根据Essential Science Indicators(ESI)2021年5月公布的最新统计结果，建筑工程学院灾害与环境遥感课题组在地学领域期刊GEOMATICS NATURAL HAZARDS & RISK）（IF=3.3）上发表的研究性论文″Detection model of soil salinization information in the Yellow River Delta based on feature space models with typical surface parameters derived from Landsat8 OLI image″入选ESI高被引论文。山东理工大学建筑工程学院为论文第一署名单位，青年教师郭兵为论文第一作者。
该研究针对黄河三角洲日趋严重的盐渍化问题，基于Landsat 8 OLI卫星影像数据，定量反演了不同类型盐渍化地表参量，进而构建了10个盐渍化特征空间，通过分析不同程度盐渍化在特征空间上的分布分异规律，构建了两类模式（点到点和点到线）的盐渍化特征空间监测模型，最后通过野外实测土壤盐分数据的精度验证和对比，进而提出了黄河三角洲最优盐渍化遥感监测模型，为黄河三角洲盐渍化的精准监测及防治提供了重要技术支持。
图 1 点到点模式的盐渍化特征空间监测模型构建
图 2 点到线模式的盐渍化特征空间监测模型构建
据悉，ESI（Essential Science Indicators，基本科学指标数据库）是由世界著名的学术信息出版机构美国科技信息所(ISI)于2001年推出的衡量科学研究绩效、跟踪科学发展趋势的基本分析评价工具。ESI对全球所有高校及科研机构的SCIE、SSCI库中近11年的论文数据进行统计，按被引频次的高低确定出衡量研究绩效的阈值，分别排出居世界前1%的研究机构、科学家、研究论文。ESI是当今世界范围内普遍用以评价学术机构和大学的国际学术水平及影响的重要指标，已成为教育部学科评估中重要指标之一。