长期从事基于海洋卫星遥感和人工智能的中尺度涡旋等相关研究，在全球涡旋识别与追踪、涡旋与海气交互作用、涡旋三维结构特征以及基于深度学习的涡旋特征分析等方面积累了丰富的经验，并取得了一系列具有特色的研究成果。迄今已在《National Science Review》、《Journal of Geophysical Research: Oceans》、和《Geophysical Research Letters》等期刊上发表论文10余篇，参与出版了1部英文专著，主持了国家自然科学基金青年基金、国家博士后基金面上项目、以及国家重点研发计划子课题等多个科研项目，参与了中科院先导专项、山东省重大科技创新工程以及NSFC-山东联合基金等项目。

2017.09 - 2019.01 美国伍兹霍尔海洋研究所 物理海洋学 联合培养博士

2013.09 - 2019.06 中国海洋大学 地图学与地理信息系统 理学博士

2024.12 至现在    中国科学院海洋研究所 副研究员

2021.07 – 2024.12 中国科学院海洋研究所 助理研究员

2019.07 - 2021.07  中国科学院海洋研究所 博士后

1. 国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 耦合多源遥感数据和物理知识的中尺度涡三维温盐结构反演研究, 2024.01至 2026.12, 30 万元, 主持

2. 国家重点研发计划, “海浪—风暴潮数值模式及综合预警报技术”项目子课题, 智能模式可解释性的分析方法研究, 2024.01 至 2026.12, 31.7 万元, 主持

3. 中国科学院重点部署科研专项, “海洋大数据深度挖掘与海洋关键过程预报技术研究”项目子课题, 海表中尺度涡快速预报模型研发, 2023.09 至 2025.03, 30 万元, 主持

4. 国家博士后基金，基于多源遥感数据与深度学习的全球中尺度涡识别研究，2020.8-2023.7，8万元, 主持

5. 横向项目，海洋涡旋边界多源遥感监测数据集，2024.03-2024.06，16万元, 主持

6. 山东省博士后创新项目, 基于人工智能的北印度洋中尺度涡影响金枪鱼的机制研究, 2020.09-2023.08，3万元, 主持

7. 青岛市博士后基金，基于人工智能的海洋中尺度涡研究，2020.5-2023.4，5万元, 主持

8. 山东省重大科技创新工程项目，基于海洋卫星大数据的人工智能应用技术研究，2019.01-2021.12，参与

9. 中国科学院先导专项 B 子课题，印太交汇区海洋人工智能模型与产品研发，2020.01-2024.12，参与

1. Yingjie Liu; Xiaofeng Li*; Chuanyu Liu; Qian Liu; Transitions in surface thermal signatures during the evolution of long-lived eddies in the global ocean, Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 2024, 206: 104279.

2. Yingjie Liu; Haoyu Wang; Fei Jiang; Yuan Zhou; Xiaofeng Li*; Reconstructing 3-D Thermohaline Structures for Mesoscale Eddies Using Satellite Observations and Deep Learning, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 62: 1-16

3. Yingjie Liu; and Xiaofeng Li*; Impact of surface and subsurface-intensified eddies on sea surface temperature and chlorophyll a in the northern Indian Ocean utilizing deep learning, Ocean Science, 2023,

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4. Qian Liu; Yingjie Liu*; Xiaofeng Li; Characteristics of surface physical and biogeochemical parameters within mesoscale eddies in the Southern Ocean, Biogeosciences, 2023, 20(23): 4857-4874

5. Yingjie Liu; Quanan Zheng; Xiaofeng Li*, Characteristics of global ocean abnormal mesoscale eddies derived from the fusion of sea surface height and temperature data by deep learning. Geophysical Research Letters, 2021, 48(17).

6. Xiaofeng Li; Bin Liu; Gang Zheng; Yibin Ren; Shuangshang Zhang; Yingjie Liu; Le Gao; Yuhai Liu; Bin Zhang; Fan Wang*; Deep-learning-based information mining from ocean remote-sensing imagery, National Science Review, 2020, 7(10): 1584-1605.

7. Yingjie Liu; Lisan Yu*; Ge Chen; Characterization of Sea Surface Temperature and Air-Sea Heat Flux Anomalies Associated with Mesoscale Eddies in the South China Sea, Journal of Geophysical Research: Oceans, 2020, 125(4).

8. Yingjie Liu; Ge Chen; Miao Sun; Shuai Liu; Fenglin Tian*; A Parallel SLA-Based Algorithm for Global Mesoscale Eddy Identification. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2016, 33(12):2743-2754.

9. 陈戈；杨杰；田丰林*；陈树果；赵朝方；唐军武；刘颖洁；王祎诺；苑忠浩；何遒；曹川川；海洋涡旋遥感：进展与挑战，遥感学报，2021，25(1) : 302-322.

10. 刘颖洁；田丰林；陈戈*；南海中尺度涡旋海表温度特征统计研究，中国海洋大学学报(自然科学版), 2020, 50(05): 146-156.

1. Liu, Y., Zheng, Q., & Li, X. (2023). Detection and Analysis of Mesoscale Eddies Based on Deep Learning. In Artificial Intelligence Oceanography (pp. 209-225). Singapore: Springer Nature Singapore.

1. 刘颖洁，李晓峰，高乐，任沂斌，张旭东，基于深度学习和多源遥感数据的海洋异常中尺度涡识别方法，发明专利，CN202010978174.0，2021年11月09