AI驱动作物模型与智慧农业论坛及植被动力学暑期班成功闭幕
点击上方“蓝字”，轻松关注我们人工智能驱动作物模型与现代智慧农业创新论坛暨第五届“植被动力学”暑期学校圆满落幕2026年7月16日，历时三天的“人工智能驱动作物模型与现代智慧农业创新论坛”及第五届“植被动力学”暑期学校在呼和浩特蓝洋林顿酒店顺利闭幕。本次会议由京蒙智慧农牧业协同创新中心、内蒙古农业大学及内蒙古自治区农牧业科学院共同主办，内蒙古农业大学农学院具体承办，研究生院、教师发展中心及发展规划处协同配合。来自全国农业科研机构、高校及智慧农业企业的百余名专家学者与青年师生汇聚青城，围绕人工智能、作物模型
太空计算新突破！上海“星枢计划”最新动态揭晓
在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）上，上海太空计算产业迎来关键进展。 7月18日下午，这场大会的“未来计算 未来算力”专题论坛中，上海标志性太空数字项目“星枢计划”的首个星座正式亮相。 “星枢计划”象征“星空的枢纽、算力的核心”，是上海重点推进的太空计算产业示范工程，定位为市级旗舰级太空计算星座项目。工程验证期将发射2颗算力星和12颗边缘计算星，商业布局期发射50颗算力星和100颗边缘计算星，运营期完成千颗卫星部署。该项目由复旦大学与上海星枢天算主导研发运营，复旦大学贡献全套天基大模型底层技
遥感技术融合深度学习,北斗系统搭载人工智能:2026国际暑期学校武汉落幕
2026年6月22日至29日，由武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室承办的第16届地球空间信息科学国际暑期学校（2026 International GeoInformatics Summer School，2026 IGSS）在湖北武汉圆满举行，于29日上午正式落下帷幕。本届暑期学校汇聚了来自美国、俄罗斯、荷兰、丹麦、希腊、比利时、埃及、南非等29个国家的118名地球空间信息科学领域青年学者，有效扩大了武汉大学测绘遥感学科的国际影响力。2026 IGSS是今年武汉大学全球暑期学校系列活动的开篇之作。6
AI遥感解析渭南：一张图透视关中城市的地貌格局
此次，我们借助望舒大模型对陕西省渭南市进行了观测。结果显示，渭南并非单一的城市建成区域，而是一个融合了平原耕地、山地森林、黄河湿地、工矿聚落、交通路网和核心城区的多元空间。人工智能视角下的渭南渭南地处关中平原东部，是陕西极具代表性的城市之一。它的空间特性十分多样：北部有黄土台塬和工矿聚落； 中部是关中平原及广阔农田； 南部紧邻秦岭，林地和山地特征显著； 东部靠近黄河，水域、湿地与农田交错分布。此类城市非常适合采用遥感大模型进行地物解析。我们将渭南市设为研究区域，利用望舒大模型对全域遥感图像进行智能解析。模
新卫星入轨 我国海洋动力环境监测网再添利器
2026年7月2日，由航天科技集团五院研制的海洋二号E星由长征四号乙运载火箭成功发射。 当前我国首个海洋动力环境监测网运行情况如何？作为这一监测网的“新成员”，E星将发挥怎样的作用？记者采访了有关专家。 服务气候预报，筑牢防灾减灾防线 海洋是地球气候系统的“调节器”，也是气象灾害的主要发生地。 作为我国首个专门用于海洋动力环境监测的卫星系统，十余年来，海洋二号系列卫星持续为国家海洋防灾减灾、资源开发、海上安全及海洋科学研究提供坚实的“中国数据”。 海洋二号系列卫星组网运行示意图。（图片来源：航天科技集团五
空天智能感知：卫星遥感和AI赋能政务隐患排查新时代
技术解析 · 卫星全链路卫星"天眼"+AI大脑让城市隐患无处遁形，政府治理迈入智能遥感新时代硬核科普 · 阅读约8分钟 · 2026.06.30传统人工巡检效率低、盲区多、响应慢？君驭空天「滴滴卫星」空天多模态智能应用平台，以300+商业卫星资源为底座，以北航空天多模态大模型为引擎，为政府部门提供"监测感知—智能识别—分析研判—辅助决策"的全链条空天信息服务，让桥梁沉降、地表形变、违章搭建等隐患早发现、早预警、早处置。CHAPTER 01城市治理的"看得见"
遥感AI水系统监测实战：60案例精通多源数据与智能预警
视频课程已录制视频，购买后即可观看学习全套课件+课程永久观看+案例数据代码+随行导师群前言随着全球水资源日趋紧张与水环境压力不断加剧，传统监测手段已难应对大范围、高时效、精细化的管理要求。遥感技术凭借广覆盖、短周期、多信息的特点，正逐步成为水环境监测的核心工具。然而，面对海量异构遥感数据，如何高效处理、精准提取关键特征，并实现从数据到决策的闭环，仍是行业与科研人员亟待突破的难题。本课程直击行业痛点，系统构建遥感技术在水体管理中的全流程应用体系，助力学员夯实遥感水环境分析能力，紧跟数字化转型步伐。课程采用“
AI卫星遥感：重塑桥梁智能监测新格局
在我国庞大的公路桥梁运维体系中，结构老化、形变隐患及运维滞后等问题，始终是道路安全管理的核心难题。传统的检测手段已无法适应大规模桥梁精细化管理的需求，而AI卫星遥感技术的问世，为桥梁安全管理带来了新的契机。它究竟能否解决传统检测的缺陷，给桥梁运维带来革新？让我们深入探讨。国内桥梁运维现状据行业数据统计，我国公路桥梁数量已超百万座，其中许多桥梁服役时间较长，老龄化结构问题十分严峻。在常规运维中，传统检测方式的弊端日益凸显。单纯依靠人工肉眼巡查，难以发现隐蔽的缺陷。人工只能看到护栏、桥面、梁体表面等外露部位，
AI赋能矿产勘查：七大前沿应用方向解析
-宣扬地学成果，传播勘查技术方法-点击上方“覆盖区找矿”，关注更精彩！人工智能和机器学习在矿产勘查领域的应用现状与展望余韵¹，郑远馨²，刘浩杰³，杨建锋¹，焦守涛⁴1 中国地质调查局发展研究中心2 新疆维吾尔自治区地质环境监测研究院3 中国地质调查局4 中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心导读：本文对人工智能在矿产勘查领域的具体作用进行了仔细梳理，共有7个方面应用热点及研究方向。具体如下：①深部找矿信息挖掘与智能集成；②岩芯智能记录与自动识别；③遥感图像智能解译；④缺失值预测与数据插值；⑤地球物理数据处
人工智能赋能水科学：水文水资源与水环境领域的智能化实践指南
人工智能赋能水科学：水文水资源与水环境领域的智能化实践指南前言在人工智能技术飞速进步的当下，以大语言模型（如GPT）为代表的前沿工具正凭借其卓越的自然语言理解和内容生成能力，深刻改变着水文水资源领域的科研与实践格局。GPT在数据解析、模式识别和复杂任务处理方面展现出惊人的精确度和效能，不仅打破了传统方法面临的困境，更大幅提升了研究决策的智能化程度。从海量水文数据的快速提取到环境模型的智能优化，AI已然成为驱动该领域创新的关键力量。本次内容围绕大语言模型与水文水资源领域的深度融合展开，涵盖时间序列分析、空间
智能技术解锁土壤碳储量新纪元
你或许从未留意过这样一个惊人的事实：全球土壤中储存的有机碳含量相当于大气中的两倍，是陆地植被的三倍之多。从寒冷的冻土带到繁茂的热带雨林，从广袤的水稻田到肥沃的黑土地，根据联合国粮农组织（FAO）对全球土壤有机碳固存潜力的评估，地球表面1米深度范围内的土壤有机碳（Soil Organic Carbon, SOC）储量高达1500至2400Pg C，若计算至2米深则超过2400Pg C。然而，我们对这个“隐形碳库”的测量方式却依然显得粗糙且不精确。传统上，测定一个区域的土壤碳含量需要研究人员在野外采集样本，再
智慧 tech 护航巴蜀粮仓
“三夏”生产关键时期，四川全域立足“天府粮仓”建设，多措并举，以精细化、智慧化种植模式加速传统农业转型升级，赋能粮食稳产增收。 天府新区眉山片区借力卫星遥感监测平台，融合无人机与地面物联网设备，依托卫星组网数据智能研判田间长势、预警病虫害，变人工巡田为太空瞰田、精准管护。 眉山市仁寿县聚焦大豆玉米带状复合种植，推广水肥一体化滴灌系统，依托智能设备精准配肥供水，破解传统种养水肥浪费、长势不均难题，实现节水节肥、降本增效、土壤改良多重效益。
空间智能：地理人工智能的技术架构与发展趋势
GeoAI（Geospatial Artificial Intelligence，地理人工智能）是地理信息科学（GIScience）与人工智能（AI）深度融合的交叉学科领域。它旨在运用机器学习、深度学习、大语言模型等AI技术，实现地理空间数据的智能感知、认知、推理与决策。相较于传统GIS依赖规则驱动、人工交互的分析模式，GeoAI的核心特征体现在数据驱动与智能决策。它能够从海量的地理空间数据中自动挖掘空间模式、发现时空规律、预测未来趋势，完成从"感知现状"向"预测未来"、从
AI时代生态学面临的适应挑战
Mishra G. (2026). Ecology is not yet ready for AI—and why that matters, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 123 (22) e2533976123, doi: 10.1073/pnas.2533976123.（2026年5月27日发表）内容摘要：生态学正面临一个重要转折期：人工智能技术正快速渗透到生态学研究的各个层面，在物种鉴定、遥感数据处理和生物多样性评估等方面展现出强大的效能。然而，研究者指出，生态学领域
中国东盟遥感与AI技术培训班在三亚开课
2026年5月27日，中国—东盟国家遥感与人工智能技术培训班在海南三亚拉开帷幕。此次培训由自然资源部国际合作司、海南省海洋厅牵头指导；我所携手海南省海洋经济发展与资源保护研究院、中国海洋发展基金会、中国—东盟卫星遥感应用中心等单位共同承办。在开班仪式上，自然资源部国际合作司副司长王安涛、海南省海洋厅副厅长崔晓健、中国海洋发展基金会副理事长兼秘书长潘新春、海南省海洋经济发展与资源保护研究院副院长刘强以及我所领导悉数出席。来自文莱、柬埔寨、印尼、老挝、马来西亚、缅甸、泰国、东帝汶、越南9个东盟国家的18名代表