赵龙龙，博士，副研究员，硕士生导师，深圳市级人才。2017年博士毕业于中国地质大学（北京），2017-2019年中国科学院遥感与数字地球研究所博士后，2019年加入中国科学院深圳先进技术研究院。主要研究方向为人工智能遥感应用、病虫害遥感监测预警、生态安全风险评估等。

人工智能地学应用、病虫害遥感、生态安全评估

[1]Zhao L, Ge Y, Guo S, et al. Forest fire susceptibility mapping based on precipitation-constrained cumulative dryness status information in Southeast China: A novel machine learning modeling approach. Forest Ecology and Management, 2024, 558: 121771.
[2]Su Y, Zhao L*, Li H, et al. An Efficient Task Implementation Modeling Framework with Multi-Stage Feature Selection and AutoML: A Case Study in Forest Fire Risk Prediction. Remote Sensing, 2024, 16(17): 3190. （通讯作者）
[3]Su Y, Zhao L*, Li X,  et al. FC-StackGNB: A novel machine learning modeling framework for forest fire risk prediction combining feature crosses and model fusion algorithm. Ecological Indicators, 2024: 112577. （通讯作者）
[4]Zhao L, Huang W, Chen J,  et al. Land use/cover changes in the Oriental migratory locust area of China: Implications for ecological control and monitoring of locust area. Agriculture Ecosystems & Environment, 2020, 303: 107110.
[5]Dong Y, Zhao L, Huang W. Monitoring of Desert Locust in Africa and Asia. Springer, 2023. （专著）

主持国家自然科学基金面上项目、青年基金、中国博士后科学基金项目、广东省自然科学基金面上项目、中科院重点实验室开放基金、横向课题等项目8项；参与科技部重点研发计划国际合作项目、中国科学院先导科技专项、海南省重点研发计划、深圳市可持续发展专项等项目多项。在遥感、农林科学、地学、生态学等领域累计发表论文40余篇，其中SCI论文近30篇；合作出版专著4部；申请国家发明专利20件，授权5件。