为激发研究生积极从事科学研究，营造锐意进取的学术氛围，提升研究水平，同时为广大研究生搭建自我展示研究成果的平台，5月23日，遥感与测绘工程学院成功举办第十一期“北辰星”学术论坛。

本次论坛邀请王明华、唐旭两位老师担任评委，研究生会学术就业部李坤主持，硕士研究生贾桐、李虹颖、刘敏、茹博、孙溪婷、杨猛、朱杨贵7位同学进行学术分享。

贾桐同学创新性地提出了基于神经网络架构搜索的遥感语义分割方法。该方法通过构建包含多类型卷积模块的动态搜索空间，采用过参数化网络与路径修剪策略，自动生成轻量化的上下采样模块，最终构建出类Unet的紧凑网络架构，有效解决了城市场景中背景干扰、类别混淆等问题。其研究成果为土地覆盖分析、城市遥感监测等领域提供了更高效的语义分割解决方案。

李虹颖提出了基于随机森林回归模型的海冰厚度反演方法。该方法创新性地融合GNSS-R卫星数据与三层介质模型，通过引入温度、盐度等多参数联合建模，并首次实现了GPS与BDS双系统数据协同反演。研究成果为极地海冰监测提供了更高精度的卫星遥感解决方案，对气候变化研究、极区航运安全等领域具有重要应用价值。

刘敏同学提出了基于语义引导与SAM优化的弱监督变化检测方法。该方法通过多阶段知识蒸馏策略增强弱监督语义定位能力，并设计自适应的SAM提示生成模块，将图像级标签转化为高质量像素级伪标签；结合跨图像一致性学习和跨像素相似性学习优化特征空间建模，在数据集上实现了显著性能提升。其研究成果为低标注成本下的土地变更监测、灾害评估等场景提供了高精度解决方案，有效缓解了全监督方法对像素级标注的依赖性。

茹博同学创新性地提出了PGCNN-NET多源遥感融合湿地植被分类模型。该方法通过融合Sentinel-1 SAR多极化特征与Sentinel-2多光谱数据，创新设计双分支特征提取架构（ASPM卷积分支和AGSM图卷积分支），并引入自注意力特征融合机制，在江苏省盐城滨海湿地实现了92.00%的整体分类精度和88.84%的Kappa系数。其研究成果为滨海湿地入侵物种监测、生态修复评估提供了高精度技术支撑。

孙溪婷同学提出了一种基于动力统计相结合的海洋次表层温度重构技术的研究方法。通过结合卫星遥感技术与现场数据，实现海洋三维场的重构，使用前馈神经网络（FFNN）与SQG动力学方法，针对西北太平洋区域的次表层温度进行高精度三维重构。创新点在于多尺度比较、动态重构以及将SQG动力学重构密度作为重要因子引入。

杨猛同学研究内容主要围绕着基于深度学习的森林火灾监测与预警技术展开。他提出了一种结合火焰和烟雾监测的深度学习模型，通过加权融合方法提升了森林火灾监测的准确性。由于森林火灾初期火点较小且容易受到复杂环境干扰，研究分别训练了两个轻量化的模型——火焰监测模型和烟雾监测模型，并通过多尺度特征融合优化火点特征的提取。同时，使用了全局感知和动态权重分配机制来增强特征捕捉能力。此外，采用了改进的非极大值抑制算法（Soft NMS）来处理检测框的重叠问题，进一步提升了检测精度。此研究为大范围、实时的森林火灾监测提供了高效的技术方案。

朱杨贵同学研究内容为全球气候变化对雅鲁藏布江流域积雪和流域径流变化的影响，采用结合SWAT模型进行径流模拟的方法，以分析气候和积雪变化对流域径流的影响。创新点在于采用降尺度技术提高雪深产品的空间分辨率，以更精确地描述流域内积雪的时空分布，并通过SWAT模型生成流域的径流模拟结果，进而分析流域的水资源变化。这为研究气候变化对水资源的影响提供了新的视角。

王明华与唐旭两位老师都针对学生在报告中的观点、结论以及研究方法进行仔细评估。同时对报告的整体结构和内容进行评价，并结合个人体会与学术经历提供一些建议来改善报告的质量和可读性。此外，两位老师还分别针对学生在报告中的一些具体问题提出更详细的建议和指导。

本次学术报告会活跃了学院的学术氛围、增强了研究生间的深度交流和学习。通过师生的互动交流，同学们掌握了学科领域的基础知识，了解了研究方向的前沿动态，得到了科研路上的有效指导。

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