一、从事专业及研究方向：
从事专业：农业信息化、无人机与卫星遥感、人工智能
主要研究方向：机器/深度学习、多源遥感数据融合、遥感影像解译等。
二、科研成果：
（一）承担主要课题：
1.参与2023-2026年度国家核心科技攻关项目子课题“多源监测信息的***融合解译技术”，在研，400万；
2.参与2023-2026年度国家核心科技攻关项目子课题“融合多源遥感、高光谱和人工智能***获取技术”，在研），400万；
3.参与2023-2027年度国家重点研发计划项目，地下水-地表水联合灌区水土资源利用策略与农业供耗水均衡调控，在研，50万;
（二）近年发表的主要论文:
[1] Li S, Han Y, Li C*, Wang J*. A novel framework for multi-layer soil moisture estimation with high spatio-temporal resolution based on data fusion and automated machine learning[J]. Agricultural Water Management, 2024, 306: 109173.（中科院一区top）
[2] Li S, Jiang S, Song N, Han Y*, Wang J*. Two-step fusion framework for generating 10 m resolution soil moisture with high accuracy in the cotton fields of southern Xinjiang[J]. Industrial Crops & Products, 2025, 226: 120582.（中科院一区top）
[3] Li S, Zhu P, Song N, Li C, Wang J*. Regional soil moisture estimation leveraging multi-source data fusion and automated machine learning[J]. Remote Sensing, 2025, 17(5): 837.（中科院二区）
[4] Li S, Wang J*, Li D, Ran Z, Yang B. Evaluation of Landsat 8-like land surface temperature by fusing Landsat 8 and MODIS land surface temperature product[J]. Processes, 2021, 9(12): 2262.（中科院三区）
[5] Zhou T, Ma S, Liu T, Yao S, Li S*, Gao Y*. Integrating UAV-based multispectral data and transfer learning for soil moisture prediction in the black soil region of Northeast China[J]. Agronomy, 2025, 15(3): 759.（中科院二区）
[6] Zhang J, Li S, Wang J, Chen Z*. Estimation of evapotranspiration from the People’s Victory Irrigation District based on the data mining Sharpener model[J]. Agronomy, 2021, 13(12): 3082.（中科院二区）
[7] 李胜林, 刘波*, 赵犇等. Landsat 8地表温度产品验证与分析[J]. 中国空间科学技术, 2023, 43(2): 174–182.
三、主讲课程：
本科生：Python程序设计等
研究生：暂无
四、获奖情况：
1暂无
五、常用邮箱:
shenglinlirs@163.com
六、对学生要求：
1.品行端正，身心健康，热爱生活；
2.具有一定编程基础；
