在波士顿参加美国地理学会年会期间，听了一些关于精准农业，农业生态环境，和遥感应用及数据分析等一系列报告，受益颇多。精准农业将数据分析融入到农业中。种植者不在是对田地统一的进行管理，而是因地制宜根据具体问题来进行农田管理。然而精准农业更多地关注土壤的差异对产量和品质所造成的影响而很少有人关注微气象对农业生产的影响。来自Michigan State University 的Dr.Steven Schultze 为大家介绍了他们如何利用一系列的微气象传感器搭建微气象站来监测柑橘园中的微气象。他们利用这些小型气象站监测柑橘园中每分钟温度，相对湿度，露点。这些变量和每株的产量进行比较分析，发现柑橘园内的温度呈现很明显的空间差异，从而影响了每株的柑橘产量。而Dr.Saifuzzaman则介绍了利用遥感数据建立一个数据集用于预测最佳的土壤取样地点，从而实现测土配方。研究利用地面土壤传感器和高分辨率遥感数据来分析地表植被和土壤湿度，从而推测出土壤特性的空间分布。

  在关于无人机应用的分会场上，学者展示了无人机在农业、环境监测中的广泛应用。来自武汉大学的Dr.Yi Peng介绍了他们利用无人机搭载的高光谱相机监测油菜的植被覆盖度和油菜花覆盖度。他们利用两个不同的模型来分别估测生长期和花期的植被覆盖度和油菜花覆盖度，发现在生长期用于建模的最优植被指数使VARI,而在花期最优的植被指数是EVI。并且在花期，550nm处的反射率能够很好地反演油菜花的覆盖度。来自University of California Merced的Dr.Qinghua Guo介绍了利用多源Lidar数据估测森林的结构参数。来自French Agronomy Research National Institute 的Dr.Anne Jacquin介绍了利用无人机搭载的多光谱相机数据区分酒庄中染病的葡萄藤和未染病的葡萄藤。利用地面识别的染病的葡萄藤数据作为建模和验证数据，利用多光谱数据构建植被指数估测葡萄藤的花青素，叶绿素，胡萝卜素和绿色叶面覆盖度，再利用这些估测的参数对于已染病的葡萄藤进行识别。来自Idaho State University的Donna Delparte则利用无人机搭载的高光谱相机和机器学习的方法对三种灌木进行识别。

  关于利用遥感监测环境变化也有一些有意思的报告。来自北京师范大学的Dr.Huang介绍了他们利用多源遥感数据研究中国2000年到2012年的城市环境的变化。他们利用指数CEI,遥感估测的PM2.5含量，地表温度和植被覆盖度来研究全国范围内城市扩张对环境的影响。他们发现环境退化的情况约占全国城市面积的79.2%。Dr.Alexander Pakalniskis介绍了他们利用机载及红外相机获取了西非大草原的光谱数据。利用这些光谱数据来区分大草原上的木本植物，一年生草本植物，和多年生草本植物，从而研究大草原上不同植被类型之间的相互关系。来自USGS的Dr.Jim Vogelmann利用31年的Landsat时序数据来研究美国一些区域的植被变化，这些变化主要是由干旱，病虫害，入侵物种或者是物候等因素造成的。来自University of Akron的Dr.Franchesca Mireku 利用遥感数据和GIS分析手段研究了加纳阿克拉主城区1999年到2013年城市植被的变化。研究发现阿克拉的植被变化在22年间翻了三倍，主要是由于城市扩张，交通网的建立,住宅区增多而导致的。而且城市中的主要植被以草地和灌木居多。

  关于空间数据分析的讨论中，来自Oak Ridge National Laboratory的Dr.Alexandre Sorokine 为大家介绍了云计算可以更有效地来处理大数据分析。而Oak Ridge National Laboratory正在搭建一个城市信息系统可以让学者利用云端和高性能计算来处理大量的城市和气候数据。这个系统有四个优势：（1）可以用federal metadata search engine来进行查找；（2）管理和存储数据；（3）利用云端处理和分析大数据；（4）对结果进行可视化。来自陕西师范大学的Dr.Xue介绍他们利用已获得的陕西关中地区生态安全格网化评价结果数据，运用空间马尔科夫链对该区域的生态安全时空演变进行了分析，发现区域背景在关中地区生态安全趋同时空演变过程中起着相当重要作用；不同区域背景在区域生态安全等级转移中所起的作用也各不相同；一个区域生态安全等级向上或向下转移的概率与该区域和周围邻居之间的差异程度不成比例。随着网络信息技术的迅猛发展,人类进入了大数据时代.作为社会生产力函数的主要变量,大数据推动了技术创新、经济发展和社会进步,是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要引擎,也是提升大都市治理能力和水平的重要手段。作为社会科学研究的重要技术,大数据拓展了大都市治理研究的广度、深度和新度,通过挖掘、整理和分析城市大数据,大都市治理研究可以深入到政治治理、经济治理、社会治理、文化治理、生态治理诸多领域,能够聚焦于智慧城市、市场监管、公共服务、环境保护、公共安全、应急管理等众多议题。来自University College London 的Jens Kandt 和Paul Longley展示了如何利用商业上已注册的顾客来估测高时间分辨率和空间分辨率的人口动态变化。私人公司会搜集注册客户的一些资料，这些信息例如姓名，地址，邮编等都可以被用来研究人口动态分布。他们利用这些客户信息分析了英国1881年至2016年间城市人口动态变化。他们发现南部城市人口变化很快而英国北部苏格兰及威尔士地区人口变化较慢。

  开会期间遇到了读博士期间的同学Ryan Perroy, 现在是美国夏威夷大学的助理教授，主要从事利用高光谱遥感监测植被生理生态变化的研究，现在正在利用无人机载高光谱传感器研究夏威夷当地的植被。因为毕业后多年未见，这次见面重新建立联系，为日后进一步开展合作奠定基础。联系了和我同期读博士的曹国锋，现在时Texas Technology University 的助理教授，主要从事地学统计方面的研究，我们一起探讨了利用马尔科夫链进行遥感分类后处理。 此外在开会期间还参观了麻省理工和哈佛大学。