为落实国家战略部署，聚焦行业前沿技术痛点与产业创新需求，集聚青年科技人才，搭建产学研交流合作平台，打通创新协同壁垒，激发青年科研活力，赋能空天地一体化与低空经济（886067）领域技术迭代、产业升级和人才梯队建设，由北京科技社团服务中心主办、北京物联网（885312）智能技术应用协会承办的北京青年科技沙龙——空天地飞行器物联网（885312）产学研青年研讨会在北京航空航天大学举办。
本次活动邀请领域内青年专家学者、青托人才作专题报告，围绕前沿技术、落地路径与产业化难点开展研讨交流，促进思想碰撞与资源对接。
报告题目
Report Title
多源遥感协同感知与智能解译技术
专家简介
Expert Biography
高云浩
北京理工大学信息与电子学院副教授，博导。长期从事高光谱多源遥感协同感知理论与技术研究，主持国自然青年基金、北京市青年基金项目、博士后特别资助，入选博士后国资计划、中国电子学会青年人才托举工程。以第一/通讯作者在国际顶级期刊IEEE TIP、IEEE TNNLS、IEEE TGRS等发表学术论文20余篇，6篇入选ESI高被引论文，获教育部自然科学二等奖。
报告简介
Report Overview
复杂地表覆盖精细分类是实现遥感深度应用的关键，对提升遥感数据源信息利用率至关重要。针对滨海湿地地物类型多样、植被混生严重及多源数据异质性突出等问题，本报告围绕“数据提质—特征优化—协同解译”介绍多源遥感协同感知与智能解译技术，并结合黄河口湿地等典型区域，展示地物类型精细识别与生物多样性分析应用，为滨海湿地生态保护和自然资源精细化管理提供技术支撑。
主要内容
Main Content
1.研究背景与问题
滨海湿地具有涵养水源、维持生物多样性等重要生态功能，开展精细监测是湿地保护与修复的重要基础。传统实地调查受潮汐、沼泽等条件限制，难以兼顾监测范围与时效。遥感技术具有覆盖广、可重复观测等优势，融合高光谱、多光谱与SAR数据，可综合利用光谱、空间及散射信息，弥补实地调查的不足。然而，湿地地物分布破碎、植被混生严重，对精细解译提出了更高要求，现有方法仍面临多维分辨率难以兼顾、异质信息融合不充分，以及模型语义感知和跨场景迁移能力不足等问题。
2.研究方法与技术创新
研究形成“数据提质—特征优化—协同解译”的技术体系。首先，利用高光谱数据空间维和光谱维的次级退化构建训练集，设计跨尺度混合注意力提取全局与局部依赖，通过大核卷积分解兼顾长距离信息建模与轻量化，实现高光谱与多光谱融合。其次，构建卷积权值共享、批归一化参数独立优化的非对称特征融合网络，以尺度因子控制逐通道交互，抑制冗余信息，并通过特征校准增强互补表征。最后，利用注意力扩散建立语义先验，动态划分可见、掩码和丢弃Token，配合渐进式冻结策略减少重复计算，提升基础模型关键区域表征及跨任务迁移能力。
3.应用案例与成效
以黄河口湿地为典型应用区域，结合实地调查、地物特性分析与高分影像标注，构建湿地地物分类体系和解译数据集，实现复杂场景下的地物类型精细识别。相关成果已应用于高分、资源系列高光谱卫星数据处理，有效提升了湿地地物跨区域、跨时相识别能力，并结合潮间带地物分布与实地调查，开展底栖生物多样性及互花米草入侵影响分析。目前，应用覆盖环渤海、长三角及华南沿海等典型区域，支撑林地、湿地、海岸带及入侵物种监测，为自然资源精细化管理和生态保护修复提供技术支持。
未来展望
Future Outlook
未来将面向滨海湿地动态监测需求，进一步研究高光谱、多光谱与SAR时空协同，提升复杂混生地物和小斑块目标的识别能力。围绕语义约束预训练，优化关键区域采样与渐进式冻结策略，兼顾模型精度、训练成本和迁移效率。结合多区域、多时相数据及现场调查，完善分类体系与验证流程，检验模型在不同生态环境下的适用性。推动地物类型监测与生物多样性分析衔接，拓展林地、海岸带及入侵物种监测应用，为生态保护、修复评估和自然资源管理提供持续支撑。
