农业土地覆盖分类与变化研究团队

 农业土地覆盖分类与变化研究团队致力于采用遥感技术、地理信息系统、空间数据挖掘等多种信息技术手段研究农业土地覆盖分类方法与变化机理问题。本中心重点研究目标为：研究农业土地遥感制图算法、解析农业土地时空变化机理及其对粮食安全与生态安全影响机制。

研究主题：

n 地理大数据挖掘与分析方法；

n 农业土地（耕地、农作物、地块大小）遥感制图方法；

n 农业种植模式（复种、轮作、间作）遥感监测方法；

n 农作物种植结构时空变化；

n 农业土地变化对粮食安全与生态安全影响机制；

负责人：游良志

农业系统建模研究团队

 农业系统是一个人类-自然耦合的复杂系统，本团队整合计算机仿真模型、一般均衡模型、作物生长模型等方法，对农业系统中经济社会子系统和生态环境子系统各自内部及其相互之间各层次之间的关联与互动进行建模，并将计量经济学模型的估计结果和遥感技术获取的数据用于校准（calibrate）和检验（validate）模型。这项工作将有助于提升对农业系统的系统性、整体性的认识，帮助人们理解农业生产经营行为对生态环境的影响，从而为制定兼顾经济效应和环境效应的政策提供支持。

研究主题：

n 基于主体建模（Agent-based Modeling）

n 农村经济社会网络分析

n 农户网络的空间计量分析

n 农户行为模型与农业局部均衡模型融

n 作物生产模型与农业生产函数对比研究

负责人：熊航

作物低空遥感研究团队

 作物低空遥感研究团队致力于大田作物农艺性状高通量高精度快速获取与分析方法研究，涉及相关传感器、软硬件平台设计与实现、作物海量多源表型数据分析方法研究。团队主要与栽培、育种和农工科研团队合作，在大田环境下提供高通量作物表型数据获取方案，提高相关领域获取数据的效率和准确性，此外也为相关农业服务单位提供轻简化的大田作物长势无人机观测平台和应用方案。

科研主题：

n 无人机成像平台研发：轻简化作物长势无人机遥感观测平台、大田作物高通量表型多源遥感观测平台、低空叶绿素荧光传感器、基于消费级相机的高精度作物长势观测传感器等硬件平台研究

n 大田作物高通量表型多源遥感观测：基于超高清相机、多/高光谱相机、热红外相机、多角度倾斜相机等，在大田环境下获取多源遥感数据，并借助遥感图谱分析方法、深度学习方法、立体视觉方法提取和挖掘海量大田作物表型数据

负责人：张建