为激发研究生积极从事科学研究的热情，营造锐意进取的学术氛围，4月25日上午，遥测院在北辰楼229会议室开展了第十期“北辰星”学术论坛。本次论坛邀请到丁海勇、严清赟两位导师担任评委，硕士研究生陈金生、肖志恒、张建行、黄辰嘉、王家润、赵岚6位同学进行报告分享。

　　陈金生同学创新性地提出了基于自监督学习的图像-点云配准方法。该方法通过自监督方式生成高质量深度数据，并创新设计密集匹配网络和融合损失函数，在NuScenes和KITTI数据集上实现了配准精度的显著提升。其研究成果为自动驾驶、三维重建等领域提供了更精准的配准解决方案。肖志恒同学开发的SAR影像引导条件扩散模型（SCDM）有效解决了遥感影像去云难题。该模型创新性地结合PCA特征提取、MS-CNN云区检测和扩散模型生成技术，在保持地物细节的同时实现了优异的去云效果。这一成果为遥感影像处理提供了新的技术路径。张建行同学突破性地融合FY-4B卫星多源数据，提出了全新的大气可降水量反演方法。通过优化亮温输入方案和采用随机森林与液态神经网络算法，实现了RMSE仅3mm的反演精度。该研究为气象监测提供了更精准、高效的技术手段。

　　黄辰嘉同学针对高光谱影像分类难题，创新提出基于深度对比学习的新方法。通过伪标签引导策略和加权融合损失函数设计，有效解决了负样本干扰问题，显著提升了分类精度。该成果在资源勘探、环境监测等领域具有重要应用价值。王家润同学开创性地利用GEDI卫星数据进行森林生物量监测研究。通过网格聚合技术和分层采样策略，解决了数据定位误差和样本不平衡问题，并揭示了关键波段特征的重要性。该研究为碳中和背景下的森林碳汇评估提供了新思路。赵岚首次将Triple-Collocation算法应用于SST融合，结合多源卫星观测数据，成功研制出4km/1小时的高时空分辨率融合产品。这一成果将为海洋环境监测提供更优质的数据支持。

　　丁海勇与严清赟两位导师都针对同学们在报告中的观点、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，并结合个人学术经历提供了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同学们在报告中的一些具体问题提出更详细的建议和指导。

　　通过此次学术论坛，研究生们得到了精准的学术指导，也进一步活跃le 学院的学术氛围，助力研究生们在学术道路上行稳致远。

论坛现场