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邵远征，武汉大学地球空间信息技术协同创新中心，副研究员；曾任美国乔治梅森大学空间科学与系统中心助理研究员（2008年10月至2011年1月）及研究助理教授（2008年10月至2014年4月）；2016年9月入选武汉东湖高新区第九批“3551光谷人才...
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Personal information
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出生日期：1983-10-08
电子邮箱：yshao@whu.edu.cn
入职时间：2014-04-01
所在单位：地球空间信息技术协同创新中心

Educational experience
育经历
[1] 2006.9-2011.12 武汉大学|地理信息系统|博士学位|博士研究生毕业

[2] 2002.9-2006.6 西安科技大学|地理信息系统|学士学位|本科(学士)



Work experience
作经历
[1]2018.1-至今社会地理计算联合研究中心

[2]2014.4-至今地球空间信息技术协同创新中心

[3]2008.10-2014.3空间信息科学与系统中心|美国乔治梅森大学|助理研究教授



Social Appointments
会兼职
[1]2014.1-至今 国际地理信息标准化技术委员会(ISO/TC 211)专家组成员
[2]2012.1-2019.1 国际地球科学与遥感大会（IGARSS）科学委员会成员
[3]2010.1-2016.12 开放式地理信息系统协会(OGC)元数据服务标准工作组成员



邵远征

Research direction
究方向
农业遥感
基于遥感技术和数据，研究其在农业领域的应用。重点研究农业干旱，洪灾的评估与监测、植被指数分析与理解、农作物生长模型。
地理信息共享的与互操作理论模式
研究对地观测数据与信息的共享与互操作模式。致力于设计与实现一站式的数据共享框架，解决接口与元数据模型的异构性，从而整合现有分布式的数据中心。使得跨领域研究，如全球变化和农业研究，能够无缝地获取研究所需数据。
地理空间数据标准化处理
研究异构地理空间数据的标准化处理模式与框架。基于现有的OGC，ISO标准，为异构数据的处理构建一个标准的服务接口。重点研究异构数据元数据层面一致性表达与数据质量控制。

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科学研究
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研究领域
地理信息共享的与互操作理论模式
研究对地观测数据与信息的共享与互操作模式。致力于设计与实现一站式的数据共享框架，解决接口与元数据模型的异构性，从而整合现有分布式的数据中心。使得跨领域研究，如全球变化和农业研究，能够无缝地获取研究所需数据。
地理空间数据标准化处理
研究异构地理空间数据的标准化处理模式与框架。基于现有的OGC，ISO标准，为异构数据的处理构建一个标准的服务接口。重点研究异构数据元数据层面一致性表达与数据质量控制。
农业遥感和地理空间大数据
基于遥感技术和数据，研究其在农业领域的应用。重点研究农业干旱，洪灾的评估与监测、植被指数分析与理解、农作物生长模型；针对地理空间大数据的特征，重点研究大数据技术在环境保护领域的应用。


论文成果
[1]. DEM Explorer: An online interoperable DEM data sharing and analysis system. Journal of Environmental Modelling & Software. 38. 2012.
[2]. GEOSS Component and Service Registry: Design, Implementation and Lessons Learned. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 5. 1678-1686. 2012.
[3]. Real-Time Estimation of Corn Progress Stages using Hidden Markov Models with Multisource Features. Remote Sensing. 1734-1753. 2013.
[4]. Federated Catalogue for Discovering Earth Observation Data. Photogrammetrie - Fernerkundung - Geoinformation. 1. 43-52. 2013.
[5]. Implementation of Geospatial Data Provenance in a Web Service Workflow Environment with ISO 19115 and ISO 19115-2 Lineage Model. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing - Geoscience Data Provenance. 2013.

专利
暂无内容

著作成果
[1]. 室内地图数据模型与表达 .中国国家标准化管理委员会
[2]. Geographic information — Content components and encoding rules for imagery and gridded data — Part 2: Implementation schema .ISO
[3]. Geographic information -- Ontology -- Part 4: Service ontology .ISO
[4]. 地理信息 元数据 第1部分：基础 .中国国家标准化管理委员会
[5]. 地理信息在线共享接口规范 .中国国家标准化管理委员会

科研项目
[1]. 国有自然资源（资产）报告评价指标体系设计.
[2]. 自然资源与生态状况一体化遥感监测典型应用示范研究.
[3]. 国家重点研发计划. 面向对地观测的Web格网服务、标准及其互操作应用展示. 2019YFE**.
[4]. 科技部重大专项. 地理信息和遥感关键国际标准研究.
[5]. 科技部重大专项. 时空信息共享与集成技术方法标准研制.

科研团队
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邵远征

Research direction
究方向
农业遥感
基于遥感技术和数据，研究其在农业领域的应用。重点研究农业干旱，洪灾的评估与监测、植被指数分析与理解、农作物生长模型。
地理信息共享的与互操作理论模式
研究对地观测数据与信息的共享与互操作模式。致力于设计与实现一站式的数据共享框架，解决接口与元数据模型的异构性，从而整合现有分布式的数据中心。使得跨领域研究，如全球变化和农业研究，能够无缝地获取研究所需数据。
地理空间数据标准化处理
研究异构地理空间数据的标准化处理模式与框架。基于现有的OGC，ISO标准，为异构数据的处理构建一个标准的服务接口。重点研究异构数据元数据层面一致性表达与数据质量控制。

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地理信息共享的与互操作理论模式
研究对地观测数据与信息的共享与互操作模式。致力于设计与实现一站式的数据共享框架，解决接口与元数据模型的异构性，从而整合现有分布式的数据中心。使得跨领域研究，如全球变化和农业研究，能够无缝地获取研究所需数据。
地理空间数据标准化处理
研究异构地理空间数据的标准化处理模式与框架。基于现有的OGC，ISO标准，为异构数据的处理构建一个标准的服务接口。重点研究异构数据元数据层面一致性表达与数据质量控制。
农业遥感和地理空间大数据
基于遥感技术和数据，研究其在农业领域的应用。重点研究农业干旱，洪灾的评估与监测、植被指数分析与理解、农作物生长模型；针对地理空间大数据的特征，重点研究大数据技术在环境保护领域的应用。






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农业遥感
基于遥感技术和数据，研究其在农业领域的应用。重点研究农业干旱，洪灾的评估与监测、植被指数分析与理解、农作物生长模型。
地理信息共享的与互操作理论模式
研究对地观测数据与信息的共享与互操作模式。致力于设计与实现一站式的数据共享框架，解决接口与元数据模型的异构性，从而整合现有分布式的数据中心。使得跨领域研究，如全球变化和农业研究，能够无缝地获取研究所需数据。
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研究异构地理空间数据的标准化处理模式与框架。基于现有的OGC，ISO标准，为异构数据的处理构建一个标准的服务接口。重点研究异构数据元数据层面一致性表达与数据质量控制。

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论文成果
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[1]. DEM Explorer: An online interoperable DEM data sharing and analysis system. Journal of Environmental Modelling & Software. 38. 2012.
[2]. GEOSS Component and Service Registry: Design, Implementation and Lessons Learned. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 5. 1678-1686. 2012.
[3]. Real-Time Estimation of Corn Progress Stages using Hidden Markov Models with Multisource Features. Remote Sensing. 1734-1753. 2013.
[4]. Federated Catalogue for Discovering Earth Observation Data. Photogrammetrie - Fernerkundung - Geoinformation. 1. 43-52. 2013.
[5]. Implementation of Geospatial Data Provenance in a Web Service Workflow Environment with ISO 19115 and ISO 19115-2 Lineage Model. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing - Geoscience Data Provenance. 2013.
[6]. Study of the NDVI-precipitation correlation stratified by crop type and soil permeability. 2nd International Conference on Agro-Geoinformatics. 99. 1-8. 11.
[7]. An integrated framework for geospatial data discovering and standardized processing. 2nd International Conference on Agro-Geoinformatics. 11.
[8]. Application of a Fast Linear Feature Detector to Road Extraction From Remotely Sensed Imagery. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING. 4 (3). 2011.
[9]. The research on ontology-driven semantic retrieval of enterprise data. Proceedings - The 1st International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems, ICINIS 2008. 2008.
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地理信息共享的与互操作理论模式
研究对地观测数据与信息的共享与互操作模式。致力于设计与实现一站式的数据共享框架，解决接口与元数据模型的异构性，从而整合现有分布式的数据中心。使得跨领域研究，如全球变化和农业研究，能够无缝地获取研究所需数据。
地理空间数据标准化处理
研究异构地理空间数据的标准化处理模式与框架。基于现有的OGC，ISO标准，为异构数据的处理构建一个标准的服务接口。重点研究异构数据元数据层面一致性表达与数据质量控制。

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研究对地观测数据与信息的共享与互操作模式。致力于设计与实现一站式的数据共享框架，解决接口与元数据模型的异构性，从而整合现有分布式的数据中心。使得跨领域研究，如全球变化和农业研究，能够无缝地获取研究所需数据。
地理空间数据标准化处理
研究异构地理空间数据的标准化处理模式与框架。基于现有的OGC，ISO标准，为异构数据的处理构建一个标准的服务接口。重点研究异构数据元数据层面一致性表达与数据质量控制。

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[1]. 室内地图数据模型与表达. 中国国家标准化管理委员会.
[2]. Geographic information — Content components and encoding rules for imagery and gridded data — Part 2: Implementation schema. ISO.
[3]. Geographic information -- Ontology -- Part 4: Service ontology. ISO.
[4]. 地理信息 元数据 第1部分：基础. 中国国家标准化管理委员会.
[5]. 地理信息在线共享接口规范. 中国国家标准化管理委员会.
[6]. 地理实体空间数据规范. 中国国家标准化管理委员会. 2018-12-28.
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[1]. 国有自然资源（资产）报告评价指标体系设计.
[2]. 自然资源与生态状况一体化遥感监测典型应用示范研究.
[3]. 国家重点研发计划. 面向对地观测的Web格网服务、标准及其互操作应用展示. 2019YFE**.
[4]. 科技部重大专项. 地理信息和遥感关键国际标准研究.
[5]. 科技部重大专项. 时空信息共享与集成技术方法标准研制.
[6]. 遥感数据检校与验证系列国际标准研究.
[7]. 国际标准化活动专项年度工作.
[8]. 基础测绘专项-2019年下半年基础测绘项目.
[9]. 遥感大数据支持下的自然资源典型要素变化监测研究.
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研究对地观测数据与信息的共享与互操作模式。致力于设计与实现一站式的数据共享框架，解决接口与元数据模型的异构性，从而整合现有分布式的数据中心。使得跨领域研究，如全球变化和农业研究，能够无缝地获取研究所需数据。
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