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    研究员/教授

    • 姓名：潘耀忠
    • 性别：男
    • 专家类别：教授/博士生导师
    • 所属部门：北京师范大学地理科学学部/尊龙凯时 - 人生就是搏!科学国家重点尊龙凯时 - 人生就是搏!
    • 职务：
    • 职称：教授
    • 社会任职：教育部教学指导委员会委员（测绘类）、国家减灾委员会专家、国家统计局统计尊龙凯时 - 人生就是搏!专家、中国地理信息产业协会理事
    • 电话：010-58806081
    • 传真：
    • 电子邮件：pyz@bnu.edu.cn
    • 个人网页：

      http://geot.bnu.edu.cn/Public/htm/news/5/180.html

    • 百人入选时间：
    • 杰青入选时间：
    • 通讯地址：北京市海淀区新街口外大街19号
    • 邮政编码：100875

      简历

    • 潘耀忠，地理学博士，现北京师范大学地理学院教授、博士生导师，教育部新世纪优秀人才，教育部教学指导委员会委员（测绘类），国务院特殊津贴专家，减灾委专家，国家统计局统计尊龙凯时 - 人生就是搏!专家，中国地理信息产业协会理事。长期从事尊龙凯时 - 人生就是搏!科学与技术在农业、统计、环境、灾害、金融保险等领域的理论、方法和应用研究工作。科技部“地球观测与导航技术领域”第一个“863”重点项目“国家统计尊龙凯时 - 人生就是搏!业务系统关键技术研究与应用”总体组组长。先后主持了国家863重点项目、国家科技支撑项目、国家发展与改革委员会卫星产业化专项、高分重大专项、国家自然科学基金等30余项国家级项目。出版《粮食作物种植面积统计尊龙凯时 - 人生就是搏!测量与估产》等专著5部，发表论文200余篇（SCI收录80余篇），发明专利20余项，软件著作权40余项。先后获北京市科学技术奖一等奖（排名第一），测绘科技进步奖一等奖（排名第一），国家统计局优秀成果奖等多项奖励。

      研究方向

    • 资源环境定量尊龙凯时 - 人生就是搏!
      尊龙凯时 - 人生就是搏!应用研究：农业、统计、环境、灾害、金融、保险

      承担科研项目情况

    • 1. 国家重点研发项目，课题负责人，地震风险暴露模型研究，2019-2021

      2. 国家高分重大专项，课题负责人，GF-7卫星高精度农作物信息提取技术，2018-2019

      3. 国家高分重大专项，课题负责人，农业统计调查子系统，2013-2017

      4. 国家高分重大专项，课题负责人，灾害监测与评估信息服务应用示范应用，2013-2017

      5. 国家发改委卫星发展专项，项目负责人，基于国产卫星的农业保险精确承保与快速理赔综合服务平台与应用示范，2013-2015

      6. 国家发改委卫星发展专项，项目负责人，基于自主卫星的农业统计快速调查综合服务平台，2012-2014

      7. 国家支撑计划项目，课题负责人，灾情综合研判与风险分析技术研究，2008-2011

      8. 863重点项目，项目负责人，国家统计尊龙凯时 - 人生就是搏!关键技术与应用，2006-2011

      9. 863重点项目，课题负责人，国家主产区种植面积尊龙凯时 - 人生就是搏!测量与估产业务系统，2006-2011

      10. 北京生态环境尊龙凯时 - 人生就是搏!年度监测项目，项目负责人，北京市统计局，2009-2025

      11. 平安产险GIS建设项目，项目负责人，中国平安财产保险股份有限公司，2014-2016

      获奖及荣誉

    • 1、中国粮食作物种植面积统计尊龙凯时 - 人生就是搏!测量业务系统，2015，测绘科技进步奖一等奖（排名第一）

      2、主要农作物面积多维多尺度立体统计尊龙凯时 - 人生就是搏!调查技术创新与应用，2018，北京市科学技术奖一等奖（排名第一）

      3、自然灾害尊龙凯时 - 人生就是搏!动态监测与评估关键技术研究与应用，2017，测绘科技进步奖一等奖（排名第四）

      代表性成果

    • 1. A generalized approach based on convolutional neural networks for large area cropland mapping at very high resolution.        Remote Sensing of Environment. September 2020. 247:111912        SCI(TOP)        2通讯
      2. Comparison of Remote Sensing Time-Series Smoothing Methods for Grassland Spring Phenology Extraction on the Qinghai–Tibetan Plateau.        Remote Sensing. October 2020. 12(20):3383        SCI(Q2)        3通讯
      3. Hargreaves ET0 equation regression correction and parameter spatialization for mainland China.        Applied Engineering in Agriculture, January, 2020, 36(5): 673-686        SCI(Q4)        2通讯
      4. A monthly regression correction model for the Hargreaves–Samani method in Mainland China.        Irrigation and Drainage, April， 2020,69(4):880-890.        SCI(Q4)        3通讯
      5. Gap-Filling of a MODIS Normalized Difference Snow Index Product Based on the Similar Pixel Selecting.        Remote Sens. March 2020, 12(7), 1077.        SCI(Q2)        4通讯
      6. A Cuboid Model for Assessing Surface Soil Moisture.        Remote Sensing, 2019, 11(24), 3034.        SCI(Q2)        2通讯
      7. Comparison of upscaling cropland and non-cropland map using uncertainty weighted majority rule-based and the majority rule-based aggregation methods.         Geocarto International, 2019, 34(2), pp.149-163.（Q4）        SCI(Q4)        2通讯
      8. Using a simulation analysis to evaluate the impact of crop mapping error on crop area estimation from stratified sampling.
              International Journal of Digital Earth, 2019, 12(9), pp.1046-1066.        SCI(Q4)        3通讯
      9. Calibration and Optimization of the ?ngstr?m–Prescott Coefficients for Calculating ET0 within a Year in China: The Best Corrected Data Time Scale and Optimization Parameters.        Water, 2019,11(8), 1706.        SCI(Q3)        3通讯
      10. Drought evolution and its impact on the crop yield in the North China Plain. Journal of Hydrology, 564, 984–996.        Journal of Hydrology, 2018, 64, 984–996.        SCI(TOP)        2
      11. Drought evaluation using the GRACE terrestrial water storage deficit over the Yangtze River Basin, China.        Science of the Total Environment. 2018, 634: 727-738.        SCI(TOP)        3通讯
      12. Thermal growing season and response of alpine grassland to climate variability across the Three-Rivers Headwater Region, China.        Agricultural & Forest Meteorology, 2016, 220(220):30-37.        SCI(TOP)        3通讯
      13. Greening of the Earth and its drivers.        Nature Climate Change. 2016;6(8):791-795.        （ESI高被引，热点论文） 750次        学生第一；共同作者
      14. Global Data Sets of Vegetation Leaf Area Index (LAI)3g and Fraction of Photosynthetically Active Radiation (FPAR)3g Derived from Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI3g) for the Period 1981 to 2011.         Remote Sens. 2013, 5, 927-948.        SCI(Q2，ESI高被引)，558次        3
      15. Extension of the growing season due to delayed autumn over mid and high latitudes in North America during 1982-2006.        Global Ecology and Biogeography, 2012, 21(2):260-271.        SCI(TOP，ESI高被引)        4
      16. A Changing-Weight Filter Method for Reconstructing a High-Quality NDVI Time Series to Preserve the Integrity of Vegetation Phenology.        IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2012,50(4):1085-1094.        SCI(TOP)        2通讯
      17. Winter wheat area estimation from MODIS-EVI time series data using the Crop Proportion Phenology Index.        Remote Sensing of Environment, 2012,119:232-242.        SCI(TOP)        1
      18. Mapping Cropland Distributions Using a Hardand Soft Classification Model.        IEEE Transactions On Geoscience And Remote Sensing, 2012,50,4301-4312.        SCI(TOP)        1

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