遥感技术在我国林草行业运用广泛，为林草资源调查监测、规划设计、生态工程评估核查等提供重要技术支撑。

近日，第二届中国林草计算机应用大会分会场二以“林草遥感技术”为主题，围绕4个特邀报告和7个专题报告进行线上直播，来自全国不同单位的980余人参与了线上会议交流。分会场报告由中南林业科技大学林学院副院长孙华教授和西南林业大学林学院张王菲教授共同主持。

与会专家、学者一致认为，遥感技术为森林资源精准监测、林草现代信息化建设提供了重要的技术支撑。针对林草行业资源类型复杂、同物异谱及同谱异物现象突出，数据处理量大等特点，建议聚焦星机地一体化协同、深度学习、计算机模拟等方面开展重点研究，为实现森林资源精准监测与参数定量反演提供关键技术支撑。（现将部分报告内容与读者分享）

林草遥感技术分会场与会专家

中国林业科学研究院资源信息研究所陈尔学研究员围绕森林资源“天空地”协同监测技术，系统阐述了森林资源的“天空地”一体化智能监测技术体系。从森林监测的角度，详细介绍了优势树种精细识别和基于无人机的LiDAR数据结合高分多光谱遥感影像测定林分郁闭度的方法，提出了联合地面样地调查、航空遥感抽样和卫星遥感等多尺度数据估测林分森林参数的层次回归克里格方法。

报告指出，多模式遥感、深度学习等为解决“天地空”一体化小班调查技术带来了新的机遇，但同时深度学习存在高精度、大样本、需求较难满足的问题，为解决这一难题，可以利用无人机影像解译技术，采用有集成创新性的人工林类型深度学习分类方法。在林分尺度估测不确定性分层建模中纳入空间自相关信息，结合卫星遥感数据全覆盖的优势、航空遥感数据遥感特征对目标参数敏感的优势、地面样地数据精度最高的优势，更加科学地实现森林参数“星-机-地”一体化协同定量估测。

特邀报告1：森林资源“天空地”多源观测协同监测技术

湖南大学康旭东教授系统阐述了高分辨率高光谱图像高效处理与识别的模型与方法，提出了高分辨率高光谱图像在资源调查、环境监测等领域的应用方案，能够改善森林资源的动态监测时效性。

报告指出，针对高光谱智能化遥感对地观测存在不同维度无法同时高分成像等难题，通过深度融合多分辨率遥感数据，能够提升对地观测的空间、光谱分辨率，获得高质量的高光谱遥感数据。结合遥感数据与人工智能技术，研制高分辨率高光谱图像处理系统，可以实现高分辨率高光谱遥感数据的智能处理与分析。

特邀报告2：高分辨高光谱遥感图像处理与识别

北京林业大学黄华国教授以“计算机模拟的林业遥感应用”为主题，全面回顾了计算机模拟技术从数值计算到数字孪生的发展过程，提出了全波段的多传感器三维遥感机理模型RAPID，将现实场景和影像进行关联，构建了森林场景的遥感成像机理。

报告指出，计算机模拟模型是利用图形学、电磁学、流体力学等技术实现具有真实感的遥感信息模拟，构建了林草遥感的科学计算、动态预测、可视化等理论与方法。通过多传感器集大成、统一输入、统一理论、统一界面的计算机模拟模型构建，能够充分挖掘电磁波谱所有可能波段，建立准确而齐全的模拟方式，为森林资源智能监测提供了理论基础。

特邀报告3：计算机模拟的林业遥感应用

南京林业大学曹林教授以“遥感技术在亚热带森林精准培育与监测中的应用”为题做特邀报告，报告分析了“碳达峰、碳中和”背景下，精准森林培育和提升森林质量对提高森林碳汇的重要性。提出了利用现代遥感技术构建的多平台、多角度、多模式立体观测体系及定量分析理论，可精准地获取森林的动态变化参数，为森林精准培育中林木良种精准选育、水肥胁迫与精准喷灌、森林病虫害精准防治与健康评估等提供了有效的技术支撑。有助于推动人工林资源的高效培育、集约管理和可持续经营。

特邀报告4：遥感技术在亚热带森林精准培育与监测中的应用

经过大会评审，浙江农林大学林起楠、西南林业大学席磊、中国林业科学研究院资源昆虫研究所程鑫萌和中南林业科技大学潘煜琳的报告被评为优秀报告。