（1）“多云多雨区水稻熟制信息高精度提取方法”，国家自然科学基金青年项目(41801371)，2019-2021，项目主持人。

（2）“我国数字农业农村推进路径”，农业部财政专项，2019，项目主持人。

（3）“地下水漏斗区季节性休耕地块识别方法”，中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(1610132019027)，2019，项目主持人。

（4）“基于多尺度特征迭代优化的农作物精细提取研究”，农业农村部农业遥感重点实验室开放基金项目（2017004），2017，项目主持人。

国家科技进步奖二等奖（二级证书，第19位）；

全国农牧渔业丰收奖二等奖（第4位）；

（1）Q Song, et. al. (2018). Feature selection for object-based crop classification of multi-temporal Gaofen-1 WFV imagery. International Journal of Remote Sensing, DOI:10.1016/S2095-3119(16)61392-8.

（2）Q Song, et. al. (2017). In-season crop mapping with GF-1/WFV data by combining object-based image analysis and Random Forest. Remote Sensing, 9, 1184.

（3）Q Song, et. al. (2017). Mapping regional cropping patterns by using GF-1 WFV sensor data. Journal of Integrative Agriculture, 16 (02): 337-347.

（4）Z Lu, Q Song*, et. al. (2017). Rice cultivation changes and its relationships with geographical factors in Heilongjiang Province, China. Journal of Integrative Agriculture, 16(10): 2274-2282.

（5）宋茜等. (2015). 农作物遥感识别中的多源数据融合研究进展. 中国农业科学, 48(06):1122-1135.

（6）Q Hu, W Wu, Q Song. (2017). How do temporal and spectral features matter in crop classification in Heilongjiang Province, China. Journal of Integrative Agriculture, 16(02): 324-336.

（7）Q Hu, W Wu, Q Song et. al. (2016). Extending the pairwise separability index for multicrop identification using time-series MODIS images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing, 54(11): 6349-6361. (IF="4.662)

（8）Q Hu, W Wu, T Xia, Q Yu, P Yang, Z Li, Q Song. (2013). Exploring the use of google earth imagery and object-based methods in land use/cover mapping. Remote Sensing, 5(11): 6026-6042. (IF="3.406)

（9）查燕, 宋茜等. (2017). 基于NDVI时序数据的华北地区耕地物候参数时空变化特征. 中国农业资源与区划, 11: 1-9.

研究方向和成果

主要从事农业遥感的基础理论、农作物遥感识别方法及其应用等方面的研究，探究农作物种植格局的时空特征及其演变过程。先后主持科研项目5项，包括国家自然科学基金1项，省部级重点实验室基金1项，其他项目2项。相关研究成果在IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing 、Remote Sensing、Journal of Land Use Science等国际知名期刊发表。

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