中国农科院| English| 数字农科院| 综合办公平台| 邮箱登陆| 联系我们
陈仲新及其团队入选第二批农业科研杰出人才及其创新团队
发布者：管理员发布时间：2015-11-25作者：Admin来源：人事处点击量：
日前，农业部第二批农业科研杰出人才及其创新团队评选结果揭晓，我所陈仲新研究员及其农业空间信息技术团队入选第二批农业科研杰出人才及其创新团队。
陈仲新，男，现任中国农业科学院农业资源与农业区划研究所研究员，博士生导师，农业遥感与数字农业研究室主任、农业部农业信息技术重点实验室副主任。长期以来主要从事农业空间信息技术研究与应用的科研工作，包括农情遥感监测技术与系统、遥感数据同化、高分农业遥感应用、农业空间信息技术系统与标准等研究方向并取得了显著成绩。发表各类论著133篇部，含SCI论文10篇/EI论文31篇，其中第一作者或通讯作者论文38篇，SCI论文5篇、EI论文19篇；获软件著作权9项，获专利5项。获国家科技进步二等奖2项、北京市科学技术奖3项、中华农业科技奖2项、中国农业资源区划学会科学技术奖一等奖2项、二等奖1项。曾于2009年和2013年两次获得本所科研标兵称号，其领导的农业遥感研究室于2007-2014年连续7年获得本所文明处室标兵。在国际合作方面，将我国农情遥感监测系统纳入了全球农业遥感监测计划，通过GEO框架、FP7项目、948项目以及国际合作重大项目、外专局引智项目等与欧盟、美国等主要农业空间信息技术研究机构建立了紧密的合作，推动了我国该学科领域的发展与国际化。
陈仲新研究员及其农业空间信息技术团队精诚合作，在农业空间信息技术方法、空间模型、系统开发及其在农业应用等方面取得了一系列创新性研究成果，推动了学科发展，并将成果应用服务国家经济建设与管理决策，产生了明显效益。
主要研究进展及成果包括：（1）改进了我国主要作物的遥感面积监测的抽样框架及面积外推系统，从以前的以统计数据为基本抽样框，改变为以同年度遥感数据估算的面积数据为抽样框，提高了抽样数据与总体数据的一致性，改善了系统抽样外推精度；⑵研究采用亚象元分类（Sub-pixel classification）技术，利用不同分辨率遥感数据相结合提取土地利用类型面积，提出了NDVI线性混合模型（NLMM），建立了冬小麦亚象元分类的遥感模型，提高作物面积遥感监测精度；⑶利用Holdridge模型建立了我国的生命地带系统，用于土地利用与土地覆盖研究，计算了我国土地覆盖变化及生态系统效益的价值在全球变化背景下的变化，对我国未来的可持续发展具有重要价值；⑷通过与欧盟、美国等作物估产系统的比较，提出了模拟模型、统计模型、趋势预报等多种方法结合的适用于我国的综合农情遥感监测的系统方法,并开始农作物遥感监测业务运行系统的改进；⑹利用GIS技术，在技术先进性、运行实用性、经济合理性等原则的指导下，完成了我国第一套国家级农业资源空间信息系统的开发与应用，为农业资源区划生产决策提供信息支持，并为省级农业资源数据库建设提供了良好示范；⑺以MODIS和高分遥感数据为主，建立了我国农业遥感数据产品开发、验证与共享服务系统，完成了42种农业遥感高级数据的算法开发、验证与共享，在农业资源环境科研及生产决策中发挥了重要作用；⑻组织、参加农情遥感监测系统的业务运行工作，通过农业部农情遥感信息发布系统及科技部国家遥感中心国办信息服务系统，连续10年每年为国家提供大量实时的农情遥感监测信息，为国家宏观决策提供了有效信息服务，产生良好社会效益和显著经济效益。⑼多次参加国家对地观测发展战略研究，完成国家对地观测发展战略研究报告，共同提出我国遥感科学数据的分类系统，为对地观测遥感科学数据共享奠定了基础，成为国家遥感中心遥感科学数据共享网工作组成员；积极参与国际对地观测系统（GEOSS）的活动，作为整合陆地观测系统（IGOL）农业组专家成员参加GEOSS－IGOL的实施方案编写。
