AI+多源遥感协同:开启林草智能监测新篇章

遥感作为林草监测的主要手段，正朝着高精度、智能化、多源数据融合与“天空塔地一体化”协同监测的方向发展，‌亚米级影像、激光雷达与高光谱等技术的普及，AI算法与云计算赋能自动解译，大大提高了处理效率和精度，深度服务“双碳”战略与生态治理。为推动林草遥感与数智技术的深度融合，2026年4月17-19日在福州举办的第七届中国智慧林业大会设立了“林草遥感与智能监测”分会场。

分会场邀请了15位专家代表从定量遥感、森林蓄积量估测、树种识别、冠层反演、生物量估算与生态风险预测等方面，分享利用卫星遥感、无人机、人工智能、数字孪生等技术融合的最新研究成果，充分展示数智赋能林草监测的应用实践。分会场由中南林业科技大学林辉教授、北京林业大学张晓丽教授、福州大学许章华教授共同主持。

中南林业科技大学林辉教授主持分会场

北京林业大学张晓丽教授主持分会场

福州大学许章华教授主持分会场

北京林业大学黄华国教授作“林业定量遥感的数字孪生进展”的特邀报告。针对当前遥感产品精度低、参数缺失及建模与反演脱节等现实问题，研发基于NVIDIA Omniverse框架的RAPID-RTX平台，实现多角度BRF、LiDAR等信号的高效模拟与基于实测数据同化的动态反馈，为林草遥感智能决策与精准管控提供关键平台支撑。

黄华国教授作特邀报告

二

福建师范大学陆灯盛教授作“基于多源数据协同经验模型和机器学习的中国杉木蓄积量年度估测制图”的特邀报告。针对高时空分辨率年度蓄积量获取难等难题，提出混合建模框架与光谱角度样本迁移方法，实现2019—2024年中国杉木30米分辨率年度分布图的高精度绘制与蓄积量动态测算，为森林碳核算与可持续管理提供数据支撑。

陆灯盛教授作特邀报告

三

中山大学张吴明教授作“激光雷达林业遥感算法研究”的特邀报告。通过构建涵盖地基、背包、无人机及星载激光雷达的多平台数据采集与处理方法体系，实现了点云去噪、地面滤波、单木分割等关键环节的算法优化，突破多平台点云数据处理精度与效率受限的技术瓶颈，为森林三维结构的精准解析提供了系统性的技术方案。

张吴明教授作特邀报告

四

中南林业科技大学龙江平教授代孙华教授作“句芒号星载激光雷达林业应用研究与实践”的特邀报告。提出自适应动态预处理与地形起伏定位校正方法，回应星载主被动联合观测数据处理与定位校正难等现实问题，实现光学反射信息与激光雷达三维结构信息的有效整合与碳储量反演精度提升，为国家森林碳汇卫星的业务化应用开辟了技术新路径。

龙江平教授代孙华教授作特邀报告

五

南京林业大学云挺教授作“林木大数据树种智能分析与多智能体解析研究”的特邀报告。针对全球森林多样性锐减且传统树种识别精度低等问题，构建基于球面谐波深度学习与SO(3)旋转群卷积的创新框架，实现跨地域59个物种三维形态信息的全面刻画与识别准确率跃升，为森林资源调查与生物多样性监测智能化升级提供通用数学表征。

云挺教授作特邀报告

六

北京林业大学李林源副教授作“林业低空定量遥感的思考与实践”的专题报告。面对真实标注数据稀缺及邻近树木干扰大的难题，提出了“反演-识别-量测”一体化框架，并融合生成式AI域迁移技术，实现关键测树因子的高精度估算与单木生理参数的精准反演，为森林资源高效调查与病害实时监测提供核心技术路径。

李林源副教授作特邀报告

七

湖南科技大学马开森副教授作“近地激光雷达点云单木层次化拓扑构建研究”的专题报告。提出一套包含点云语义分类、单木分割及骨架拓扑重建的关键技术方案，破解复杂森林场景稳健特征信息提取难的技术难题，实现了树干骨架的层次化拓扑构建与枝干精确划分，为森林三维精细化重建提供了算法支撑。

马开森副教授作专题报告

八

奥谱天成（厦门）光电股份有限公司姚宣丞经理作“无人机载高光谱激光雷达系统林业创新应用”的专题报告。针对单一传感器在树种识别与结构提取方面存在的局限，构建高光谱与激光雷达一体化集成系统，实现林木细微光谱特征与精准三维空间结构信息的深度融合，为林业资源精细化管理与碳汇核算提供多维感知装备保障。

姚宣丞经理作专题报告

九

西南林业大学何丽讲师作“基于环境相似性的山地森林冠层高度反演研究”的专题报告。针对复杂地形区域冠层高度制图精度受限等现实问题，提出地理环境相似性方法，实现极度复杂地形下的高精度冠层高度制图与不确定性量化，为后续补样方案设计与资源节约提供科学参考。

何丽讲师作专题报告

十

湘潭大学韩文涛讲师作“面向森林区的SAR散射模型建模与应用研究”的专题报告。通过构建系列创新性散射模型深度挖掘地物几何结构与介电属性信息，揭示森林内部不同结构与地形相关性差异，破解复杂森林场景精细解译能力不足等技术难题，为森林微波散射机理理解提供新视角。

韩文涛讲师作专题报告

十一

浙江波星通卫星通信有限公司孔火青总监作“卫星通信技术在林草行业中的应用”的专题报告。针对林区数字化项目缺乏稳定网络支撑难题，构建高速率带宽卫星通信跨界融合方案，实现为林草项目提供稳定网络支撑与大规模终端运营保障，为林草生态行业通信网络升级提供方案。

孔火青总监作专题报告

十二

福建农林大学王帆讲师作“生态系统服务价值与景观生态风险预测及区划”的专题报告。针对国土空间规划缺乏科学精准的动态预测工具等现实问题，提出构建系统动力学与土地利用模拟耦合模型，实现生态系统服务价值与生态风险指数动态演变及未来精准预测，为区域国土空间规划与生态保护决策提供科学工具。

王帆讲师作专题报告

十三

浙江农林大学孙钰森讲师作“基于UAV-LDAR的林分自动分割”的专题报告。针对传统人工目视解译主观性强且费时耗力等难题，提出基于无人机激光雷达数据的林分自动分割技术体系，实现林业资源信息管理的自动化与智能化，为智慧林业高质量发展奠定基础。

孙钰森讲师作专题报告

十四

北京数字绿土科技股份有限公司余博斌总监作“基于激光雷达技术的林草生态领域应用实践与探索”的专题报告。针对多平台点云数据自动化处理与多维参数提取效率低等难题，提出多平台设备与自研LiDAR360软件结合的解决方案，实现单木分割与大尺度蓄积量生物量等关键参数自动化计算，为林草生态监测自动化发展提供实战化软件平台。

余博斌总监作专题报告

十五

三明学院赵秋月讲师作“基于Sentinel-2影像的城市街道绿视率遥感估测研究”的专题报告。针对传统街景数据获取受限无法全面反映绿化状况的技术局限，提出基于Sentinel-2影像的绿视率遥感估测创新方法，实现城市街道绿化品质量化的快速准确全覆盖，为城市绿化科学管理提供高效量化新方法。

赵秋月讲师作专题报告

数智技术推动林业遥感从经验依赖转向数据驱动，通过AI图像识别、大数据分析与“天空塔地网”一体化感知，实现林草资源全方位、实时动态监测，显著提升监测时效性、覆盖面和精度，为林业高质量发展提供核心支撑。目前，林草遥感监测仍存在易受云雨天气干扰、多源异构数据融合困难、高分辨率数据成本高、AI模型泛化能力弱、地面验证样地支撑不足等难点，亟需走向与AI等新技术融合与一体化协同发展的新路径。

天空塔地一体化协同的林草湿荒智能监测作为2025年林草人工智能领域十大前沿热点，通过融合天空塔地多源多模态数据，发展林草湿荒多要素自动识别与动态监测技术，研发AI+遥感与时空分析、无人机密林监测、地下根系探测、林下经济等技术，实现林草湿荒资源与生物多样性的多尺度、多时相智能识别与动态监测，推动资源调查的自动化、智能化转型。数智技术与林草遥感的深度融合，推动AI大模型驱动影像智能解译、灾害精准识别与碳汇定量核算，大数据与云计算打通多源数据壁垒，推动监测从周期性普查迈向实时化、智能化管理，为林草治理现代化提供基础支撑。