地理信息技术及应用

课程编码：180209095136M2003H 英文名称：Geographic Information Technology and Its Applications 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业核心课 主讲教师：张百平等

地理信息技术是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示、描述的技术系统，是构建“数字农业”的重要技术基础，在农业大数据获取、分析与管理，农作物生长与发育状况、生长环境监测等方面起着重要的作用。通过本课程的学习，使研究生掌握数字农业的信息化技术与方法，并了解当前地理信息技术的研究方法与手段，把握地理信息技术的国际前沿；通过实际案例与应用研究，使研究生熟悉地理信息技术在数字农业领域的应用，综合运用所学知识、开拓研究思路。

无

第一章 地理信息技术概论
第1节 地理信息技术概论 1学时 张百平
第2节 地理信息技术与数字地球 1学时 张百平
第3节 时空知识图谱与大模型 2学时 姚永慧
第二章 地理数据采集
第1节 地理数据的类型 1学时 姚永慧
第2节 历史资料收集与分析 1学时 姚永慧
第3节 实地调查与测量 1学时 姚永慧
第4节 地面观测与对地观测 1学时 姚永慧
第三章 地理数据的分析与表达
第1节 经典统计分析方法 2学时 姚永慧
第2节 地统计分析方法 2学时 姚永慧
第3节 空间分析方法 2学时 姚永慧
第4节 空间数据挖掘与知识发现 1学时 姚永慧
第5节 大数据与云计算 1学时 姚永慧
第四章 数字高程模型分析
第1节 数字高程模型概论 1学时 张百平
第2节 基于DEM的地形分析 2学时 张百平
第3节 基于DEM的山区气候特征分析 2学时 张百平
第4节 基于DEM的山地植被分布分析 3学时 张百平
第五章 遥感数据分析
第1节 遥感概论 2学时 姚永慧
第2节 遥感智能分析模型与方法 2学时 姚永慧
第3节 融合知识图谱的植被遥感智能提取模型 2学时 姚永慧
第4节 植被指数计算与分析 2学时 姚永慧
第5节 森林地上生物量的遥感估算 2学时 姚永慧
第六章 地理信息技术与数学农业应用案例
第1节 农业旱情监测技术 2学时 姚永慧
第2节 田间精细化管理 2学时 姚永慧
第3节 洪水风险分析 2学时 姚永慧

张百平，男，中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，研究员、博导。兰州大学地理系学士（1983），北京大学地理系硕士（1985），中国科学院博士（1992）；多年从事山地地理与山地生态研究，参加了青藏高原“七五”、“八五”和“九五”的考察和研究项目，对青藏高原的大部分地区（昆点击此处添加图片说明仑山-喀喇昆仑山，阿尔金山，羌塘高原，可可西里，阿里地区，藏南谷地，山南地区，林芝地区等）、喜马拉雅西段（巴基斯坦北部）、欧洲阿尔卑斯地区的地理与环境都进行过考察和研究。主持自然科学基金项目4项，承担科技基础资源调查专项“中国南北过渡带综合科学考察”，对南北过渡带的植被、土壤、气候、水文及资源等进行了深入调查和研究。代表性研究成果和学术奖励情况如下：（1）张百平. 中国南北过渡带研究的十大科学问题, 地理科学进展, 2019, 38(3): 305-311 .（2）张百平; 姚永慧; 肖飞等; 秦岭中部山地落叶阔叶林超级垂直带的发现与意义, 地理学报, 2022, 77(9): 2236-2248.（3）论文“中国南北过渡带研究的十大科学问题”（地理科学进展，2019年3期）获得了中国科技精品期刊顶尖论文（F5000）和中国地理学会第四届（2018-2020年）优秀论文奖。（4）“中国1:100万数字地貌图研究及其应用”获中华人民共和国国务院2009年科技进步二等奖, 排名第10.
姚永慧，女，中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，副研究员、硕导。中国地质大学学士（1992），中国地质大学硕士（1996），中国科学院地理科学与资源研究所博士（2000）。多年从事地理信息、遥感及其在山地生态中的应用研究，主持自然科学基金项目3项，作为研究骨干参与科技基础资源调查专项“中国南北过渡带综合科学考察”、国家重点研发计划“群智协同时空知识图谱与知识服务”、中国科学院A类战略性先导科技专项“泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设”以及中国科学院基础与交叉前沿科研B先导专项“数据-模型驱动地理智能系统与典型场景应用”等科研项目，在地理空间分析、植被遥感智能分析等方面展开了深入的研究。代表性研究成果如下：（1）Xie Wenqi, Yao Yonghui. Quantifying human activity intensity in the Qinling- Daba Mountains. People and Nature, 2024, 00, 1–16. (2) Baoguo Wang; Yonghui Yao. Mountain Vegetation Classification Method Based on Multi-Channel Semantic Segmentation Model, Remote Sensing, 2024, 16(2): 256. (3) Yao Yonghui, Cui Lulu. Vegetation Dynamics in the Qinling‐Daba Mountains through Climate Warming with Land‐Use Policy, Forests, 2022, 13(1361). (4) Yao Yonghui, Suonan, Dongzhu, Zhang Junyao. Compilation of 1:50,000 vegetation type map with remote sensing images based on mountain altitudinal belts of Taibai Mountain in the North-South transitional zone of China, Journal of Geographical Sciences, 2020, 30(2): 267-280.(5) Yao Yonghui, Hu, Yufan, et al. Spatial patterns of Pinus tabulaeformis and Pinus massoniana forests in Qinling-Daba Mountains and the boundary of subtropical and warm temperate zones, Journal of Geographical Sciences, 2020, 30(9): 1523-1533.