6月5日，高科院 “高原资源环境遥感与地理信息系统” 科研团队带头人潘耀忠教授和团队成员、我校地理科学学院教授陈琼在国际遥感领域TOP期刊《Remote Sensing of Environment》（《环境遥感》）合作发表了题为“A generalized approach based on convolutional neural networks for large area cropland mapping at very high resolution”的学术论文。该TOP期刊影响因子8.218，在国际遥感研究领域具有重要的学术影响地位。该篇科研论文的发表是高科院资源与环境研究领域取得的重要科研进展。
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该科研团队针对现有的与农田相关的全球数据集受到空间分辨率不足的限制，无法正确表示地块分布区域，且精度不理想，妨碍了在区域尺度上进行的实际应用的问题，对使用多种高空间分辨率（VHSR）卫星系统提供的亚米级遥感影像，提出了一种基于深度卷积神经网络的高分辨率农田作业图自动学习方法。团队研究发现，通过修改的金字塔场景分析网络（PSPNet），将深度长距离特征与阴影局部特征相结合，提供具有高细节的预测，结合低层和高层特征进行最终分类是一种有效且准确的农田制图策略，可以从异质和零散的景观中明确提取农田区域。团队将MPSPNet与其他CNN模型进行比较分析后，发现MPSPNet在利用VHSR遥感影像提取农田区块具有明显的优势和较强的泛化能力。该项研究为我国及时、准确地圈定大面积的耕地面积，有效进行农业监测和解决粮食安全问题具有重要的现实意义。
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“高原资源环境遥感与地理信息系统研究”团队在校召开学术会议
高科院建院一年多来，已获批各类科研项目20项，出版学术著作97册，发表SCI、SSCI论文、CSCD论文及其他学术论文数十篇，在推动国家第二次青藏高原综合科考任务落地青海开展科考工作中发挥了突出作用。同时，高科院在青藏高原科考研究服务保障系统建设、“高原微藻研究与应用”项目、青海大生态产业建设等方面取得重要进展，得到省委省政府及相关厅局的高度重视和认可，为提升学校科研创新能力和学术影响力发挥了积极作用。
