近日，国家自然科学基金委员会公布了2017年度国家自然科学基金申请项目评审结果，我室共有3项申请项目获得立项资助。其中青年项目1项，地区项目2项，获批直接经费100万元。
廖金宝博士的国家地区科学基金项目《季节性水位波动下鄱阳湖鱼类物种多样性动态模拟与预测》获得立项。该项目以鄱阳湖鱼类多样性为研究对象，基于中性理论构建鱼类群落动态预测模型，从而探讨:(i)在中性条件下，鄱阳湖水位波动如何干扰鱼类物种相对多度的分布格局;(ii)利用近中性模型研究种间特性差异(如繁殖率和迁移率等)对鱼类群落格局的影响;(iii)利用收集和调查的鄱阳湖鱼类数据以及相关水位监测数据比较中性和近中性模型的预测精确性。通过该项目研究，以期为流域生态系统群落维持机制提供新的理论视角，从而为淡水生物多样性保护和管理提供相应的决策支持。
陈皆红博士的国家地区科学基金项目《微波遥感基于模型目标分解的研究》获得立项。该项目针对极化SAR基于模型目标分解算法存在建筑物体散射功率估计过高和负功率像素的不合理现象开展研究。该项目从目标对电磁波变极化的角度出发，利用散射性质和极化基变换提取目标散射特征，挖掘对应物理属性和发展对应目标补偿。同时，针对多视处理的影响，提出包含归一化圆极化相关系数、等效视数的分布散射模型。之后，提出一种包含目标补偿和多视处理影响的改进分解算法。最后，基于改进分解算法提出一种散射特性保持的分类方法。该研究既能充实目标极化散射理论体系，又能为鄱阳湖地区的城市规划、土地覆盖分类、地形测绘等运用提供科学数据和技术支持。
张琍博士的青年基金项目《多源遥感数据辅助下鄱阳湖天然湿地植被分类方法研究》获得立项，该项目以欧空局Sentinel系列卫星数据为基础，针对鄱阳湖植被光谱特征、空间结构特征、物候特征及生境特征进行长时序研究，研发遥感特征模型，并构建一套适合于高动态水文变化湿地植被群落研究的最佳遥感分类组合方案。
