一、个人简介

陈力，男，硕士生导师，主要从事地信/遥感、机器/深度学习在地灾风险识别中的应用研究。2022年6月获得西南交通大学测绘科学与技术专业博士学位，后在香港中文大学太空与地球信息科学研究所从事科学研究工作，现为成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护全国重点实验室固定研究人员（珠峰引才B2类）。以第一/通讯作者身份在Remote Sensing of Environment，International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，Engineering Geology，IEEE JSTARS，IJDE，STOTEN等国际著名遥感/地灾期刊上发表多项研究成果；受邀担任IEEE JSTARS（SCIE, Q1, IF:5.3）期刊副主编，earth期刊青年编委；同时担任Remote Sensing of Environment、ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing、IEEE TCSVT、IEEE TGRS、IJGIS、JRMGE等多个国际著名期刊和遥感会议IEEE IGARSS审稿人，获2025 J-STARS Best Reviewer Award。主持国家自然科学基金项目、四川省科技厅项目、地质灾害防治与地质环境保护全国重点实验室自主课题、成都理工大学AI研究基金项目；参与承担国家重点研发计划课题、国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目、香港研究资助局GRF项目、香港创新科技基金ITF项目等多项纵向课题。

招生信息：每年招收地信遥感、深度学习、地灾风险识别与防控等相关方向硕士生3-4名。组内鼓励学生开放个性，掌握本领，成为别具一格、独立的自我个体。

二、研究方向

地理信息系统/遥感，机器深度学习，InSAR

三、教育/工作经历

2022.7-2024.2 香港中文大学 博士后

2018.9-2022.6 西南交通大学 博士研究生

2012.9-2016.7 长安大学 本科

四、主要代表作

1) Ma, P., Chen, L.*, Yu, C., Zhu, Q., Ding, Y., Wu, Z., ... & Fan, X. (2025). Dynamic landslide susceptibility mapping over last three decades to uncover variations

in landslide causation in subtropical urban mountainous areas. Remote Sensing of Environment, 326, 114800. (SCI，JCR Q1，中科院1区top)

2) Chen, L., Ma, P., Yu, C., Zheng, Y., Zhu, Q., & Ding, Y. (2023). Landslide susceptibility assessment in multiple urban slope settings with a landslide inventory

augmented by InSAR techniques. Engineering Geology, 327, 107342. (SCI，JCR Q1，中科院1区top)

3) Chen, L., Ding, Y., Pirasteh, S., Hu, H., Zhu, Q., Ge, X., ... & Song, Y. (2022). Meta-learning an intermediate representation for few-shot prediction of landslide

susceptibility in large areas. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 110, 102807. (SCI，JCR Q1，中科院1区top)

4) Zhu, Q., Chen, L.*, Hu, H., Pirasteh, S., Li, H., & Xie, X. (2020). Unsupervised feature learning to improve transferability of landslide susceptibility representations.

IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13, 3917-3930. (SCI，JCR Q1，中科院2区top)

5) Yu, M., Chen, L.*, Fan, X., Ma, P., Zhao, S., Wu, Z., ... & Zhang, Z. (2025). Validating and enhancing data-driven landslide susceptibility prediction by model

explanation and MT-InSAR techniques. International Journal of Digital Earth, 18(1), 2509857. (SCI，JCR Q1，中科院2区)

6) Chen, L., Ma, P., Fan, X., Wang, X., & Ng, C. W. W. (2024). A knowledge-aware deep learning model for landslide susceptibility assessment in Hong Kong.

Science of the total environment, 941, 173557. (SCI，JCR Q1，中科院2区top)

7) Chen, L., Zhu, Q., Xie, X., Hu, H., & Zeng, H. (2018). Road extraction from VHR remote-sensing imagery via object segmentation constrained by Gabor features.

ISPRS international journal of geo-information, 7(9), 362. (SCI，JCR Q2，中科院3区)

8) 陈力, 丁雨淋, 朱庆, 曾浩炜, 张利国, & 刘飞. (2024). 基于元学习的广域范围滑坡易发性小样本预测. Geomatics & Information Science of Wuhan University, 49(8). (EI)

9) Zeng, H., Zhu, Q., Ding, Y., Hu, H., Chen, L., Xie, X., ... & Yao, Y. (2022). Graph neural networks with constraints of environmental consistency for landslide

susceptibility evaluation. International journal of geographical information science, 36(11), 2270-2295. (SCI，JCR Q1，中科院1区top)

10) Zhang, L., Zeng, H., Ding, Y., Hu, H., Chen, L., Zhang, J., & Zhou, Y. (2023). Geo‐environment‐aware adversarial transfer learning method for landslide susceptibility evaluation of complex mountainous areas. Transactions in GIS, 27(5), 1418-1440. (SCI，JCR Q1, 中科院3区)

五、主要科研项目

1.国家自然科学基金项目，无监督表征优化的广域范围滑坡敏感性精准分析方法，2024.01-2026.12，主持；

2.地质灾害防治与地质环境保护全国重点实验室开放课题基金，西部山区斜坡形变InSAR监测及数据-机理联合驱动滑坡易发性评估，2025.05-2027.04，主持；

3.四川省自然科学基金项目，先验知识和通用表征联合约束的复杂山区环境滑坡易发性分析方法，2026.01-2027.12，主持；

4.四川省科技厅重大科技专项，多灾种自然灾害预测预警大模型研发及示范应用，2024.11-2027.10，子课题负责人；

5.国家自然科学基金委员会国际(地区)合作与交流项目，中俄典型构造活跃区强震诱发滑坡形成机理与危险性预测，2025.01- 2027.12，主要参与人；

6.国家重点研发计划课题，强震和极端气候作用下灾害链动力学机制与对水电工程的影响预测，2024.12-2027.11，在研，项目骨干；

7.香港研究资助局General Research Fund，Landslide deformation monitoring and risk assessment in vegetated subtropical mountains using InSAR and deep learning， 2023.09-2026.08，First-CoI；

六、联系方式

邮箱：browsercl@gmail.com；browsercl@cdut.edu.cn