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通知公告

关于鼓励我会会员参加国际测量师协会(FIG)2019年工作周会议的通知

发布时间:2018-10-16 07:49文章来源:澳门巴黎人官网 打印

关于鼓励我会会员参加国际测量师协会(FIG2019年工作周会议的通知

 

各有关单位:    

国际测量师协会(FIG2019年工作周会议将于2019422日至426日在越南河内举办,本次工作周会议的主题是地理空间信息-更智能的生活和环境恢复能力。为履行会员职责,交流我国土地学术研究成果,宣传我国土地管理经验,了解世界各个国家土地管理状况,促进我国土地管理事业持续发展,届时,澳门巴黎人官网将以FIG国家级会员的身份组团出席会议并参加大会学术交流。

国际测量师协会是土地管理领域最具影响力的国际非政府组织,成立于1878年,目前拥有120个国家的会员,并且与联合国相关机构保持着密切的联系。澳门巴黎人官网于20118月成为了国际测量师协会会员,旨在为会员提供一个国际交流的平台,鼓励和支持会员充分利用国际测量师协会这个平台与来自世界各国的官员、专家就土地管理领域的热点问题展开广泛的交流,寻找多方合作的可能。

我会鼓励并支持会员们参加此次工作周会议。请前往大会官网http://www.fig.net/fig2019/index.htm查询论文主题、投稿时间、投稿方式、相关要求等更多信息。

特此通知。

 

附件1. 论文提交和会议注册重要日期

     2. 论文摘要格式

 

 

 

20181015

 


附件1.

论文提交和会议注册重要日期

非同行审核论文

同行审核论文

2018111

2018101

递交论文摘要

递交论文全文

20181215

20181210

公布论文录用情况

第一次公布论文录用情况

 

201914

 

递交修改后的论文

 

201921

 

公布修改后论文录用情况

201921

早鸟注册结束、论文发言人最后注册日期

201921

论文发言人递交论文全文最后期限

2019228

会议议程公布

2019322

正常会议注册结束

2019422日至426

举行会议

 

附件2.

论文摘要格式

 

摘要包括标题、作者介绍、摘要及关键词四个部分,具体要求如下:

1.  论文标题

字体Times New Roman、字号14加粗、居中、空一行

2.  作者姓名(姓氏拼音用大写字母)及国家

字体Times New Roman、字号12加粗、居中、空两行

3.  摘要

字体Times New Roman、字号12、单倍行距

4.  关键词4-5个

字体Times New Roman、字号12、单倍行距

 

论文摘要请用中英文书写,请于2018111前登录以下网页并在线进行投稿http://www.fig.net/fig2019/submission.htm

摘要示例:

 

Downscaling Geographically Weighted Regression for Agricultural Land Use Classification with Remote Sensing

 

Shougeng HU1 Chuanrong ZHANG2

1Department of Land Resource Management, China University of Geosciences, Wuhan, Hubei 430074, China

2Department of Geography and Center for Environment Sciences and Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT 06269-4087, USA

 

 

Abstract

The food and ecological security have been a universal and important issue taking place in China, current techniques for quantifying cropping intensity may not accurately map smallholder farms where the size of one field is typically smaller than the spatial resolution of readily available satellite data. The purpose of this study was to develop a downscaling method for classifying detailed agricultural land use classes with remote sensing data, which allows prediction at a finer spatial resolution than that of the input imagery. A local regression method called geographically weighted regression (GWR) is introduced for downscaling the Landsat ETM + imagery, and it is compared with cokriging for this purpose. The case studies show that the GWR approach is an effective technique to downscale the image, although the image classification is still not perfect. GWR performed marginally better than the complex cokriging method, which too has proven to be an effective method, but is considered fewer variables. The result also shows the different accuracies between different downscaling sizes. Which demonstrate that the GWR approach can improve great performance for downscaling.

 

Keywords: downscaling; cultivated land use classification; geographically weighted regression; cokriging; TM

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