位置:
背景和目标
过去几十年里，遥感技术的进步极大地提高了遥感数据产品的科学应用潜力。为了更好的满足社会需求，改进模型在全球及区域不同尺度上的预测能力，辅助各类决策支持系统的决策制定，大量卫星数据需要进一步转化为高级产品。通过数据中心发布更多的高级卫星产品而非简单的初级卫星影像已经成为了一种总体趋势。越来越多不同学科领域的研究人员都在使用遥感数据，但用于处理和分析遥感数据的数学和物理方法却变得日益复杂，因此，迫切需要系统论述这些方法。
北京师范大学地理科学学部、遥感科学国家重点实验室于2011年至2019年，已连续举办了九届“陆表卫星遥感数据反演理论与方法暑期学校” （其中2016年至2019年该暑期班与 IEEE GRSS summer school 合办）。2020年将继续举办第十届“陆表卫星遥感数据反演理论与方法暑期学校”和IEEE GRSS summer school。本次暑期学校课程内容主要包括卫星遥感数据自动处理、遥感物理机理模型、定量遥感反演方法及遥感产品分析应用。暑期学校将邀请国内外知名专家主讲。
课程将通过专题授课的方式系统介绍定量遥感研究和应用中的原理、方法和技术，使学员系统地了解该领域最新的研究进展及遥感产品的分析和应用。
一、参与对象
本课程主要针对在校的相关专业硕士生、博士生、青年教师以及相关应用部分专业技术人员。参加学习人员应当符合下列条件：
1. 参加过遥感相关理论课程的学习，具有扎实的遥感基础知识；
2. 了解遥感、地理信息系统软件，具备一定的遥感数据处理能力；
3. 希望系统了解定量遥感学科前沿研究工作；
4. 具有一定的英文听说能力，可参加英文授课。
二、时间
授课时间：2020年7月13日（周一）-19日（周日）
报到时间：网上报到
三、地点
授课地点：北京师范大学（线上课程），同时在B站、知网等平台现场直播。
报到地点：网络报到
四、注册方式
您可以直接扫描以下二维码填写注册信息，或者将附件注册表发至邮箱：crs@bnu.edu.cn，即可完成注册。
报名链接：https://www.wjx.top/jq/77250344.aspx
五、费用及相关须知
本课程全程免费。
六、课程内容与时间安排
|
IEEE GRSS summer school on modeling （7.13-14） |
|||
|
时 间 |
课程内容 |
主讲教师 |
|
|
7.13 |
8:30-8:45 |
Opening remarks |
Jiancheng Shi |
|
9:00-10:20 |
Introduction of the optical remote sensing models |
Qinhuo Liu Aerospace Information ReasearchInstitute, CAS |
|
|
10:30-11:50 |
Introduction of the microwave remote sensing models |
Yang Du Zhejiang University |
|
|
14:30-15:50 |
Introduction to an open model platform and a snow model from optical to microwave |
Jiancheng Shi Aerospace Information ReasearchInstitute, CAS |
|
|
16:00-17:20 |
Introduction the ‘Simulation platform for remote sensing mechanism models’ and demonstration |
Wenjian Ni Aerospace Information ReasearchInstitute, CAS |
|
|
7.14 |
9:00-10:20 |
Hyperspectral Image Analysis with Applications of UAVs for Precision Agriculture |
Lori Mann Bruce Tennessee Tech University |
|
10:30-11:50 |
Microwave Sensing Through the Subsurface for Addressing the Water Puzzle |
Mahta Moghaddam University of Southern California |
|
|
14:30-15:50 |
Recent Advances in Spectral–Spatial Hyperspectral Image Classification |
Jun Li Sun Yat-Sen University |
|
|
16:00-17:20 |
Machine Learning for Remote Sensing Data Analysis |
Gustau Camps-Valls University of València |
|
|
中文暑期学校（7.15-7.19） |
|||
|
时 间 |
课程内容 |
主讲教师 |
|
|
7.15 |
08:30-08:50 |
开学典礼 |
|
|
08:50-10:00 |
特邀报告 |
待定 |
|
|
10:00-10:20 |
网上合影 |
||
|
10:20-11:30 |
特邀报告 |
待定 |
|
|
专题一、遥感数据定量化处理与信息提取 |
|||
|
7.15 |
14:00-15:10 |
遥感数据几何和辐射归一化自动处理 |
唐娉 |
|
15:15-16:25 |
高光谱遥感图像信息提取 |
高连如 |
|
|
16:30-17:40 |
高分遥感影像处理、解译与定量分析 |
刘东升 |
|
|
7.16 |
08:30-09:40 |
基于光谱重建的遥感数据融合 |
陈晋 |
|
专题二、植被生态系统遥感模型与反演 |
|||
|
7.16 |
09:45-10:55 |
陆地生态系统植被生产力 |
宋从和 |
|
11:00-12:10 |
叶面积指数和FAPAR遥感反演 |
肖志强 |
|
|
14:00-15:10 |
植被聚集指数 |
焦子锑 |
|
|
15:15-16:25 |
植被物候对气候变化响应的时空特征及成因 — 基于遥感数据的研究 |
沈妙根 |
|
|
专题三、陆地水循环与水环境遥感 |
|||
|
7.16 |
16:30-17:40 |
遥感地表蒸散发：理论与反演方法进展 |
贾立 |
|
7.17 |
08:30-09:40 |
积雪面积与雪水当量 |
蒋玲梅 |
|
09:45-10:55 |
地下水动态监测 |
龙笛 |
|
|
11:00-12:10 |
湖泊水体透明度长时间序列变化 |
宋开山 |
|
|
专题四、新型传感器遥感数据处理与应用 |
|||
|
7.17 |
14:00-15:10 |
植被结构和生物多样性激光雷达遥感 |
郭庆华 |
|
15:15-16:25 |
植被叶绿素荧光遥感原理、观测及应用 |
张永光 |
|
|
16:30-17:40 |
夜间灯光遥感数据处理与应用 |
余柏蒗 |
|
|
专题五、时间序列遥感数据动态监测与变化分析 |
|||
|
7.18 |
08:30-09:40 |
Detecting Forest disturbance using time series Landsat Data |
Huang Chengquan |
|
09:45-10:55 |
时间序列遥感水稻和橡胶林动态监测 |
董金玮 |
|
|
11:00-12:10 |
全球尺度高价值小目标遥感信息提取与动态监测 |
刘永学 |
|
|
专题六、定量遥感产品生产 |
|||
|
7.18 |
14:00-15:10 |
GLASS 全球产品 |
赵祥 |
|
15:15-16:25 |
全球30米地表覆盖定量遥感与精细分类产品 |
刘良云 |
|
|
16:30-17:40 |
多源定量遥感产品融合与尺度转换 |
柏延臣 |
|
|
专题七、遥感综合实验观测与真实性检验 |
|||
|
7.19 |
08:30-09:40 |
遥感综合实验观测与科学数据集 |
李新 |
|
09:45-10:55 |
叶面积指数测量方法 |
阎广建 |
|
|
11:00-12:10 |
遥感真实性检验中的空间抽样优化与尺度转换 |
葛咏 |
|
|
专题八 遥感综合应用 |
|||
|
7.19 |
14:00-15:10 |
农作物长势和病虫害遥感监测 |
黄文江 |
|
15:15-16:25 |
自然灾害遥感监测与应急响应 |
武建军 |
|
|
16:30-17:40 |
环境遥感与人类健康效应评价 |
Shi Liuhua |
|
|
结业典礼 |
|||
七、考核与结业
全程出席课程学习，颁发北京师范大学地理科学学部“陆表卫星遥感数据反演理论与方法暑期学校”结业证。
八、主办单位
北京师范大学地理科学学部
遥感科学国家重点实验室
北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心
九、承办单位
北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院
十、联系方式
魏老师（会务）
电 话：010-58802179
E - mail：crs@bnu.edu.cn
北京师范大学地理科学学部
遥感科学国家重点实验室
北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心
2020年6月
附件：
第十届暑期学校注册表
个人基本信息
|
姓 名 |
|
|
性 别 |
|
|
手机号码 |
|
|
邮 箱 |
|
|
身份证号 |
|
|
职称/学位 |
|
|
所在单位 |
|
|
专业 |
|
|
通讯地址 |
|
|
备注 |
|