姓名
曾荣


性别
女

籍贯
湖北仙桃

职称
讲师

学位
博士

毕业院校
中国科学院南京土壤研究所

所学专业
资源环境与遥感信息

研究方向
土壤高光谱遥感、数字土壤制图

个人
简介
教育经历
2003/09-2007/07，武汉大学，土地资源管理，学士
2007/09-2009/03，荷兰特温特大学（ITC），自然资源管理，硕士，导师：Dr. Martin Schlerf & 刘艳芳教授
2007/09-2009/07，武汉大学，土地资源管理，硕士，导师：刘艳芳教授
2014/09-2018/07，中国科学院南京土壤研究所，资源环境与遥感信息，博士，导师：张甘霖研究员
研究工作经历
2018.7-至今 南京信息工程大学地理科学学院，讲师

主持/参加科研项目：
1、南京信息工程大学人才启动项目，2018r081，土壤诊断层的光谱特征提取与分类预测研究，2018/10-2021/10，10万元，在研，主持
2、国家自然科学基金面上项目，**，基于案例推理的土壤光谱识别和分类研究，2015/01-2018/12，80万元，已结题，参与
3、国家自然科学基金面上项目，**，基于时空多尺度地表水热行为的大面积平缓地区土壤多要素数字制图，2016/01-2019/12，73.8万元，在研，参与
4、国家自然科学青年基金，**，地形湿度指数与关键土壤属性的空间耦合关系研究，2015/01-2017/12，26万元，已结题，参与


代表
性成果
代表论文
Rong Zeng, David G. Rossiter, Gan-Lin Zhang. How compatible are numerical classifications based on whole‐profile vis–NIR spectra and the Chinese Soil Taxonomy? [J]. European Journal of Soil Science, 2019, 70: 54-65.
Rong Zeng, David G. Rossiter, Fan Yang, De-Cheng Li, Yu-Guo Zhao, Gan-LinZhang. How accurately can soil classes be allocated based on spectrally predicted physio-chemical properties?[J]. Geoderma, 2017, 303: 78-84.
Rong Zeng, Gan-LinZhang, De-Cheng Li, David G. Rossiter, Yu-Guo Zhao. How well can VNIR spectroscopy distinguish soil classes?[J]. Biosystems Engineering, 2016, 152: 117-125.
Rong Zeng,Yu-Guo Zhao, De-Cheng Li, Deng-wei Wu, Chang-Long Wei, Gan-Lin Zhang. Selection of “Local” Models for Prediction of Soil Organic Matter Using a Regional Soil Vis-NIR Spectral Library[J]. Soil Science, 2016, 181: 13-19.
Rong Zeng, Yu-Guo Zhao, Deng-wei Wu, Chang-Long Wei, Gan-lin Zhang. Comparison of Different Strategies for Predicting Soil Organic Matter of a Local Site from a Regional Vis–NIR Soil Spectral Library. In: Digital Soil Mapping Across Paradigms, Scales and Boundaries[C]. Singapore : Springer Singapore , 2016.
David G. Rossiter, Rong Zeng, Gan-Lin Zhang. Accounting for taxonomic distance in accuracy assessment of soil class predictions[J]. Geoderma, 2017, 292: 118-127.
张甘霖, 朱阿兴, 史舟, 王秋兵, 刘宝元, 张兴昌, 史志华, 杨金玲, 刘峰, 宋效东, 吴华勇, 曾荣. 土壤地理学的进展与展望[J]. Progress in Geography, 2018, 37 (1): 57- 65.
M. Bian, A.K. Skidmore, M. Schlerf, T. Wang, Y. Liu, R. Zeng& T. Fei. 2013. Predicting foliar biochemistry of tea (Camellia sinensis) using reflectance spectra measured at powder, leaf and canopy levels. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 78, 148-156.

其他成果
张甘霖，朱永官，钱荣富，曾荣。土壤质量 城市及工业场地土壤污染调查方法指南GB/T 36200-2018, 中华人民共和国质量监督检疫总局&中国国家标准化管理委员会，2018.

所获奖励
博士期间，获国家奖学金


讲授课程
遥感原理

联系方式
E-mail：rzeng@nuist.edu.cn