监测的森林空间变化和景观动态变化对局地温度的影响，研究生邰志国等4人）；
三等奖1项（作品名称：中国红树林变化对地表温度的影响研究，本科生：王朝阳、李堃璠、陈玲莉）；
2024年中国测绘学会优秀指导教师奖（竞赛）
江苏省遥感与地理信息系统学会2024年研究生论坛三等奖2项（研究生：王通宇、左状）
2024年度江苏省青年遥感与地理信息科技奖
中国自然资源学会自然资源信息系统研究专业委员会委员
中国林学会林业计算机分会理事
中国图形图象学学会遥感图像专业委员会委员
AGU会员，中国地理学会会员，中国林学会会员，中国图形图象学学会会员，江苏省农学会会员，江苏省遥感与地理信息系统协会会员
审稿专家：
Agricultural and Forest Meteorology
Forest Ecology and Management
Forest Ecosystems
Urban Forestry&Urban Greening
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
International Journal of Digital Earth
International Journal of Remote Sensing
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Remote Sensing
Catena
Journal of Cleaner Production
Journal of Environment Management
Scientific Data
Land Use Policy
Global Ecology and Conservation
Ecological Indicators
Journal of Mountain Science
Journal of Natural Conservation
Scientific Reports
遥感技术与应用、植物生态学报、陆地生态系统与保护学报等
担任Forests期刊特刊：Image Processing For Forest Characterization的客座编辑；
Review Editor on the Editorial Board of Terrestrial Carbon Cycle (specialty section of Frontiers in Remote Sensing);
Guest Associate Editor (Remote Sensing and Forest Carbon Monitoring) of Frontiers in Remote Sensing;
Associate Editor of Frontiers in Forests and Global Change
