各有关单位：

　　 我校刘桂林副研究员参与中国农业科学院主持的“农业气象遥感关键参数反演技术及应用”成果拟申报中国产学研合作促进奖，特进行公示。公示期： 2019 年 8 月 19日至  2019 年 8月  25日。

　　如对上述项目有异议，请于公示期内实名向科技处反映。
　　联系人：许老师

　　 联系电话：85211201，13710788405。

科技处

2019年8月19日

附：详细公示内容

1.成果名称：农业气象遥感关键参数反演技术及应用

2.主要完成单位：（1）中国农业科学院农业资源与农业区划研究所、（2）国家气象中心、（3）北京师范大学、（4）华南师范大学

3.本单位参与人：刘桂林（排名第九）

4.成果摘要：

面向北京和国家对气象预报和农业灾害及农情监测信息高效获取的迫切需求，立足于高中低分辨率遥感卫星数据日益丰富的现状，创建了基于高-中-低分辨率遥感数据的关键农业气象参数反演技术，每个参数反演算法都具有原创性，均发表在国内外权威刊物上，具有全球遥感监测业务应用能力。为国家农情和灾害监测服务，保障国家粮食安全。

    通过利用同极化不同频率微波指数克服粗糙度的影响，建立了标准极化微波指数模型，提高了土壤水分反演精度。该方法通过比值法克服了以往需要同步获得大尺度地表温度的困难，反演误差降低了10％。发明了一套利用GPS地面反射信号反演土壤水分的装置和方法，填补了国内在地面一定高度获得大面积土壤水分参数仪器的空白，解决了星上土壤水分验证时地面点观测难以匹配且缺乏代表性的难题。

    首次提出利用地表温度和发射率作为先验知识，建立迭代优化的人工智能方法，从而使得直接从遥感数据大面积反演近地表空气温度的反演方法变得通用，误差大约1 K。在此基础上，进一步利用大气水汽含量作为先验知识提高近地表空气温度反演精度。提出利用卡曼滤波迭代优化方法估算窄波段、宽波段发射率及大气水汽含量，提高了反演精度，MODIS数据估算误差在0.01以内。

    通过利用近红外波段克服以往算法需要从气象站点获得水汽的困难，提出了地表温度反演的新劈窗算法，简化了反演过程，提高了反演精度。针对多热红外波段数据，通过建立邻近波段发射率之间的关系，克服方程不足的困难，提出了同时反演地表温度和发射率的多波段反演算法，并利用深度学习神经网络进行优化计算，提高了反演精度和算法适用性。提出了全天候的被动微波数据的地表温度反演方法，解决了有云情况下热红外无法准确反演地表温度的难题，从而克服了以往需要同步测量地面温度数据的困难，为不同传感器之间的参数反演相互校正提供实际应用和理论依据，解决了有云情况下热红外无法准确反演地表温度的难题。针对风云数据，提出了积雪和冻融监测方法，并在此基础上改进和拓展了蒸散发模型。

    研究成果在国家重大自然灾害监测中发挥了重要作用，得到国家相关部门认可，为防灾减灾提供了有力支撑，凸显了遥感在大尺度灾害监测中的作用，获得了显著的科学、社会与经济效益。发表相关研究论文200余篇，获得相关授权发明专利9项，授权软件著作权15个，并获得茅以升科技奖-北京青年科技奖1项、中国农业科学院青年科技创新奖1项、中国农业资源与区划学会科技进步一等奖1项、中国产学研促进奖1项、“施雅风冰冻圈与环境基金”青年科学家奖1项和中国农业科学院建院60周年卓越奉献奖1项，第一完成人因此获得全国优秀科技工作者荣誉称号。