2024年10月23日，在学研大厦A0204召开了林草信息化专题的学术讲座，讲座由武刚教授、韩东老师担任主讲。本次讲座意在拓展同学们对遥感技术在农林领域应用的了解，信息学院以及其他学院相关研究方向的研究生参加了本次讲座。
信息技术在植物表型领域的应用
在讲座中，韩东老师介绍了遥感原理和遥感图像获取的过程，且主要介绍了如何利用遥感技术对田间作物表型进行监测和表征，成为了提升育种效率的有效途径，并介绍了无人机表型平台传感器，不同的传感器的使用往往意味着对作物的不同特征的关注，以对玉米雄穗表型信息的提取为例做了讲解。
介绍田间高通量作物表型遥感平台
信息技术在作物灾损评估领域的应用
尽管遥感技术广泛应用于农业的许多方面，但是总体水平还不能满足实用所要求的实时监测、提供实时信息等要求，以及在图像识别、特征提取方面也还未达实用标准，韩冬老师也提到了在遥感的各个环节应当如何提升来达到实用化的问题。
实现遥感实用化的要求
信息技术在作物长势监测领域的应用
遥感具有宏观、客观、及时、经济等特点，基于合成孔径雷达(SAR)遥感的作物生长参数提取已有广泛研究，韩东老师特别介绍了双极化Sentinel-l雷达数据监测玉米倒伏、监测小麦植株含水量等情况以及对作物生长模型的相关研究和应用。
双极化Sentinel-l雷达监测玉米倒伏
计算思维畅想
武刚老师由计算机导论、人工智能、深度学习、数学方法等方面引出并讨论了计算思维的重要性，从ln2的计算例子引出了机理计算和统计学习的区别，进而介绍了深度学习、大模型、强化学习、机器学习等相关知识。
数学与计算机的联系
讲座总结
在本次林草信息化专题学术讲座中，韩东老师通过介绍监测植物表型、作物灾损、作物长势等方面的遥感技术应用，让同学们对信息技术在农业领域的作用有了更加直观丰富的认识，通过对相关研究领域的学术成果的介绍，让大家对农林信息化的研究前沿方向有了大致了解。武刚老师则通过大量的例子，生动形象的解说让大家对于计算思维有了更深的理解，并介绍了机器学习，深度学习中的一些常见算法。
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图文/信息学院研究生会
审稿/刘顺毓
排版/杨宇彤 崔英洁
编辑/解庆龙
主编/朱羽宁
责编/张龙成
审核/魏洪斌
