会议通知| 2024年三维辐射传输模型国际暑期学校:第三届LESS与第六届DART模型培训(1号通知)

文摘   2024-07-08 20:30   北京  

 


2024年三维辐射传输模型国际暑期学校

第三届LESS&第六届DART模型培训班

International Summer School on 3D Radiative Transfer Modelling: 3rd LESS model tutorial & 6th DART model international tutorial


2024年8月14-17日 北京

August 14-17, 2024 Beijing


研讨会简介

   三维辐射传输建模近年来在地表参数反演、物理模型验证、反演算法构建、参数敏感性等方面得到越来越多的关注,逐渐成为植被和城市景观定量遥感研究和应用中主要且必不可少的工具。DART和LESS是目前国际植被辐射传输领域内主要的三维模型,其中,DART模型由法国图卢兹第三大学Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry教授始创于1992年,并在2003年获得了专利。他与Yingjie Wang副教授和Nicolas Lauret博士共同带领着CESBIO的10位科学家团队,并与德国波恩大学、突尼斯Sfax数字研究中心、中国香港理工大学和西班牙加泰罗尼亚理工大学合作,共同推进当前的开发工作。LESS模型由北京师范大学、遥感科学国家重点实验室漆建波副教授于2019年创立,并持续主导开发。DART及LESS可实现自然景观和城市景观的卫星、航空和地基观测信号(遥感图像、激光雷达点云等)模拟,光谱范围从可见光覆盖到热红外,已被广泛应用于算法敏感性研究、遥感影像反演、新遥感传感器设计等。每个模型都有其独特性。例如,DART与MARMIT模型(土壤光谱模型)耦合,可以模拟3D辐射平衡、不确定性传播、偏振、大气邻域效应、按场景元素类型和光源类型的图像等。

    为进一步推动三维辐射传输理论与应用的发展,方便科研人员使用三维辐射传输模型,促进多学科交叉融合,遥感科学国家重点实验室拟在2024年8月14日-17日举办“2024年三维辐射传输模型国际暑期学校:第三届LESS模型&第六届DART模型培训班。

    本次培训班不收取注册费,学员交通、用餐及住宿费用自理,欢迎广大青年科技工作者和研究生报名参加。

In recent years, 3D radiative transfer modeling has gained increasing attention in areas such as land surface parameter retrieval, physical model development and validation, parameter sensitivity analysis and space mission preparation and Cal/Val activities. It is becoming a major and essential tool in quantitative remote sensing research and applications on vegetation and urban landscapes. DART and LESS are major 3D models in the remote sensing community. Prof. Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry (CESBIO, Toulouse III University, France) initiated DART in 1992 and patented it in 2003. He co-leads present development with Assoc. Prof. Yingjie Wang and Dr Nicolas Lauret in a team of 10 scientists at CESBIO, in collaboration with Bonn University (Germany), Sfax Digital Research Center (Tunisia), Hong Kong Polytechnic University (China), and Catalunya Universitat Politècnica (Spain). LESS was established in 2019 by Assoc. Prof. Jianbo Qi from Beijing Normal University and State Key Laboratory of Remote Sensing Science, and he continues to lead its development. DART and LESS can simulate satellite, airborne, and ground observations (e.g., hyperspectral images and LiDAR signal) of natural and urban areas with topography and atmosphere, from the visible to thermal infrared domain. Each model has specificities. For example, DART is coupled with the MARMIT model (i.e., soil reflectance as a function of water content) and can simulate the 3D radiation budget, uncertainty propagation, polarization, atmospheric adjacency effects, images per type of scene element and light source, etc.

To further promote the development of 3D radiative transfer theory and applications, facilitate the use of 3D radiative transfer models by researchers, and foster inter-disciplinary integration, the State Key Laboratory of Remote Sensing Science will host the International Summer School on 3D Radiative Transfer modelling, focused on the LESS and DART models, August 14-17, 2024. 
There is no registration fee. Participants are responsible for their transportation, meals, and accommodation expenses. Young researchers and graduate students are welcome to register and participate.

举办单位

遥感科学国家重点实验室

State Key Laboratory of Remote Sensing Science

北京师范大学 卫星应用创新研究中心

Innovation Research Center of Satellite Application, Beijing Normal University


工作组成员

北京师范大学 漆建波

Jianbo Qi, Beijing Normal University

北京师范大学 谢东辉

Donghui Xie, Beijing Normal University

北京师范大学 闫凯

Kai Yan, Beijing Normal University

法国图卢兹第三大学 王英杰

Yingjie Wang, Toulouse III University, France

北京师范大学 曹彪

Biao Cao, Beijing Normal University


培训内容和形式

本次研讨会将采用专家讲座以及LESS(中文)和DART(英文)模型现场演示培训等方式进行,具体日程及安排内容如下

Training Content and Format: expert lectures and live use of LESS (in Chinese) and DART (in English) by participants. The specific schedule is as follows:






注意:对于模型的学习,学员需自行准备笔记本电脑,内存最好在16GB以上。DART模型请提前获取免费的DART许可以及用户手册(下载链接:https://dart.omp.eu),LESS模型请在官网提前下载(下载链接:https://lessrt.org/)。

Note: Participants need to come with LESS and DART installed in laptops (at least 16GB memory). LESS download: https://lessrt.org. DART download (code, User Manual, and exercise WP0): apply first for a free DART license at https://dart.omp.eu.


授课专家

LESS:

漆建波 副教授

Assoc. Prof. Qi Jianbo

DART:

Prof. Jean-Philippe Gastellu-Etchegorry

王英杰 副教授

Assoc. Prof. Wang Yingjie

曹 彪 副教授

Assoc. Prof. Cao Biao


会议时间

2024年8月14日-17日


报名方式

点击下方超链接或扫码,通过“光锥学术”微信小程序报名,报名后可在“我的”-“我的活动报名”中查看报名情况并于现场核销参会。

光锥学术-Lighting Your Research!

注意:

1.本次会议不收取任何费用,请准确填写相关信息,以方便后续报名确认。工作组将根据内容选择合适的学员参会。

2.请务必认真填写本报名表,线下参会名额有限,将根据本表的填写情况通知最合适的线下参会学员。


参会方式

线下会议举办地点为北京师范大学北京海淀校区(具体地点将在下一轮通知中公布),地址:北京市海淀区新街口外大街19号。科研圈内人™视频号将对部分内容进行线上直播


联系方式

漆老师 jianboqi@bnu.edu.cn

曹老师 caobiao@bnu.edu.cn

王老师 yingjie.wang@iut-tlse3.fr


LESS和DART模拟示例

LESS:

Simulating FPAR of maize field with different growing stages.

Hotspot effect captured by a perspective camera (flight height around 500 m).

Downwelling solar radiation changing with time over rugged terrain (12 km × 12 km)

PAR distribution absobed by understory and ground at different time


DART:

DART: large scene simulation. Brussels city (17 km x 17 km) with clouds. 


DART: 3D scene creation. a) Google map. b) Resulting DART image.


DART: satellite image inversion. a) S2 image of Basel. b) Resulting DART image.


DART: simulation of fire. a) Nadir view. b) Front view.



媒体支持
  • 科研圈内人-Let Scientists Focus on Science!

  • 光锥学术-Lighting Your Research!



本课题组近期成果:


1. 研究成果|植被随机辐射传输模型的新进展:改进、评估与验证
2. 研究成果|MODIS&VIIRS叶面积指数产品质量稳定性评估
3. 研究成果|Topo-KD:全地形自适应的线性核驱动BRDF模型
4. 研究成果|MODIS LAI/FPAR产品文献计量可视化综述
5.研究成果|不同植被指数用于像元二分法反演植被覆盖度时的不确定性分析
6.研究成果|一种可有效提高数据平滑性的MODIS叶面积指数多天合成方案
7.研究成果| STICA:一种综合利用地理时空相关性提高MODIS叶面积指数产品质量的方法
8.研究成果| 基于动态加权最小二乘的异质性像元线性核驱动BRDF模型反演方案
9.研究成果|青藏高原草地生长季长度对极端气候事件的响应分析
10.研究成果| 结合三维模拟和卫星观测量化评估植被指数的饱和效应
11.研究成果| 面向植被动态监测的FY-3D地表反射率性能评估
12.研究成果| ESSD: 独立于传感器的高精度全球LAI/FPAR气候数据集发布!
13.研究成果| Ecological Indicators:哪些植被指数能更好地反映叶绿素含量?
14.研究成果| RSE: 从机载激光雷达估测冠层光子再碰撞概率




“致广大而尽精微”

遥感模型构建 | 地表参数反演 

遥感产品验证与分析 | 植被与气候动态响应




VERSE植被与生态遥感
Vegetation-Ecology Remote SEnsing(VERSE)关注植被-生态遥感科研进展,分享定量遥感与生态、气候响应的研究成果,包括遥感模型构建、地表参数反演、遥感产品验证、植被与气候响应等主题内容。
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