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王迪博士等赴美国乔治梅森大学进行培训学习

发布时间:2012-07-17 10:24:00 来源:     点击次数:

为执行农业部国际合作重点项目“农业遥感监测系统关键技术引进”任务,我所遥感室王迪博士、唐鹏钦助理研究员应邀于2012年3月至5月期间赴美国乔治梅森大学空间信息科学与系统中心(GMU-CSISS)进行了为期86天的培训学习,旨在引进学习“自适应地球预测系统(Self-Adaptive Earth Predictive Systems, SEPS))”。该系统由美国乔治梅森大学空间信息科学与系统研究中心基于目前全球最先进的分布式智能型地理信息系统共享与互操作平台(GeoBrain)进行开发,该平台已被美国国家航空航天局(NASA)的EOS-DIS、开放地理信息联盟(OGC)的OGCNet、美国国家空间信息基础设施(NSDI)、全球综合地球观测系统(GEOSS)等多个大型国际项目所选用,具有良好的开放性、可扩展性和互操作能力。本次引进学习的内容包括:标准工业标准的、可以互操作的数据分析与访问接口(服务组件);完整的GIS共享信息发布与交换管理工具;共享资源的目录搜索以及资源应用开发框架。上述技术内容以现有信息中心或数据中心为基础,综合考虑共享平台中信息资源的分布性、行业性和异构性等特点,依据数据共享的政策,制定统一的采集、处理、分析、查询和分发等标准,实现分布式数据库异源异构数据的加工、整合和管理,可为农业遥感监测享有数据与成果进行加工、分析及综合管理提供高效便捷的基础平台。

美期间,王迪博士和唐鹏钦助理研究员还赴美国农业部农业统计署(USDA-NASS)进行了美国农作物种植面积抽样调查方法学习。美国自从1954年就开始应用面积框(Area Frame Sampling)抽样技术进行全国农作物种植面积调查,是世界上最早开展农作物种植面积对地抽样调查的国家。随着“3S”(遥感、地理信息系统和全球卫星定位)技术的迅速发展,目前,NASS已在全美49个州(除阿拉斯加外)布设面积抽样框,其中主要农作物种植面积调查精度可达95%以上。此次学习内容包括2大部分:第1部分是面积框的构建,主要包括调查区土地利用分层(Stratification)、初级抽样单元(PSU)及终级抽样单元(Segment)设计等;第2部分是面积框抽样,主要包括样本容量分配、样本抽选与轮换、总体推断与误差估计等。

通过培训学习,增进了对世界先进国家在农业遥感监测关键技术方面的认识和了解,开拓了在农业遥感监测领域的视野和眼界,对于提高我国农情遥感监测的技术水平有一定的促进作用 

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