10月11日至14日，首届IEEE亚太地球科学与遥感研讨会（AP-GARSS 2026）在山东青岛举行。本次会议由IEEE地球科学与遥感学会（IEEE GRSS）主办、中国科学院海洋研究所（IOCAS）承办，以“遥感应用支撑洁净地球可持续发展”为主题，汇聚地球科学与遥感领域的专家学者，围绕遥感技术创新及其在地球系统科学中的应用开展学术交流，为分享前沿研究成果、深化国际合作搭建了学术平台。南京信息工程大学海洋科学学院师生参加本次会议，通过专题报告和墙报交流，充分彰显学院在海洋遥感应用、海洋环境智能预报与海洋科学交叉研究方面的学科实力与团队风采。

会议期间，董昌明教授与马颖老师共同召集并主持《AI for Seamless Oceanic Forecast》专题，张彪教授召集并主持了《Satellite Remote Sensing of Marine Oil Spills: Detection, Characterization, and Multi-Sensor Synergy》专题，董济海教授召集并主持了《Remote Sensing AI: Ocean Science Application》，范胜任老师召集并主持了《AI-Driven Remote Sensing: Big Earth Data, Ocean, Land, and Future Scientists》专题。

学院师生还通过专题报告和墙报展示，分享了相关研究成果。张彪教授作题为《AI-driven Satellite Intelligence for Faster, Smarter Oil Spill Response》的学术报告，介绍了人工智能驱动的卫星遥感技术在海洋溢油监测与应急响应中的最新研究进展。董济海教授作题为《A Neural Network-Based Submesoscale Vertical Heat Flux Parameterization and Its Implementation in Regional Ocean Modeling System (ROMS)》的报告，介绍了基于超高分辨率模式数据训练的神经网络亚中尺度垂向热通量参数化方案。谢华荣老师作题为《Storm surge forecasting in the southeastern coastal areas of China based on a physics-informed neural network》的报告，介绍了融合物理信息与神经网络开展的风暴潮预报研究工作。马颖老师作题为《A Physics-Guided Network for Sea Surface Temperature and Ocean Front Forecasting》的报告，分享了物理引导深度学习方法在海温与海洋锋面预报中的应用探索。范胜任老师作题为《Hybrid Physics-Guided Data-Driven Estimation of Wave-induced Doppler Shifts for SAR Ocean Surface Current Retrieval》和《Dual-Polarization SAR Surface Wind Speed Retrieval in Polar Lows》的学术报告，分享了物理机制与数据驱动相融合的海面流场遥感反演方法，以及基于双极化合成孔径雷达（SAR）的极地低压海面风速反演研究成果。薛静远博士生作题为《A Dual-Branch CNN-Transformer Spatial Downscaling Method for High-Resolution Coastal Wind Field Reconstruction》的报告，介绍了利用双分支神经网络开展近岸风场精细化重构的研究成果。此外，王仕超同学通过题为《WaveUnet for Three-Dimensional Reconstruction of Ocean Temperature and Salinity Fields from Satellite Observations》的墙报，展示了利用深度学习方法与多源卫星观测数据重构海洋三维温盐结构的研究进展。

此次参会为学院师生展示科研成果、了解国际学术前沿和拓展研究思路提供了良好机会，也为进一步开展学术交流与合作奠定了基础。学院将持续推动海洋科学与遥感技术、人工智能方法的交叉融合，鼓励师生积极参与高水平国际学术交流，不断提升科研创新能力与人才培养质量，为海洋环境监测预报及相关技术发展贡献力量。

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