邱炳文
博士生招生：福州大学 物理与信息学院“通信与信息系统” (地理信息系统与遥感应用方向)博士生导师(学术型)、计算机学院 “计算机科学与技术”（时空数据挖掘与可视分析方向）博士生导师(学术型和专业型)
福州大学2026年博士研究生招生简章：
计算机与大数据学院 招收“计算机科学与技术”学术型博士学位研究生：https://ccds.fzu.edu.cn/info/1138/11446.htm
数字中国研究院 招收“电子信息”专业型博士学位研究生：https://ccds.fzu.edu.cn/info/1138/11446.htm
建筑与城乡规划学院 招收“城乡规划学”学术型博士学位研究生：https://jzxy.fzu.edu.cn/info/1014/3491.htm
硕士生招生：福州大学 数字中国研究院（福建）“地理学”(学术型)、“测绘工程”（专业型）硕士生导师
办公楼：福州大学 新校区东门 晋江楼18楼1805
个人主页：https://adcfj.cn:444/sirc/door/team/TeacherList/Detail?personId=%20431
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QQ邮箱：905837443@qq.com
福大邮箱(可能被拦截或出错)：qiubingwen@fzu.edu.cn
个人简介：女，湖南浏阳人，博士, 研究员，博士生导师，福州大学"嘉锡学者"特聘教授。担任中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会委员、国际数字地球学会中国国家委员会数字农业专业委员会委员、CCF数字农业分会委员以及福建省地理学会理事。中国科学院大学理学博士，英国剑桥大学和美国卡内基科学研究所斯坦福实验室 访问学者。获2020年福建省科技进步二等奖(排名第一)、2013年福建省科技进步三等奖(排名第一)、2024年福州大学第六届能化奖教金。荣获2025年度“空天数据开放共享年度人物”入围名单、第四届优秀共享开放遥感数据集十大最受欢迎榜单以及“十大最有贡献的数据团队”。担任多个国际著名SCI期刊审稿人，指导5名学生获得福建省优秀硕士学位论文，论文入选福建省自然科学优秀学术论文和ESI高被引论文。研发成果，被《福建日报》头版分别以《监测全球农情，福建发声》(2026年6月21日)以及《全球首张10米分辨率冬小麦分布图发布-由福州大学数研院邱炳文团队创建》(2025年7月11日)进行了专题深入报道，为建设农业强国夯实了农情时空数据底座(https://fjrb.fjdaily.com/pc/con/202606/21/content_543691.html)。
科研情况：先后获得国家重点研发计划子课题、5项国家基金面上项目以及多项省部级科技项目资助。长期从事时空数据分析以及时序遥感变化检测技术研究。近年来主要致力于基于GEE的大尺度长时序高精度农作物智能识别、耕地非粮化态势分析与精准管控对策以及生态工程科学评估等方面研究工作。近期科研项目如下：
1. 国家自然科学基金面上基金项目《多层次协同框架下大尺度高时效轮作模式识别研究》（项目编号: 42571395），2026-2029，在研，主持。
2. 国家自然科学基金面上基金项目《基于多维度光谱指数的大尺度作物种植制度变化时序遥感监测方法研究》（项目编号: 42171325），2021-2025，在研，主持。
3. 国家重点研发计划重点研发计划项目《农情信息空天地高精度高时效监测系统研发与应用》，2022YFD2001101, 2023-2027，在研，参与项目并主持子课题。
4. 中国科学院A类先导专项“地球大数据科学工程”地球大数据支撑可持续发展目标案例 《全球油菜分布高精度数据集及重点地区扩种潜能评估》，2026，主持。
5. 福建省科技厅引导性项目《智慧农业数据底座关键技术创新与应用研究》(2026N0002)，2026-2029，主持
学术论文：在国内外权威期刊发表学术论文80多篇。以第一作者或通讯作者在Remote sensing of Environment、ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing、Scientific data、Land use policy、International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation等地学或遥感领域权威期刊发表高水平学术论文30余篇。其中《地理学报》、《自然资源学报》两篇中文论文入选领跑者5000——中国精品科技期刊顶尖学术论文。英文论文水稻制图CCVS方法，获得福建省自然科学优秀学术论文二等奖。科研成果获国家发明专利20余项、国家软件著作权登记10项。
学术专著：邱炳文等撰写，《中国大宗农作物时序遥感制图》，2022年3月科学出版社出版，ISBN 978-7-03-071864-8。
指导研究生：所指导的博士研究生黄莹泽同学获得2025年度福州大学优秀博士学位论文；硕士研究生曾灿英、李维娇、刘哲、封敏、胡翔等多人次获得福建省优秀硕士论文，钟江平、陈功、蒋范晨、林多多、甘聪聪、吴方政等获得福州大学优秀硕士学位论文。4人次获得国家奖学金（胡翔、林多多、王壮壮、罗钰涵）、2人次（李海文、杨鑫）获得福化奖学金。欢迎加盟时空分析建模研究小组，贡献大尺度高精度遥感智能提取算法，助力实现国家粮食安全、乡村振兴等多重国家战略！
感谢历届优秀学子为研究小组所做贡献，他们是：
1. 博士生 通讯与信息系统/计算机科学与技术/电子工程：何玉花，黄莹泽，彭玉凤，成飞飞，李春婷，陈笛，陈逊龙
2. 地图学与地理信息系统(地理学)：随银波 崔红生 叶飞 涂晓扬 龙荣 钟鸣 曾灿英 王重洋 封敏 刘哲 陈功 张珂 黄莹泽 黄稳清 林多多 林艺真 胡翔 余林海 刘宝力 李泽晶 杨康 余浩宇 胡艺珊
3. 地图制图学与地理信息工程： 钟江平
4. 测绘工程专业：李维娇 范占岭 齐文 王壮壮 罗钰涵 卢迪菲 邹凤丽 燕雄飞 李宇 李海文 杨鑫 陈芳鑫 蒋范晨 闫超 叶智燕 甘聪聪 苏中豪 李峥嵘 简泽宇 郭思思 吴佳宁 吴方政 陈剑锋 郭美静 彭微 莫雪莹 邓钦文 陈煌辉 郭文林
5. 计算机应用专业: 吴宇航 王蒋勇 陈志丰 谢映山
学术贡献：学术贡献主要体现在以下几个方面：
1）创新植被演变时空连续分析与一体化信息提取技术。 项目组创建植被演变时空连续分析建模框架，系统揭示我国陆地植被变化的区域差异、物候演变及气候、人类活动等多因素协同影响机制；进一步提出基于知识的植被演变一体化信息提取技术，可同步识别多类植被变化及其发生时间，突破传统“先分类、后检测”流程误差累积大的局限，为区域生态监测、生态保护成效评估和国土空间治理提供了连续、稳健的技术支撑。相关成果“植被遥感与数字化建模分析技术服务于区域生态监测评价”获2020年度福建省科学技术进步奖二等奖（排名第一）。
2）创新大尺度长时序作物种植制度智能识别技术。围绕耕地种植强度这一农业生产格局的基础信息，提出基于作物全生育期信息的熟制识别方法MILS，创建全国首张10 m耕地复种指数图ChinaCI10m。该产品经14,468个参考样点验证，总体精度达93.93%，有效提升了南方复杂小农户区多熟制识别能力。进一步构建并免费开放共享中国长时序耕地种植强度时空分布数据集ChinaCUI，覆盖1982年至今，形成全国尺度跨40余年的耕地种植强度连续观测序列，填补了20世纪80年代以来耕地利用长期连续空间数据不足的空白，为追溯历史种植实践、识别种植制度调整及制定差异化农业管理策略提供了数据基础。面向粮食作物种植类型、种植强度与轮作格局的协同识别，项目组构建全国粮食种植模式时空连续分布数据集ChinaCP，并提出粮食生产“能现比”（Reality to Capability Ratio，RCR）分析框架，从历史种植足迹出发，统筹评价耕地粮食生产能力、实际种植水平和复种利用状况。研究发现，我国粮食生产潜力与现实利用之间存在显著区域差异：96%的耕地曾具有粮食生产能力，约2/5耕地具备双季粮食种植条件，但2020年实际粮食种植和双季粮食种植仅分别实现其潜在能力的46.65%和24.89%，双季稻的实现比例仅为7%。该成果将耕地非粮化评价由单一面积变化判断推进至生产能力与实际利用相结合的功能诊断，为粮食主产区保护和分区精准提升提供了科学依据。项目组在《Scientific Data》发表并开放共享全国种植模式数据集ChinaCP、处理代码及相关辅助数据。ChinaCP已被全球作物空间数据产品CROPGRIDS纳入中国区域数据来源，为全球作物分布数据构建提供了重要支撑。
3）创新复杂农区高精度农情智能监测与生产功能评价技术。 针对复杂农区云雨频繁、地块细碎、作物物候差异显著和高质量样本难以持续获取等难题，项目组形成了融合关键物候动态锁定、多维光谱指数、光学—雷达协同和知识迁移学习的智能农情监测技术体系。围绕作物季中快速识别，设计可解释特征注意力Kolmogorov-Arnold网络（FKAN）框架，利用历史作物信息与物候知识自动生成高置信度样本，通过自适应特征注意力从光学、雷达和地形等多源信息中筛选关键时空特征，并在云端实现快速制图。该方法总体精度和F1均超过0.90，为作物早期识别、农业生产进度监测和灾害快速评估提供了可解释、可推广的技术路径。面向地块尺度复杂种植模式制图，提出知识-数据双驱动的复杂种植模式识别方法CCPM，创建2020年全国10 m作物种植模式产品ChinaCP-T10，实现10类作物、种植强度和轮作组合协同识别，总体精度达91.47%。围绕特色作物和复杂复种模式，构建融合光学与雷达时序信息的茶园制图框架MAP-Tea，发布首套10 m全国高精度茶园数据产品ChinaTea10m；提出旱作-水稻双熟制自动制图方法RRSS，获得2018-2021年湘赣闽重点省份10 m种植模式分布图。上述成果实现了由历史种植制度重建、作物季中快速识别到地块尺度复杂种植模式解析的技术跃升，使农情遥感由作物类型静态识别拓展至复种强度、轮作模式和耕地粮食生产功能综合评价，为粮食种植结构优化、耕地非粮化动态监管和农业统计核查提供了关键技术支撑。
4）创建并公开发布多个全球首套10 m作物分布数据产品，为全球可持续发展贡献中国智慧。 面向全球尺度作物分布底图分辨率粗、特色作物识别难、不同国家农业景观差异大等共性难题，项目组将复杂种植模式识别与多源遥感时序分析技术拓展至全球主要农业区。通过挖掘茶园、冬小麦和冬油菜在不同生育阶段及经营管理过程中的标志性光谱-雷达响应特征，构建适应跨区域复杂农业景观的自动制图方法，创建并发布全球首套10 m分辨率茶园、冬小麦和冬油菜分布数据产品，实现全球作物空间信息由粗尺度统计估计向精细尺度连续观测的重要提升。其中，全球10 m冬油菜数据集GlobalWR-2025覆盖58个国家，制图面积约3474万公顷，总体精度达92.21%，为全球油料作物生产监测、供需研判和农业生态评价提供了基础数据；全球10 m冬小麦分布数据产品在地块尺度刻画主要冬小麦生产区格局，为全球粮食生产监测及其时空变化评估提供了重要支撑；全球10 m茶园分布数据集GlobalTea10m有效解决了茶园与低矮灌木、果园等地类易混淆的制图难题，已被联合国粮农组织（FAO）采纳并在其数据平台公开发布，成为国际组织开展全球茶产业空间分析和农业资源评价的重要数据来源。上述成果形成了覆盖粮食作物、油料作物和特色经济作物的全球10 m高分辨率作物数据体系，连续三年入选《地球大数据支撑联合国可持续发展目标报告》。项目组以自主方法和开放数据产品，为全球粮食安全监测、特色农业可持续发展和SDG2“零饥饿”行动提供了可量化、可共享的中国数据支撑。
文章成果共享网址：https://pan.baidu.com/s/1jkqelGBYXU8Ff-Jreb54kQ?pwd=5555, 提取码:5555
欢迎对时序遥感数据分析技术和农作物智能识别有兴趣的同学报考博士或硕士研究生(地理学和测绘专业均有招生名额，欢迎有兴趣的同学联系)，欢迎联系申请博士后研究工作。我们致力于创建全国尺度高精度农情时空大数据，赋能大数据时代的农情时空智能，助力国家粮食安全战略！
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https://scholar.google.com/citations?hl=en&pli=1&user=iggIk-MAAAAJ
相关算法代码与科学数据共享网址
WPSS小麦种植模式识别算法代码与2020年全国10米小麦种植模式分布数据集ChinaCP-Wheat10m：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28668173.v1
全国10米茶园分布数据集: https://www.geodata.cn/main/index.html#/face_science_detail?guid=109469622679019
特色农林作物制图文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0034425724000270
耕地利用强度VSPS+MILS制图算法代码：https://code.earthengine.google.com/a7f24f76291bf901ee25a130025a7ce6
中国长时序耕地种植强度时空分布数据集ChinaCUI(1982-至今)
https://www.noda.ac.cn/datasharing/datasetDetails/691bc341109eb51124256bae
全国500米三大粮食作物种植模式时空连续分布数据集ChinaCP（2015-2020）:https://doi.org/10.6084/m9.figshare.25106948
相关文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0308521X24000283
全国尺度种植强度指数10m时空连续分布数据集ChinaGUI10m (2018-2024)：http://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=155625684146813&docId=0
中国长时序耕地种植强度分布数据集ChinaGUI5km和ChinaGUI500m (1982-2017): https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28714274.v1
闽赣湘鄂水稻10m时空分布数据集：http://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=76460845139096&docId=1
基于小波谱顶点的耕地复种指数识别以及大宗农作物识别算法代码共享(CIIWS, CCVS, CBAH, MELS)：http://doi.org/10.6084/m9.figshare.14936052
中国冬小麦500m分辨率时空分布数据集：https://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=219380530206209
中国玉米500m分辨率时空分布数据集：https://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=122625063051770
中国水稻500m分辨率时空分布数据集：http://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=10943092322984
中国复种指数500m分辨率时空分布数据集：http://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=69848504297043
中国中东部地区植被类型分布数据集：http://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=2555619
东北三省花生20m分辨率空间分布图：https://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=171003034451839
东北三省大豆20m分辨率时空分布数据集：http://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=118227531081728
发表的学术论文
l Qiu Bingwen*, Chen Di, Yu Haoyu, Liu Baoli, 2026. Chapter 115 - ChinaCUI: Long-term Cropland use intensity datasets in China (1982–2024), in: Liang Shuanglin, Ma Han (Eds.), Handbook of Satellite Land Products. Elsevier, pp. 885-889.
l Huang Yingze, Qiu Bingwen*, Wu Wenbin, Yuan Wenping, Chen Jin, Chen Xuehong, Zhu Xiaolin, Xu Shuai, Zhan Pei, He Liyin, Chen Yongzhe, Dong Zhanjie, Zhang Jianyang, Wang Laigang, Song Xiaoyu, Wang Xinshuang, Peng Yufeng. A hierarchy framework for automatic mapping complex rice cropping patterns: National-scale annual datasets of ChinaCP-Rice10m during 2019-2024. Information Geography, 2026, 2(1): 100033
l Qiu Bingwen*, Wu Fangzheng, Hu Xiang, Peng Yang, Wu Wenbin, Jin Chen, Chen Xuehong, He Liyin, Joe Berry, Tubiello Francesco N., Qian Jianping, Wang Laigang. A robust framework for mapping complex cropping patterns: The first national-scale 10 m map with 10 crops in China using Sentinel 1/2 images[J]. Isprs Journal Of Photogrammetry And Remote Sensing, 2025, 224:361-381.
l Qiu, Bingwen*, Li Zhengrong, Yang Peng, Wu Wenbin, Chen Xuehong, Wu Bingfang, Zhang Miao, Duan Yuanlin, Syahrul Kurniawan, Piotr Tryjanowski, Viktoria Takacs. Towards automation of national scale cropping pattern mapping by coupling Sentinel-1/2 data: A 10-m map of crop rotation systems for wheat in China. Agricultural systems, 2025, 227:104338.
l Zhengzheng Cai, Jieqiong Li, Yuanyuan Su, Lili Zheng, Jianwei Zhang, Miaomiao Zhu, Bingwen Qiu, Lan Kong, Yanfang Ye, Yongbiao Xue, Weiren Wu, Yuanlin Duan*. The MADS6, JAGGED, and YABBY proteins synergistically determine floral organ development in rice[J]. Plant Physiology, 2025, 197 (3).
l Bowen Niu, Quanlong Feng*, Bingwen Qiu, Shuai Su, Xinmin Zhang, Rongji Cui, Xinhong Zhang, Fanli Sun, Wenhui Yan, Siyuan Zhao, Hanyu Shi, Cong Ou, Xiaolu Yan, Jianhua Gong, Gaofei Yin, Jianxi Huang, Jiantao Liu, Bingbo Gao, Xiaochuang Yao, Jianyu Yang, and Dehai Zhu. Global-PCG-10: a 10 m global map of plastic-covered greenhouses derived from Sentinel-2 in 2020. Earth System Science Data, 2025:5065-5088
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l Qiu Bingwen*, Liu Baoli, Tang Zhenghong, Dong Jinwei, Xu Weiming, Liang Juanzhu, Chen Nan, Chen Jiangping, Wang Laigang, Chang Chengming, Li Zhengrong, Wu Fangzheng. National-scale 10-m maps of cropland use intensity in China during 2018-2023. Scientific Data, 2024,11:691.
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l Peng Yufeng, Qiu Bingwen*, Tang Zhenghong, Xu Weiming, Yang Peng, Wu Wenbin, Chen Xuehong, Zhu Xiaolin, Zhu Peng, Zhang Xin, Wang Xinshuang, Zhang Chengming, Wang Laigang, Li Mengmeng, Liang Juanzhu, Huang Yingze, Cheng Feifei, Chen Jianfeng, Wu Fangzheng, Jian Zeyu, Li Zhengrong. Where is tea grown in the world: A robust mapping framework for agroforestry crop with knowledge graph and sentinels images. Remote Sensing of Environment, 2024, 303: 114016.
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l He Yuhua, Qiu Bingwen*, Cheng Feifei, Chen Chongcheng, Sun Yu, Zhang Dongshui, Lin Li, Xu, Anzhen. National Scale Maize Yield Estimation by Integrating Multiple Spectral Indexes and Temporal Aggregation. Remote Sensing, 2023, 15, 414
l Qiu, Bingwen*, Lin, Duoduo, Chen, Chongcheng, Yang, Peng, Tang, Zhenghong, Jin, Zhenong, Ye, Z., Zhu, X., Duan, M., Huang, H., Zhao, Z., Xu, W., Chen, Z., 2022. From cropland to cropped field: A robust algorithm for national-scale mapping by fusing time series of Sentinel-1 and Sentinel-2. Int. J. Appl. Earth. Obs. 113, 103006.
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l Qiu Bingwen*, Zhiyan Ye, Chongcheng Chen, Zhenghong Tang, Zuoqi Chen, Hongyu Huang, Zhiyuan Zhao, Weiming Xu, Joe Berry. Dense canopies browning overshadowed by global greening dominant in sparse canopies. Science of The Total Environment, 2022, 826: 154222.
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l Qiu Bingwen*, Li Haiwen, Tang Zhenghong, Chen Chongcheng, Joe Berry, How cropland losses shaped by unbalanced urbanization process. Land use policy, 2020, 96: 104715.
l Qiu Bingwen*, Yang Xin, Tang Zhenghong, Chen Chongcheng, Li Haiwen, Joe Berry, Urban expansion or poor productivity: Explaining regional differences in cropland abandonment in China during the early 21st century. Land Degradation & Development, 2020, 31: 2540-2551.
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l Qiu Bingwen*, Chen Gong, Tang Zhenghong, Lu Difei, Wang Zhuangzhuang, Chen Chongcheng. Assessing the Three-North Shelter Forest Program in China by a novel framework for characterizing vegetation changes. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2017; 133: 75-88.
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l Qiu Bingwen*, Zhong Jiangping, Tang Zhenghong, Feng Min, Chen Chongcheng, Wang Xiaoqin. Greater phenological sensitivity on the higher Tibetan Plateau: new insights from weekly 5km EVI2 datasets. International Journal of Biometeorology, 2017,61(5): 807-820.
l Qiu Bingwen*, Fei Min, Tang Zhenghong. A simple smoother based on continuous wavelet transform: comparative evaluation based on the fidelity, smoothness and efficiency in phenological estimation. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 2016, 47: 91-101.
l Qiu Bingwen*, Liu Zhe, Tang Zhenghong, Chen Chongcheng. Developing indices of temporal dispersion and continuity to map natural vegetation. Journal of Ecological Indicators, 2016, 64: 335-42.
l Qiu Bingwen*, Wang Zhuangzhuang, Tang Zhenghong, Fan Zhanlong, Li Weijiao. Automated cropping intensity extraction from isolines of wavelet spectra. Computers and Electronics in Agriculture, 2016, 125: 1-11.
l Qiu Bingwen*, Wang Zhuangzhuang, Tang Zhenghong, Liu Zhe, Lu Difei, Chen Chongcheng, Chen Nan. A multi-scale spatiotemporal modeling approach to explore vegetation dynamics patterns under global climate change. GIScience & Remote Sensing, 2016, 5: 596-613.
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l Qiu Bingwen*, Li Weijiao, Tang Zhenghong, Chen Chongcheng, Qi Wen. Mapping paddy rice areas based on vegetation phenology and surface moisture conditions. Journal of Ecological Indicators, 2015, 56: 79-86.
l Qiu Bingwen*, Qi Wen, Chen Chongcheng, Li Weijiao. Relationship between spatial heterogeneity and wavelength in multisensor airborne images. Geo-Spatial Information Science, 2015, 18(1): 56-64.
l Qiu Bingwen*, Zhong Ming, Tang Zhenghong, Wang Chongyang. A new methodology to map double-cropping croplands based on continuous wavelet transform. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2014, 26: 97-104.
l Qiu Bingwen*, Fan Zhanling, Zhong Ming, Tang Zhenghong, Chen Chongcheng. A new approach for crop identification with wavelet variance and JM distance. Journal of Environmental Monitoring and Assessment, 2014, 186(11): 7929–7940.
l Qiu Bingwen*, Zeng Canying, Chen Chongcheng, Tang Zhenghong, Sui Yinpo. Characterizing landscape spatial heterogeneity in multisensor images with variogram models. Journal of Chinese Geographical Science, 2014, 24(3): 317-327.
l Qiu Bingwen*, Li Weijiao, Zhong Ming, Tang Zhenghong, Chen Chongcheng. Spatiotemporal analysis of vegetation variability and its relationship with climate change in China. Geo-Spatial Information Science, 2014, 17(3): 170-180.
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l Qiu Bingwen*, Zhong Ming, Tang Zhenghong, Chen Chongcheng. Spatiotemporal variability of vegetation phenology with reference to altitude and climate in the subtropical mountain and hill region, China. Journal of Chinese Science Bulletin, 2013, 58(23): 2883-2892.