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  2019.10.22

  王锋访问英国利兹大学、剑桥大学和牛津大学学术交流

  荒漠化所所长卢琦研究员、王锋研究员和包英爽副研究员于10月22日-28日访问英国利兹大学、剑桥大学和牛津大学，就荒漠生态质量评估及生态系统保护、全球土地退化零增长实现途径和筹建全球干旱区研究联盟等进行交流和协商。

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  2019.10.21

  研究生李晓雅赴浑善达克榆树疏林草原大样地完成无人机影像数据采集

  10月21-23日，课题组研究生李晓雅前往浑善达克榆树疏林草原大样地，采集了整个样地的无人机影像，完成本年度最后一次观测。

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  2019.9.27

  课题组成员参加第六届青年地学论坛

  10月12日-10月15日，课题组王锋、韩东、姬婕参加第六届青年地学论坛“干旱区生态、水文前沿”专题，并分别以“基于无人机和机器学习的干旱区植被检测工具及在生态学野外取样设计的启示.”，“高强度放牧对温带半干旱区榆树疏林木本植物的破坏更明显”，“基于无人机平台的浑善达克沙地榆树疏林草原植被生物量估算”为题作学术报告。

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Papers

1. Haozhou Wang, Dong Han, Yue Mu, Lina Jiang, Xueling Yao, Yongfei Bai, Qi Lu, Feng Wang*. 2019. Landscape-level vegetation classification and fractional woody and herbaceous vegetation cover estimation over the dryland ecosystems by unmanned aerial vehicle platform. Agricultural and Forest Meteorology, 278: 107665 .DOI: 10.1016/j.agrformet.2019.107665
2. Feng Wang*, Xubin Pan, Cynthia Gerlein-Safdi, Cao Xiaoming, Wang Sen, Gu Lianhong, Wang Dongfang, Qi Lu*. 2019. Ecological restoration in Northern China: a contrasted picture. Land Degradation & development. DOI: 10.1002/ldr.3314
3. 王锋*，卢琦. 2019. 沙地樟子松散生单木的天然更新幼苗空间分布模型. 林业科学.55(8)：1-8
4. 姚雪玲，姜丽娜，李龙，王锋，吴波，郭秀江.2019.浑善达克沙地6种灌木生物量模拟. 生态学报.39(3)：905-912
5. 吴隐，韩东，姚雪玲，张静，王锋*. 2019. 基于无人机高分辨率航空影像的榆树疏林空间分布格局及其地形效应. 热带地理.39(4)：531-537
6. Wu Rina, Cong Weiwei, LI Yonghua, LI Siyao, WANG Dongfang, Jia Zhiqing*, Wang Feng*. 2019. The Scientific Conceptual Framework for Ecological Quality of the Dryland Ecosystem: Concepts, Indicators, Monitoring and Assessment. Journal of Resources and Ecology. 2019 10(2): 196-201.DOI: 10.5814/j.issn.1674-764x.2019.02.010
7. Wang Shaoqiang, Wang Junbang, Zhang Leiming, Xiao Zhishu, Wang Feng, Sun Nan, Li Daiqing, Chen Bin, Chen Jinghua, Li Yue, Wang Xiaobo, Wang Miaomiao. 2019 A National Key R&D Program: Technologies and and Guidelines for Monitoring Ecological Quality of terrestrial ecosystems in China. Journal of Resources and Ecology. 2019, 10(2): 105-111.
8. 韩东，王浩舟，郑邦友，王锋*. 2018. 基于无人机和机器学习算法的榆树疏林草原植被分类和覆盖度动态估计.生态学报.38(18): 6655⁃ 6663
9. Yue Mu, Feng Wang*, Bangyou Zheng, Wei Guo, Yiming Feng*. 2018. A rapid image-based method to determine the morphological characteristics of gravels on desert pavement. Geomorphology. 304, 89–98. DOI: 10.1016/j.geomorph.2017.12.027
10. 穆悦,冯益明,高翔,韩东,吴隐,张谱. 2018. 基于无人机图像的戈壁表面砾石特征变化研究[J].林业科学研究, 31(2):55-62
11. Feng Wang*. 2017. Artificial intelligence in research: UAV and artificial intelligence. Science. 357: 28-29. DOI: 10.1126/science.357.6346.28

Conference

1. Feng Wang.Sun-induced chlorophyll fluorescence of four temperate tree species under short-term heat events. AGU 2019. San Francisco, CA, USA. 9-13 December.(学术报告)
2. 王锋. 基于无人机和机器学习的干旱区植被检测工具及在生态学野外取样设计的启示. 第六届青年地学论坛.2019年10月12日-16日.（学术报告）
3. 韩东. 高强度放牧对温带半干旱区榆树疏林木本植物的破坏更明显. 第六届青年地学论坛.2019年10月12日-16日.（学术报告）
4. 姬婕. 基于无人机平台的浑善达克沙地榆树疏林草原植被生物量估算. 第六届青年地学论坛.2019年10月12日-16日.（学术报告）
5. 王锋. 人工智能改变林业——利用无人机智能监测沙化土地和植被恢复”的专题讲座. 国家林业和草原局管理干部学院北戴河分院 .2019年8月21日-24日.（培训报告）
6. 王锋. 大数据在防沙治沙工程评价、管理和政策中的应用与挑战. 全国防沙治沙政策培训班. 中国山东淄博原山林场.2019年4月25-26日.（培训报告）
7. 王锋. Sun-induced chlorophyll fluorescence detects the response of tree species to extreme heat events. EGU General Assembly 2019. Vienna, Austria, 12-17 April.
8. 王锋. UAV-HiRAP: 基于无人机平台的植被分类和盖度估计工具及在生态学野外取样设计的启示. 第二届无人机生态/地理应用研讨会. 中国广州，2018年12月26-28日.（学术报告）
9. 王锋. 植被与荒漠化。中国林业科学研究院“林科讲坛”，2018年12月17日.（学术报告）
10. 王锋. UAV-HiRAP: 基于无人机平台的旱地生态系统植被分类和盖度估计工具.第一届植被遥感学术研讨会.中国南京，2018年10月26-28日.（学术报告）
11. 王锋. 2018. 大数据在精准治沙工程评价、管理和政策中的应用与挑战. 三北工程精准治沙技术与管理培训班. 中国内蒙古阿拉善左旗。9月19日
12. 韩东，王浩舟，王锋*. 2018. 基于无人机和机器学习算法的榆树疏林草原植被分类和覆盖度动态估计. 第17届中国生态学大会，生态遥感与应用分会. 中国南京，5月4-6日.（学术报告）
13. Feng Wang. 2017. How to apply unmanned aerial vehicle and artificial intelligence to monitor ecological plots in dryland ecosystem. The workshop of monitoring techniques of observation stations in China Terrestrial Ecological Research Network. Nanning, China, 13-15 December. (Oral)
14. Feng Wang. 2017. The study on vegetation and landforms classification coupled unmanned aerial vehicle and artificial intelligence. The Congress of China Physical Geography. Nanjing, China, 20-22 November. (Oral)
15. Haozhou Wang, Feng Wang*, Xueling Yao, Yue Mu, Yongfei Bai*, Qi Lu*. 2017. UAV-HiRAP: A novel method to improve landscape-level vegetation classification and coverage fraction estimation with unmanned aerial vehicle platform. The 12th International Congress of Ecological (INTECOL). Beijing, China, August 21-25.(Oral).
16. Wang Feng. 2016. Near-ground remote sensing of ecology and environment monitoring: application and perspective. Lecture. Chinese Agriculture University. Beijing, China, 16 December.（Oral）
17. Mu Yue, Wang Feng*, Zheng Bangyou, Feng Yiming*. 2016. The gravel coverage and size of Gobi desert analyzed by a rapid image-based method[C]. IUFRO Regional Congress for Asia and Oceania 2016, Beijing, China, 24-27 October(Poster)
18. Wu Yin, Zhang Jing, Yao Xueling, Guo Binbin, Wang Feng*. 2016. A novel spatially explicit model for sparse forest pattern based on digital terrain data. IUFRO Regional Congress for Asia and Oceania 2016, Beijing, China, 24-27 October.(Poster)
19. Wang Feng. 2016. UAV: the application in the ecological monitoring. Lecture. Chinese Academy of Inspection and Quarantine. Beijing, China, 16 August.(oral)

Software copyrights

1. 无人机高精度影像分析平台[简称: UAV-HiRAP] v3.0 2019. 软著登字第2019SR0286422
2. 中国沙地基础地理信息数据平台[简称：GIP-DLC] v2.0 2018. 软著登字第2018SR921265
3. 无人机高精度影像分析平台[简称: UAV-HiRAP] v2.0 2017. 软著登字第2017SR558256
4. 无人机高精度影像分析平台[简称: UAV-HPIAP] v1.0 2016. 软著登字第2016SR198498
5. 中国沙地基础地理信息web系统. 2016. 软著登字第2016SR036010

Invention Patents

1. 一种基于无人机的景观尺度植被覆盖度的计算方法及系统：2019.中国，20160913357.8