可持续发展目标评估遥感方法

课程编码：1802151404X4P3005H 英文名称：Remote Sensing Methods for Evaluating Sustainable Development Goals 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业课 主讲教师：李晓松等

"本课程面向可持续发展目标（SDG）核心指标，系统讲授遥感与地球大数据支撑下的指标评估方法与技术体系，重点涵盖生态环境、气候变化及社会经济等领域的典型指标计算方法与数据驱动分析流程。课程将围绕多源遥感数据融合、指标构建与反演方法、时空动态分析及综合评估等关键技术展开，通过案例教学提升学生开展SDG指标遥感定量评估与科学研究的能力。
要求：学生具有遥感原理基础、图像处理基础，并有一定编程和软件应用能力（Python/Matlab/GEE）"

遥感概论

第一章 全球SDG框架
第1节 SDG背景与指标体系介绍 2.0学时
第2节 相关国际公约内容 1.0学时
第3节 全球可持续发展进程 1.0学时
第4节 遥感与数据能力 2.0学时
第二章 生态环境指标及其遥感评估方法
第1节 可持续森林管理 2.0学时
第2节 生物多样性保护 3.0学时
第3节 土地退化零增长 3.0学时
第4节 生态资产与生态产品核算 2.0学时
第三章 气候变化指标及其遥感评估方法
第1节 气候变化相关灾害 3.0学时
第2节 温室气体监测 2.0学时
第3节 全球气候脆弱区 3.0学时
第4节 气候变化对全球SDG影响 2.0学时
第四章 社会经济指标及其遥感评估方法
第1节 经济活动与贫困相关指标 2.0学时
第2节 能源活动 2.0学时
第3节 城市与交通 2.0学时
第4节 人体健康 2.0学时
第五章 SDG进展评估与后2030指标体系
第1节 SDG进展评估与决策支持 4.0学时
第2节 后2030指标体系思考 2.0学时

1.李晓松研究员，现任可持续发展大数据国际研究中心（CBAS）SDG?15全球联络员、联合国防治荒漠化公约（UNCCD）国家报告区域支撑中心主任，以及地球观测组织土地退化零增长（GEO-LDN）旗舰计划工作组联合牵头人。长期从事荒漠化遥感监测评估与智能治理研究，在荒漠化防治领域具有重要影响。主持国家重点研发计划、国家自然科学基金等国家级科研项目30余项，在荒漠化监测评估与智能治理等方面形成了系统性研究成果。相关成果获国家科技进步奖二等奖（2018年）、北京市科学技术奖一等奖（ 2024年）以及中国科学院青年科学家国际合作伙伴奖（2025年）等国内外重要奖项。在国际合作与全球治理方面，申请人构建了全球土地退化零增长地球大数据评估体系，完成了2015年来全球尺度土地退化零增长跟踪评估。作为SDG?15 全球联络员，组织参与《地球大数据支撑可持续发展目标报告》（2019–2025），该报告连续多年由国家正式发布。在技术与应用方面，牵头发起“全球荒漠化监测与数字治理”国际倡议，研发了多个高精度全球荒漠化公共数据产品以及在线工具。相关数据、方法与科学发现得到了联合国及中国政府的采用与高度认可。
2.黄磊副研究员，中科院青促会会员，主要研究方向为冰川、气候变化与可持续发展目标综合影响监测评估。提出了通过卫星遥感，识别亚洲高山区冰川面积变化、冰川季节性积累类型的新方法；通过多源大数据，监测指标进展并开展中国和全球可持续发展进程评估。担任《地球大数据支撑可持续发展目标报告》SDG 13气候行动章节负责人以及中国可持续发展目标综合评估负责人，该报告由国家领导人在联合国大会期间发布，关于中国SDG进展评估的成果，被国家发改委、联合国秘书长引用。在SDG指标计算和评估、亚洲高山区冰川与气候变化等领域，以第一或通讯作者发表SCI论文近30篇，在Science Bulletin、The Innovation等高影响因子期刊发表论文5篇，在遥感领域Top期刊Remote Sensing of Environment以第一作者发表论文5篇。可持续发展目标地球大数据评估关键技术与应用获得2023年测绘科学技术特等奖。