Jiangui Liu

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Spécialiste des sciences physiques

Effectuer des études sur la télédétection quantitative des propriétés de la surface du sol et de la productivité de la végétation, de l’utilisation des terres agricoles et de la gestion des terres, ainsi que leur incidence sur la durabilité de l’agroécosystème et les changements climatiques

Recherche et / ou projets en cours

Mesures de la durabilité

Solutions agricoles pour le climat

Biomasse ligneuse

Énoncés de recherches/projets

Vérifier les pratiques de gestion bénéfiques en agriculture et mettre au point des outils pour produire des rapports opérationnels de portée nationale sur les indicateurs agroenvironnementaux.

Surveiller la santé, le fonctionnement et la productivité de la végétation des terres agricoles selon les interactions entre l’utilisation/la gestion des terres et les changements climatiques.

Étude sur la variation et l’incidence de l’albédo des terres cultivées par rapport aux changements climatiques.

Mettre au point des méthodes pour cartographier la biomasse ligneuse et modéliser les tendances en matière de carbone.

Prix et études

Ph.D.: Chinese Academy of Sciences, 1999

M.Sc.: Lanzhou Institute of Physics, 1993

B.E.:    Tsinghua Univeristy, 1990

Principales publications

  1. Budong Qian, Qi Jing, Guillaume Jégo, Gilles Bélanger, Ward Smith, Andy VanderZaag, Jiali Shang, Jiangui Liu, Brian Grant, Marianne Crépeau.2023. Warmer future climate in Canada – implications for plant hardiness and winter survival of perennial forage crops. Canadian Geophysical Union 2023 Annual Meeting, May 07-10, 2023, Banff, Alberta, Canada

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  2. Liu, J., Worth, D.E., Desjardins, R.L., Haak, D., McConkey, B., Cerkowniak, D. (2021). Influence of two management practices in the Canadian Prairies on radiative forcing. Science of the Total Environment, [online] 765 http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.142701

    2021 - Consulter les détails de la publication

  3. Jing, Q., McConkey, B., Qian, B., Smith, W., Grant, B., Shang, J., Liu, J., Bindraban, P., Luce, M.S. (2021). Assessing water management effects on spring wheat yield in the Canadian Prairies using DSSAT wheat models. Agricultural Water Management, [online] 244 http://dx.doi.org/10.1016/j.agwat.2020.106591

    2021 - Consulter les détails de la publication

  4. Liu, J., Huffman, T., Green, M., Joosse, P., Martin, T. (2020). Changes in land use and management by farm type and the impact on soil cover in Canada, 1991–2011. Ecological Indicators, [online] 116 http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106531

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  5. Croft, H., Arabian, J., Chen, J.M., Shang, J., Liu, J. (2020). Mapping within-field leaf chlorophyll content in agricultural crops for nitrogen management using Landsat-8 imagery. Precision Agriculture, [online] 21(4), 856-880. http://dx.doi.org/10.1007/s11119-019-09698-y

    2020 - Consulter les détails de la publication

  6. Jiao, Q., Liu, L., Liu, J., Zhang, H., Zhang, B. (2020). Atmospherically resistant vegetation water indices using the 970-nm water absorption feature. Journal of Applied Remote Sensing, [online] 14(3), http://dx.doi.org/10.1117/1.JRS.14.034504

    2020 - Consulter les détails de la publication

  7. Meng, X., Bao, Y., Liu, J., Liu, H., Zhang, X., Zhang, Y., Wang, P., Tang, H., Kong, F. (2020). Regional soil organic carbon prediction model based on a discrete wavelet analysis of hyperspectral satellite data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, [online] 89 http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2020.102111

    2020 - Consulter les détails de la publication

  8. Shang, J., Liu, J., Poncos, V., Geng, X., Qian, B., Chen, Q., Dong, T., Macdonald, D., Martin, T., Kovacs, J., Walters, D. (2020). Detection of crop seeding and harvest through analysis of time-series Sentinel-1 interferometric SAR data. Remote Sensing, [online] 12(10), http://dx.doi.org/10.3390/rs12101551

    2020 - Consulter les détails de la publication

  9. Liu, J., Huffman, T., Qian, B., Shang, J., Li, Q., Dong, T., Davidson, A., Jing, Q. (2020). Crop Yield Estimation in the Canadian Prairies Using Terra/MODIS-Derived Crop Metrics. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, [online] 13 2685-2697. http://dx.doi.org/10.1109/JSTARS.2020.2984158

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  10. Dong, T., Shang, J., Liu, J., Qian, B., Jing, Q., Ma, B., Huffman, T., Geng, X., Sow, A., Shi, Y., Canisius, F., Jiao, X., Kovacs, J.M., Walters, D., Cable, J., Wilson, J. (2019). Using RapidEye imagery to identify within-field variability of crop growth and yield in Ontario, Canada. Precision Agriculture, [online] 20(6), 1231-1250. http://dx.doi.org/10.1007/s11119-019-09646-w

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  11. Dong, T., Shang, J., Chen, J.M., Liu, J., Qian, B., Ma, B., Morrison, M.J., Zhang, C., Liu, Y., Shi, Y., Pan, H., Zhou, G. (2019). Assessment of portable chlorophyll meters for measuring crop leaf chlorophyll concentration. Remote Sensing, [online] 11(22), http://dx.doi.org/10.3390/rs11222706

    2019 - Consulter les détails de la publication

  12. Zhang, C., Liu, J., Dong, T., Shang, J., Tang, M., Zhao, L., Cai, H. (2019). Evaluation of the simple algorithm for yield estimate model in winter wheat simulation under different irrigation scenarios. Agronomy Journal, [online] 111(6), 2970-2980. http://dx.doi.org/10.2134/agronj2019.04.0305

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  13. Liu, J., Shang, J., Qian, B., Huffman, T., Zhang, Y., Dong, T., Jing, Q., Martin, T. (2019). Crop yield estimation using time-series MODIS data and the effects of cropland masks in Ontario, Canada. Remote Sensing, [online] 11(20), http://dx.doi.org/10.3390/rs11202419

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  14. Dong, T., Shang, J., Qian, B., Liu, J., Chen, J.M., Jing, Q., McConkey, B., Huffman, T., Daneshfar, B., Champagne, C., Davidson, A., MacDonald, D. (2019). Field-scale crop seeding date estimation from MODIS data and growing degree days in Manitoba, Canada. Remote Sensing, [online] 11(15), http://dx.doi.org/10.3390/rs11151760

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  15. Cheng, Z., Meng, J., Shang, J., Liu, J., Qiao, Y., Qian, B., Jing, Q., Dong, T. (2019). Improving Soil Available Nutrient Estimation by Integrating Modified WOFOST Model and Time-Series Earth Observations. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, [online] 57(5), 2896-2908. http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2018.2878382

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  16. Wang, L., Zhang, G., Wang, Z., Liu, J., Shang, J., Liang, L. (2019). Bibliometric analysis of remote sensing research trend in crop growth monitoring: A case study in China. Remote Sensing, [online] 11(7), http://dx.doi.org/10.3390/rs11070809

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  17. Dong, T., Liu, J., Shang, J., Qian, B., Ma, B., Kovacs, J.M., Walters, D., Jiao, X., Geng, X., Shi, Y. (2019). Assessment of red-edge vegetation indices for crop leaf area index estimation. Remote Sensing of Environment, [online] 222 133-143. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2018.12.032

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  18. Liao, C., Wang, J., Dong, T., Shang, J., Liu, J., Song, Y. (2019). Using spatio-temporal fusion of Landsat-8 and MODIS data to derive phenology, biomass and yield estimates for corn and soybean. Science of the Total Environment, [online] 650 1707-1721. http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.09.308

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  19. Du, X., Li, Q., Shang, J., Liu, J., Qian, B., Jing, Q., Dong, T., Fan, D., Wang, H., Zhao, L., Lieff, S., Davies, T. (2019). Detecting advanced stages of winter wheat yellow rust and aphid infection using RapidEye data in North China Plain. GIScience and Remote Sensing, [online] 56(7), 1093-1113. http://dx.doi.org/10.1080/15481603.2019.1613804

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  20. Zhang, C., Liu, J., Dong, T., Pattey, E., Shang, J., Tang, M., Cai, H., Saddique, Q. (2019). Coupling hyperspectral remote sensing data with a crop model to study winter wheat water demand. Remote Sensing, [online] 11(14), http://dx.doi.org/10.3390/rs11141684

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