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陈仲新

发布者:管理员发布时间:2018-11-30作者:来源:点击量:

  教育经历:

  1987.09-1991.07 北京大学地理学系/城市与环境学系,自然地理学,理学学士

  1991.09-1994.07 中国科学院植物研究所,植物学,理学硕士

  1995.09-1998.07 中国科学院植物研究所,植物学,理学博士

  工作经历:

  1994/08-1999/03 中国科学院植物研究所,助研

  1997/10-1998/02 美国加利福尼亚大学(伯克利),访问学者

  1999/04-2000/12 中国农业科学院农业自然资源和农业区划研究所,助研

  2001/01-2006/12 中国农业科学院农业自然资源和农业区划研究所/中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,副研究员

  2000/09-2000/12 日本农林水产省国际农业研究中心,访问学者

  2002/10-2002/12 瑞典于默奥大学基律纳空间建模中心,访问学者

  2007/01-至今 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,研究员

  2009/01-2009/03 美国马里兰大学,高级访问学者

  2013/02-2013/04 美国乔治梅森大学,高级访问学者

  2015/02-2015/08 美国乔治梅森大学,高级访问学者

  研究方向:

  农业遥感;农业空间信息技术应用

  专家类别:

  2015年,农业部全国农业科研杰出人才

  职务:

  中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 农业遥感研究室主任

  社会任职:

  中国农业资源与区划学会农业遥感专业委员会 主任

  国际数字地球学会成像光谱对地观测委员会 副主任委员

  中国自然资源学会自然资源信息系统研究专业委员会 副主任

  承担科研项目情况:

  近5年主持的国家级科研项目

  国家自然科学基金面上项目课题:区域作物生长模拟遥感数据同化的不确定性研究(项目号41371396,2014-2017年)

  国家自然科学基金地区与组之间合作项目:基于定量遥感和数据同化的区域作物监测与评价研究(项目编号61661136006,2016-2019年)

  948计划项目:农业遥感监测系统关键技术引进(项目号2016-X38,2016-2017年)

  欧盟第七框架计划(FP7)项目子课题:MODEXTREME -- MODelling vegetation response to EXTREMe Events (项目号FP7-613817,2013-2017年)

  国家外专局引智项目:作物生长进程遥感监测技术合作(项目号20140326008,2014年)

  韩国农业振兴厅项目,利用卫星和航空图像融合技术对作物状况进行评价研究(2016-2017年)

  获奖及荣誉:

  2012年, 国家科技进步二等奖,主要农作物遥感监测关键技术研究及业务化应用(排名第6)

  2014年, 国家科技进步二等奖,农业旱涝灾害遥感监测技术(2014)(排名第5)

  2016年,国家科技进步二等奖,国产陆地卫星定量遥感关键技术及应用(排名第5)

  2008年,北京市科学技术奖,国家级农情遥感监测信息服务系统研究与开发(排名第2)

  代表论著:

  陈仲新,任建强,唐华俊,史云,冷佩,刘佳,王利民,吴文斌,姚艳敏,哈斯图亚. 我国农业遥感研究应用进展与展望. 遥感学报. 2016, 20(5):748-765.

  Hasituya, Chen Zhongxin*. Mapping Plastic-Mulched Farmland with Multi-Temporal Landsat-8 Data. Remote Sensing. 2017, 9(6): 557. doi:10.3390/rs9060557.

  Li He, Chen Zhongxin*, Liu Gaohuan, Jiang Zhiwei, Huang Chong. Improving Winter Wheat Yield Estimation from the CERES-Wheat Model to Assimilate Leaf Area Index with Different Assimilation Methods and Spatio-Temporal Scales. Remote Sensing. 2017, 9(3): 190. doi:10.3390/rs9030190.

  LI He,JIANG Zhi-wei,CHEN Zhong-xin*, REN Jianqiang, LIU Bin, Hasituya. Assimilation of temporal-spatial leaf area index into the CERESWheat model with ensemble Kalman filter and uncertainty assessment for improving winter wheat yield estimation[J]. Journal of Integrative Agriculture, 2017, 16(10): 2283-2299. Doi:10.1016/S2095-3119(16)61351-5

  Jiang Zhiwei, Chen Zhongxin*, Chen Jin, et al. Application of crop model data assimilation with particle filter for estimating regional winter wheat yields [J]. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of, 2014, 7(11):4422-4431.


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