國(guó)家自然科學(xué)項(xiàng)目申請(qǐng)答辯結(jié)題匯報(bào)PPT匯報(bào)人：

遙感信息重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室大規(guī)模高光譜3D圖像運(yùn)用研究光譜科學(xué)與技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室CONTENTS個(gè)人基本情況1主要學(xué)術(shù)成績(jī)2擬開(kāi)展研究工作3匯報(bào)提綱支撐保障平臺(tái)4一、個(gè)人基本情況202X202X年至今202X年至今202X年至今公共衛(wèi)生空間遙感信息技術(shù)應(yīng)用研究中心，執(zhí)行主任遙感與數(shù)字地球研究所遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，研究室主任研究員科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，創(chuàng)新研究員英國(guó)拉斯堡大學(xué)，兼職教授科研匯報(bào)研究方向:遙感反演地表參數(shù)、遙感反演蒸散發(fā)、遙感時(shí)間序列分析專家類別：所屬部門：現(xiàn)任職務(wù)：社會(huì)任職：通訊電話：通訊地址：光學(xué)學(xué)會(huì)環(huán)境光學(xué)專業(yè)委員會(huì)常委ResearcherattheKeyLaboratoryofPixelRemoteSensin副研究員遙感信息重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室123-456789科研市朝陽(yáng)路0號(hào)一、科研綜述先后主持承擔(dān)科技部國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目課題、國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)重大項(xiàng)目課題、面上項(xiàng)目和國(guó)際(地區(qū))合作與交流項(xiàng)目(重點(diǎn))國(guó)家級(jí)省級(jí)環(huán)境空氣衛(wèi)星遙感技術(shù)工程化及其應(yīng)用國(guó)產(chǎn)空間信息系統(tǒng)軟件測(cè)評(píng)表彰軟件中國(guó)遙感大會(huì)青年優(yōu)秀論文獎(jiǎng)遙感信息科學(xué)青年科學(xué)家獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)亞洲遙感杰出貢獻(xiàn)獎(jiǎng)地表關(guān)鍵參數(shù)遙感反演與數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)研究個(gè)人基本情況1主要學(xué)術(shù)成績(jī)2擬開(kāi)展研究工作3支撐保障平臺(tái)4CONTENTS匯報(bào)提綱0.250.25二、研究背景基于無(wú)人機(jī)、先進(jìn)傳感器、精確GPS和嵌入式設(shè)備等不同技術(shù)組合的面向應(yīng)用的一體化解決方案，正在不斷革新遙感監(jiān)測(cè)的技術(shù)手段，使其在各行業(yè)受到廣泛的推崇0.25土壤及植被高光譜遙感監(jiān)測(cè)0.25引入MSAVI和NDVI，用來(lái)剔除LAI和土壤背景的影響可對(duì)研究區(qū)植被覆蓋度指標(biāo)進(jìn)行有效評(píng)估提取研究區(qū)NDVI、EVI、SIPI及WBI等植被指數(shù)統(tǒng)計(jì)分析反映葉面積指數(shù)及EVI和NDVI指數(shù)厘米級(jí)別的地理精度隱含信息可以輕易顯現(xiàn)增加信息識(shí)別能力0.250.25二、利用高光譜成像技術(shù)預(yù)測(cè)茶葉發(fā)酵含量高光譜成像作為一種高效、快捷、無(wú)損監(jiān)測(cè)方法，對(duì)于提高生化成分監(jiān)測(cè)效率，判斷萎凋和發(fā)酵程度具有重要意義高光譜數(shù)據(jù)的采集和分析0.25原始數(shù)據(jù)與經(jīng)過(guò)預(yù)處理的光譜圖0.25特征波段的分布采用卷積平滑法、多元散射校正和一階導(dǎo)數(shù)算法對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)和多種算法構(gòu)建了TPs、FAA和CAF含量監(jiān)測(cè)模型提高了光譜數(shù)據(jù)與茶葉品質(zhì)成分相關(guān)性連續(xù)投影算法（SPA）競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)(CARS)(A)茶葉樣本原始光譜(B)MSC+1D+S-G算法預(yù)處理后的光譜圖0.25二、協(xié)同稀疏的高光譜線性解混方法高光譜3D圖像解混是指：從混合像元中分解與提取各個(gè)地物光譜并求得其對(duì)應(yīng)比例，即將混合像元分解成不同的端元組合，并求得端元在該像元中所占的比例0.25光譜遙感高光譜遙感原理圖作為遙感技術(shù)發(fā)展過(guò)程中的重大創(chuàng)新，為觀測(cè)地物提供了有效手段基于協(xié)同稀疏和TV正則項(xiàng)的高光譜線性解混方法提高解混精度全局施加協(xié)同稀疏利用行稀疏特性基于非負(fù)矩陣分解的稀疏性高光譜解混方法基于光譜庫(kù)的稀疏性高光譜解混方法稀疏性高光譜解混模型0.250.25二、高光譜在有效農(nóng)業(yè)和植物表型研究應(yīng)用農(nóng)業(yè)技術(shù)包含信息獲取、信息管理和決策及變量作業(yè)3個(gè)部分，其中如何方便、快速、準(zhǔn)確、可靠地獲取作物信息，已經(jīng)成為實(shí)施農(nóng)業(yè)為關(guān)鍵的問(wèn)題植被指數(shù)是一類具有一定生化意義的不同波段光譜值的組合，通常有比值植被指數(shù)、修正植被指數(shù)、差值植被指數(shù)等1農(nóng)業(yè)指數(shù)范圍基于光譜技術(shù)檢測(cè)作物生理指數(shù)的波段范圍一般在400～2500nm之間2光譜和成像技術(shù)是一種病蟲(chóng)害診斷的快速、有效檢測(cè)技術(shù)病蟲(chóng)害脅迫生理指標(biāo)以及外部形態(tài)均會(huì)發(fā)生變化以光譜響應(yīng)與紋理、顏色等特征呈現(xiàn)診斷病蟲(chóng)害的植被指數(shù)主要有歸一化植被指數(shù)、光化學(xué)反射0.250.25二、短波紅外有機(jī)光子晶體管短波紅外（SWIR）傳感器在各種科學(xué)和工業(yè)應(yīng)用中的必要性越來(lái)越大，包括生物醫(yī)學(xué)和信息技術(shù)領(lǐng)域，因此引起了人們的熱切關(guān)注存在問(wèn)題:由于傳統(tǒng)的SWIR傳感器是由無(wú)機(jī)材料制成的，具有剛性和脆性的特點(diǎn)根據(jù)摻入時(shí)間進(jìn)行的光譜分析通過(guò)對(duì)PolyTPD:BCF薄膜的各種光譜測(cè)量，研究了BCF摻入對(duì)PolyTPD的原子和模板水平的改變傅里葉變換紅外光譜（FT-IR）證實(shí)了BCF在PolyTPD:BCF薄膜中的存在獲取0.8至2.4微米的輻射度光譜0.25二、光譜分離實(shí)現(xiàn)高對(duì)比度多重成像分析活體熒光多重成像分析可以對(duì)小動(dòng)物活體狀態(tài)下的生物過(guò)程進(jìn)行組織、細(xì)胞和模板水平的定性和定量研究，是輔助科研人員理解疾病發(fā)生機(jī)制重要技術(shù)0.25存在問(wèn)題在實(shí)際應(yīng)用中，該技術(shù)仍面臨著成像深度淺、分辨率差、對(duì)比度低等諸多挑戰(zhàn)研究突破：構(gòu)建光譜分離的近紅外熒光探針實(shí)現(xiàn)高對(duì)比度的活體多重成像（a）鉺-細(xì)菌葉綠素配合物的能量傳遞機(jī)理圖（b）鉺-細(xì)菌葉綠素配合物的代表性模板化學(xué)結(jié)構(gòu)式（c）EB766的單晶結(jié)構(gòu)（d）EB766的吸收和發(fā)射光譜圖（e）超快瞬態(tài)吸收光譜表征EB766的激發(fā)態(tài)動(dòng)力學(xué)過(guò)程為活體熒光多重成像的實(shí)現(xiàn)提供了強(qiáng)有力的研究工具二、學(xué)術(shù)影響相關(guān)論文被國(guó)際著名期刊選為當(dāng)年熱點(diǎn)文章、卓越化學(xué)前沿女性研究成果、100名化學(xué)領(lǐng)域杰出女性成果予以推介被SCI論文引用10000次，個(gè)人SCIH因子42，連續(xù)近5年成為了Elsevier公司發(fā)布的中國(guó)高被引學(xué)者,多次被“ACSC&EN”、“WileyChina”和“X-Mol”等學(xué)術(shù)媒體和交流平臺(tái)重點(diǎn)推介0.250.25張XX副教授環(huán)境生態(tài)研究院科研大學(xué)教授ABCDFELLOW李XX副教授環(huán)境生態(tài)研究院科研大學(xué)教授ABCDFELLOW個(gè)人基本情況1主要學(xué)術(shù)成績(jī)2擬開(kāi)展研究工作3支撐保障平臺(tái)4CONTENTS匯報(bào)提綱三、擬開(kāi)展的研究工作前期研究高光譜遙感構(gòu)造解譯圖南金灘金礦區(qū)礦物填圖結(jié)果利用遙感信息與國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的航空高光譜遙感成像系統(tǒng)，開(kāi)展了航空高光譜遙感金礦床定位模型及找礦應(yīng)用研究中期研究后期研究提取金礦床范圍的蝕變信息，分析其標(biāo)志性蝕變礦物組合，并對(duì)其控制要素和成礦環(huán)境進(jìn)行地質(zhì)分析建立金礦床的定位模型改進(jìn)傳統(tǒng)的礦物識(shí)別和填圖方法將礦物光譜特征參數(shù)的識(shí)別技術(shù)和光譜的相似性填圖方法相結(jié)合；注入地質(zhì)學(xué)和礦物學(xué)的專業(yè)知識(shí)開(kāi)展有針對(duì)性的二次填圖對(duì)填圖的效果及時(shí)進(jìn)行野外查證，對(duì)漏填的礦物進(jìn)行有針對(duì)性的重新提取，并檢驗(yàn)或改正已提取礦物的位置和范圍個(gè)人基本情況1主要學(xué)術(shù)成績(jī)2擬開(kāi)展研究工作3支撐保障平臺(tái)4CONTENTS匯報(bào)提綱四、科研保障平臺(tái)前期研究科研大學(xué)測(cè)繪學(xué)院學(xué)科支撐平臺(tái)支撐模隊(duì)概況中國(guó)測(cè)繪高等教育和科學(xué)研究的著名學(xué)府，全國(guó)高等學(xué)校測(cè)繪學(xué)科教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)主任單位7人教授（博士）8人副教授、副研究員15人在站博士后高精度量子操控與探測(cè)重大研究計(jì)劃政策支撐該計(jì)劃支持高精度量子操控與探測(cè)技術(shù)的發(fā)展，并在物理學(xué)、地球科學(xué)和材料科學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用示范科研遙感地球高光譜研究室精密光譜科學(xué)與技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室科學(xué)院光譜成像重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室三峽庫(kù)區(qū)生態(tài)屏障區(qū)生態(tài)效益監(jiān)測(cè)