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立体观测与人工智能助力林草遥感发展——第四届中国林草计算机应用大会林草遥感与智能监测分会场

本文发布于:
2023-09-02
来源:
咨询部
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2023年8月26-28日,第四届中国林草计算机应用大会在陕西西安召开,大会围绕数字化技术在林草领域的应用,共设置了1个主会场与8个分会场。来自中国工程院、全国各级林草信息化管理和建设部门、全国各林业及相关高等院校、科研院所的领导、专家和相关企业代表共400余人参加了大会。

第二分会场以“林草遥感与智能监测”为主题,与会者针对森林资源、森林火灾、病虫害等遥感信息提取与智能监测等领域的最新研究进展开展了交流。分会场报告由浙江农林大学吴达胜教授和西南林业大学欧光龙教授共同主持,来自中国林科院资信所、南京林业大学、西北农林科技大学的4位专家学者作了特邀报告,来自北京林业大学、南京林业大学、东北林业大学、广西壮族自治区林业科学研究院、湖南科技大学的5位专家学者作了专题报告,70余人参与了交流。

 

特邀报告01

中南林业科技大学孙华教授作了题为《森林资源多模式遥感立体监测技术》的特邀报告。针对森林资源调查监测需求,依托国家高分专项项目和国家重点研发计划项目,利用高分卫星光学、激光雷达数据等多源数据,从单木信息提取、小班属性、森林变化检测等方面系统构建了多模式的森林资源立地监测体系,为森林资源精准调查瓶颈的突破提供了良好的解决方案和技术支撑。

特邀报告02

南京林业大学周凯博士作了题为《面向智慧林业的森林资源遥感精准监测》的特邀报告。在介绍智慧林业的背景、基本概念和研究范畴的基础上,瞄准森林资源及相关生态状况参数指标的遥感监测,系统构建了一套天空地一体、全天候、多尺度的森林资源生态状况的遥感监测技术体系,实现了面向智慧林业的森林资源遥感精准监测示范。

特邀报告03

西北农林科技大学宁纪锋教授作了题为《农田无人机遥感影像处理与分析》的特邀报告。面向农田农情信息的遥感精准监测的技术需求,解决了无人机遥感图像拼接中的图像扭曲变形问题,围绕作物生育期识别、作物生长状态监测等进行无人机遥感应用研究,实现了对农田作物识别及农情信息的精准提取,为农作物生长精准监测提供了技术支撑。

特邀报告04

中国林科院资信所覃先林研究员作了题为《高分卫星遥感森林灾害监测应用》的特邀报告,介绍了我国高分系列卫星数据的基本情况及其应用前景,开展了高分卫星数据在森林灾害遥感监测中的应用技术研究,分享了高分卫星数据在服务国家森林灾害决策方面的技术应用典型案例,以及在美国、澳大利亚、加拿大等国森林灾害监测中的良好应用案例,结合案例讲述了高分卫星遥感数据中应用的难点和重点问题。

专题报告05

北京林业大学黄季夏教授作了题为《基于深度学习技术的松材线虫病时空传播预测研究》的专题报告,介绍了松材线虫病的危害、松材线虫病时空大数据库建设等情况,开展了松材线虫病在不同尺度上的传播扩散过程及其驱动因素,利用深度学习技术构建全国区县尺度、小班尺度的松材线虫时空预测预报模型,为松材线虫病危害的传播及其预警提供支撑。

专题报告06

南京林业大学沈文娟副教授作了题为《基于高分辨率卫星数据的我国两大城市森林的地表温度反馈》的专题报告,通过利用深度学习语义分割方法改进获取高可靠的森林覆盖数据,与空间换时间方法进行整合,估测了城市森林造林、毁林与景观模式变化及其蒸散发、反照率与净辐射对局地地表温度的影响。

专题报告07

东北林业大学李兴东副教授作了题为《基于无人机实时监测的林草火灾动态蔓延模拟技术研究》的专题报告。在分析无人机遥感技术在林火监测中的应用及发展趋势的基础上,介绍了基于无人机遥感的林草火定位技术和林草火动态蔓延预测技术,实现了林草火动态蔓延预测系统集成,为林火预测预警及防灭火科学决策提供技术支撑。

专题报告08

广西壮族自治区林业科学研究院向俊科研助理作了题为《基于实例归一化的跨越变化检测模型构建研究》的专题报告。对比分析了不同变化检测模型、不同IBNM结构在LEVIR-CD和WHU-CD两套数据集中的变化检测精度,为跨越变化的精确检测提供参考。

专题报告09

湖南科技大学马开森博士后作了题为《近地激光雷达林木参数精准提取研究》的专题报告。在实现地面点精准分类优化的基础上,基于植被点云密度模型实现了优化单木探测与林木结构参数提取,利用树干骨架计算了树干在胸高处的倾斜角,使用罗德里格斯公式对点云切片进行校正,通过圆拟合算法实现胸径参数提取,实现了利用近地激光雷达数据的林木参数精准提取。

总结

第二分会场紧密围绕林草信息的遥感精准提取、基于遥感技术的林草资源智能监测与精准评价及森林资源智能管理决策等内容,与会专家分享了林草遥感与智能监测的新技术、新方法和新成果,对于推动林草遥感研究和应用、增强学术交流、深化共享合作具有积极意义,与会专家一致认为:天空地一体化立体协同观测有效弥补了常规遥感手段在监测时效、精度、周期等方面的短板,实现了林草资源精准、快速监测。通过人工智能的方式,可以大幅度提升遥感数据的利用深度,并强化对遥感信息的翻译能力,提高监测精度。