1、863国家重大项目课题“典型应用领域全球定量遥感产品生产体系”
项目组织联合30多家单位，基于一期研究中建立的典型应用领域全球定量遥感指标体系、关键算法模型、技术流程等，以全球定量遥感共性产品为基础数据源，研发面向全球林业、农业、矿产、水资源、生态环境等典型应用领域定量遥感专题产品生产系统，并分布式部署在国家林业、农业、矿产、水资源、生态环境等相关业务部门，形成20种以上典型应用领域定量遥感专题产品生产能力，以及20种以上生态环境要素监测与诊断产品生产能力，并依托于服务与运营系统面向政府及公众用户提供定量遥感专题产品。系统建成后将在全球森林生物量和碳储量遥感估测方面，生产全国100m格网、境外重点区域300-500m格网森林生物量与碳储量分布图2期；全球大宗作物产量遥感估算方面，实现按月、季度、年度作物长势、旱情与产量监测结果发布能力，覆盖全球90%以上作物产量；全球巨型成矿带重要矿产资源与能源遥感探测与评价方面，构建全球矿产资源与能源遥感探测与评价系统，完成南美洲巨型成矿带重要矿产资源与能源多尺度遥感探测与评价；国际河流地区水文模拟预报与遥感监测信息管理平台方面，实现突发灾害监测在数据获取后10小时内提交监测报告；生态环境遥感监测方面，生产20种以上全球变化敏感区生态环境要素应用示范产品。
2、国家科技重大专项项目课题“传染病多维信息集成分析与传播风险预测技术研究”专题七“传染病多维信息可视化示范应用研究”
项目依托深圳城市的多维信息资源，利用数字技术、信息技术、网络技术等交叉学科理论和方法，从多维可视化角度描述传染病空间分布和传播动态，建立了深圳市传染病多维可视化与预测预警系统；拟合并预测了深圳市流感、疟疾、腹泻、肾出血热等8钟主要传染病的发病趋势；并完成了对这些主要传染病的常规监测和预警，实现了跨部门属性数据的共享，及其现场人力、资源调配的时空分析，该系统突破的关键技术在于将城市基础地理信息数据、传染病数据、医疗站点数据、气候数据、环境质量数据等有机的集成在同一个平台系统内，可以从不同的角度以多维属性的形式展示传染病的发病特点和规律，同时通过分析气候、环境维因子的变化特征实现对主要传染病的预测预警。针对现代社会越来越复杂的交互行为，提出了一种离散形式的空间分区模型预测传染病蔓延，该模型考虑了现代社会个体之间复杂的空间接触模式，以及真实情况下普遍存在的人群异质性和分布异质性。本项目建立的深圳市传染病多维可视化与预测预警系统、城市级传染病模拟与分析系统、传染病三维立体可视化系统对于提高深圳市传染病的监测及预警能力，推动深圳市公共卫生事业的发展等都有着十分重要社会效益。
3、国家自然科学基金“干涉SAR与LIDAR森林参数协同反演模型与方法”
项目为进一步加强主动微波和主动光学辐射机理和森林结构参数算法研究，实现两种主动遥感森林结构参数协同反演，提高单一传感器森林结构参数反演精度，在干涉SAR散射模型、小光斑LIDAR参数提取、大光斑LIDAR波形模拟的基础上，在不同的地形参数设置下对植被垂直结构参数反演模型进行计算机模拟，定量分析干涉SAR和LIDAR对森林结构及地形参数的敏感性；根据先验知识和LIDAR数据提取森林结构参数以及几何光学辐射传输模型来建立大光斑激光雷达的全波形模型，利用波形分解技术提取其它森林结构参数并插值到大范围区域得到整幅影像的森林结构参数反演图；综合干涉SAR覆盖区域以及小光斑LIDAR离散点获取高程精度高的特点，将两种技术融合，改变干涉SAR散射模型，并结合离散LIDAR数据提高干涉SAR提取森林结构参数的精度，最终实现森林结构参数在大区域上的扩建；通过对真实三维森林分布场景干涉SAR后向散射信号、激光回波波形的正向模拟，分析两种传感器模拟信号及其分量或其特征描述参数对森林结构及地形参数的明感性，在DEM和林冠两个层次的几何光学模型的基础上，利用最优干涉相干、极化目标分解技术及LIDAR技术，考虑多尺度效应，实现对干涉SAR和LIDAR综合反演森林参数，相对于单一数据反演提高精度5-10%。
4、国家自然科学基金“基于空间信息技术的中国树流感风险与森林健康相关性分析研究”
项目主要对树流感病原菌在中国的适生区分布进行研究，通过对树流感的爆发和传播风险进行模拟分析与预测预警，在此基础上分析树流感爆发风险与森林健康相关性，并对森林植被健康进行诊断评价，从而最大限度保护我国森林植被资源。项目重点围绕已知地理时空分布的气候要素，分析树流感病原菌在中国不同区域的适应性，同时基于遥感和GIS等空间信息技术研究其寄主树种在中国的分布区，获取各树种的观测因子，包括郁闭度、冠层结构参数、LAI、生物量等，，以这些参数为指标，结合先验知识和森林调查数据，判断树种是否可能感染树流感，通过实地验证，对树流感的爆发风险进行预测分析。同时研究英国“树流感”案例中栎树猝死病菌的扩散模式和方向，从地理和管理标准、定殖的可能性、定殖后扩散的可能性等方面对其传入中国及进一步的扩散进行风险分析和预测预警。在研究中国树流感爆发风险的基础上，针对树流感的爆发对森林树木的生理生态特征的影响，面向森林健康评价，选择建立合适的指标，深入分析树流感风险与森林健康的相关性。基于遥感、GIS等空间信息技术获得的森林参数、国家林业调查数据和树流感监测结果，对其病原菌的适生区森林健康状况的诊断结果，可以为森林资源监测和评价提供借鉴和参考。
5、国家林业局项目“湿地生态系统评价体系研究”
项目在基于大量文献调研的基础上，通过开展全面调研、专家咨询和野外验证等工作，以“可监测、可报告、可操作”为指导原则，从湿地生态系统健康、功能、价值三方面构建了科学、合理、可操作性强的评价指标体系，并于2012年2月29日成功通过国家林业局科技委专家论证。本指标体系针对这一分类体系中所有的湿地类型，制定了湿地生态系统健康、功能和价值评价指标体系的各级指标及其计算方法，用于评价以湿地所在的自然保护区或最小行政区域为单元的单块湿地的健康状况、功能强弱和经济价值，可用于同类型湿地生态系统的健康、功能和价值的比较。根据湿地项目实施方案中所构建的湿地生态系统评价指标体系终稿，对湿地生态系统健康评价指标体系的5大类13个指标，湿地生态系统功能评价指标体系的4大类7个指标，湿地生态系统价值评价指标体系的4大类8个指标进行野外实地验证。为促进湿地生态系统评价体系从科研到生产的转化，进一步提高全国湿地价值评估的科学性和代表性，项目对GEF5期规划性项目中的7个重点湿地及我国其他不同地区不同类型的国际重点湿地展开湿地生态体系评价试点应用，完成了两批次共21个湿地试点的生态系统评价示范工作，其示范效应将带动全国湿地保护的发展，为湿地管理、科学研究和合理利用提供及时、准确的参考依据。
6、青海省重大科技攻关项目“青海东昆仑成矿带特性与地表复杂条件下多尺度成矿目标遥感快速探测技术研究”
项目联合4家单位，根据成矿模型凝炼出的不同空间尺度成矿地质目标的几何属性与遥感信息物理属性对应拟合的原则，在考虑地表复杂程度的前提下，形成不同平台航天遥感数据源配套选取和面向目标的数据处理方案综合制订技术。充分收集区内已有地质、矿产、物化探异常、遥感地质、综合信息、科研等各类地质资料，找出以往矿产工作、异常查证工作中的主要存在问题及突破口，以此为研究工作基础，通过各类资料、信息的收集，搭建研究平台。同时研究已知矿床（点）的成因类型、时空分布特点、区域成矿地质背景及成矿环境与成矿控制因素。并将研究工作的重点放在通过典型矿床解剖，以相似类比理论，总结成矿规律，起到以点带面的作用。最后总结成矿规律，提出主要矿种与成矿类型的大中型矿床（矿产地）预测靶区与找矿突破的关键技术。同时构建集遥感影像模型-传感器模型-处理模型于一体的大型成矿靶区快速定位的综合分析系统模型，形成以东昆仑成矿带为代表的青海地质找矿信息共享服务平台技术。本项目的研究利用不确定性空间数据挖掘模型提高了遥感确定靶区精度，通过Crosta技术诊断清楚了东昆仑地区已知矿床（点）在Crosta饰变图像中的特征，并以此遥感技术从昆仑山东到西共圈定了58个I类优级、I类、II类靶区。
7、973项目子课题“干涉SAR与激光雷达植被参数综合反演模型与方法”
项目通过对真实三维森林分布场景干涉SAR后向散射信号、激光回波波形的正向模拟，分析两种传感器模拟信号及其分量或其特征描述参数对森林结构及地形参数的敏感性，研究提出可发挥两种数据各自优势的森林结构参数综合反演模型和方法。项目首先研究了利用SAR数据的森林生物量反演方法，结合LiDAR生成的区域森林生物量分布，进行SAR对LiDAR提取生物量不同尺度上的响应分析，最后建立基于林分尺度的森林生物量反演方法。利用LiDAR与SPOT5协同反演森林生物量，将归一化点云统计量与SPOT5提取森林生物量时选取的指示因子，通过多元逐步回归模型建立协同反演模型。利用SAR和SPOT5协同反演森林生物量，采用神经网络模型将对SPOT5提取森林生物量时选取的指示因子和SAR HH、HV极化数据作为神经网络的输入数据，建立基于神经网络的协同反演模型。最后，结合SAR、SPOT5和LiDAR等多源遥感数据来协同反演森林生物量，从模型的角度建立将LiDAR提取的结构参数与光学数据提取的叶面积指数、覆盖度协同到微波后向散射模型中，从而建立基于物理机制的多源遥感数据协同反演模型。
8、中国科学院重点部署项目“双色红外环境健康遥感诊断系统研发”
项目面向资源探测、环境监测方面的红外遥感应用，突破相关红外焦平面物理、材料和器件的各项关键技术，进一步完善必要的基础技术平台，在现有研究基础上，对双色红外环境健康遥感诊断系统研发。开展特定需求的128×128中/长波双色焦平面探测器组件的研究，既通过被探测目标特定的红外吸收要求，对器件探测波长的准确定位和稳定可重复、面阵有效象元的优化、系统温度分辨率的改善，使器件的应用适配度更高。同时开展资源遥感应用的相关研究与器件验证。 具体来说以中国科学院遥感与数字地球研究所红外遥感应用为牵引，开展双色红外环境健康遥感诊断系统研发研究，分析验证双色红外光学探测系统对地表温度、森林火灾、城市热岛等环境健康因子的适用性，完成对系统光谱范围、光谱响应函数、工作温度、各像素响应一致性等指标参数的评价和不确定性分析，进而为红外遥感中的关键红外元器件的国产化和升级作出贡献。项目取得稳定、重复的高均匀性中/长波双色叠层量子阱红外探测器面阵芯片制备技术，同类器件性能国内前列，保持红外双色面阵在多领域应用研究方面的领先；缩短与国际水平的差距，通过实用性验证和评估，为真正满足需求和后续推广计划提供依据。
9、CAS-TWAS“亚洲空间减灾科学合作研究项目“基于中国与东南亚国家空间信息技术合作的洪水多发区洪灾减灾研究”
洪水灾害作为最具破坏力的自然灾害之一，在全世界范围内不断造成大量人员伤亡和经济损失。在全球气候变化和经济发展的大环境下，洪水灾害在全球范围内的影响预计会更加严重，尤其是在常年受到重大洪水灾害侵袭的亚洲地区。当洪水灾害发生时，处于洪水淹没区的人们会遭受感染传染病的风险，特别是对于一些由水传播的传染病（水媒传染病）。近几十年，遥感技术在洪水灾害监测和灾情评估中发挥了重要作用，但遥感技术应用于如水媒传染病等与环境相关的疾病的动态变化研究并不多见。此外，洪水灾害发生期间遥感数据获取受云雨和重返周期等的限制，很难依靠单一遥感数据源满足洪水快速监测的需要，亟待通过数据共享机制和构建洪水受灾区空间数据库的方式加以解决。
针对亚洲国家洪水灾害的特点及未来发展趋势，本课题旨在通过中国与东南亚国家空间信息技术合作，建立并完善泰国Yom流域和中国长江流域典型受灾区的空间数据库，并在此基础上构建一个由洪水快速监测模型和因洪水引发的水媒传染病风险评估模型相整合的综合模型。利用课题组与东南亚国家已有的良好合作关系，通过空间数据共享、洪水减灾技术交流、人才培养交流等方式展开更深入的合作，为中国科院遥感与数字地球研究所新的交叉学科领域的发展添砖加瓦，为亚洲发展中国家培养洪水灾害空间减灾领域的高级技术人才，并进一步拓宽同亚洲其他国家的空间减灾合作交流的道路。
10、自主培育项目
自2007年起，曹春香研究员领导的研究室每隔两年自筹经费在内蒙古毛乌素沙地进行了星地同步野外实验，现已进行了4次实验(2007、2009、2011、2013)。
