团队亮相郑州AIRSA 2026第二届国际人工智能遥感应用盛会
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2026年4月10日至12日，第二届人工智能与遥感应用国际学术会议（AIRSA 2026）在河南郑州圆满落幕。本次会议吸引了国内外遥感科学、人工智能、地理信息工程等领域的众多专家学者，围绕遥感大数据的智能处理、温室气体卫星反演、多模态遥感图像解译、激光雷达遥感、海洋信息感知等前沿议题展开了深入交流。团队成员受邀参会，现将会议核心内容整理如下。
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会议主题与研究热点
本届会议面向国家空天信息与可持续发展重大需求，聚焦人工智能与遥感技术深度融合，以GIScience《地理信息科学》期刊为学术支撑。会议围绕“AI赋能遥感”主线，设置温室气体反演、多模态解译、云与气溶胶偏振遥感、激光雷达、地质灾害监测、海洋与耕地遥感等十余个前沿专题。与会报告指出，遥感技术正朝“高精度、多模态、在轨智能处理”演进。“双碳”目标下温室气体精细化探测需求迫切，但现有卫星系统在XCO₂反演精度、甲烷点源识别、多源数据融合等方面仍存制约，亟需发展物理引导学习、Transformer架构及多星协同观测等新方法。此外，多模态大模型泛化能力、轻量化模型设计、在轨实时智能处理等方向亦为会议热点。
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精彩报告回顾
秦凯—基于卫星-地面协同观测的中国煤矿甲烷排放量化研究（主题报告）
团队负责人秦凯教授作了题为《基于卫星-地面协同观测的中国煤矿甲烷排放量化研究》的报告。煤矿甲烷作为长期被忽视的"隐形碳源"，其排放量化面临清单低估、源区复杂、监测手段单一等挑战。针对这一问题，研究提出构建"卫星-无人机-地面观测"三位一体的天空地协同监测框架，利用TROPOMI卫星柱浓度数据与涡度协方差地面观测相融合，发展了个别煤矿尺度的甲烷排放反演新方法。在方法应用层面，研究团队对山西主要产煤区开展高频排放量化，发现现有清单存在系统性低估，而卫星反演结果与地面约束具有良好一致性。目前团队已获批联合国环境规划署（UNEP）在华首个甲烷科学研究项目，研究成果为煤炭行业甲烷排放控制提供了科学支撑。
王硕—基于多源遥感观测的气溶胶粒径优化与甲烷反演误差评估研究（主题报告）
团队王硕老师作了题为《基于多源遥感观测的气溶胶粒径优化与甲烷反演误差评估研究》的报告。吸收性气溶胶会通过改变短波红外波段辐射传输过程，对甲烷柱浓度遥感反演产生系统性干扰，但其影响在实际反演中往往被简化或忽略。针对这一问题，研究提出利用AERONET、SONET及原位观测等多源数据约束吸光气溶胶粒径分布与光学参数，显著提升了污染条件下气溶胶特性的表征精度。在此基础上，进一步量化了吸收性气溶胶对甲烷反演的干扰机制。研究结果表明，甲烷反演误差与拟合波段范围密切相关，在反演过程中需同步优化波段选择与气溶胶校正方案。研究成果为高精度甲烷卫星遥感反演中气溶胶误差的识别与校正提供了重要方法支撑。
图3 王硕老师报告
李红霞—基于物理过采样与贝叶斯最大熵的多源卫星温室气体浓度数据自适应融合研究（主题报告）
团队李红霞博士研究生作了题为《基于物理过采样与贝叶斯最大熵的多源卫星温室气体浓度数据自适应融合研究》的报告。针对多源卫星温室气体观测数据时空覆盖不连续、分辨率差异大及不确定性异质等核心问题，研究提出物理过采样与贝叶斯最大熵（PGO-BME）耦合框架。该方法引入二维超高斯点扩散函数刻画卫星空间响应特性，将离散观测重构为连续概率分布，克服尺度失配问题；并利用BME框架实现高精度地基硬数据与卫星软数据的协同约束，完成自适应加权融合。数据覆盖、精度显著提升。研究成果为构建高精度、时空连续的温室气体浓度产品提供了新技术路径，可服务于国家“双碳”战略。
图4 李红霞同学报告
03
学术交流与讨论
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会议期间，团队师生与国内外参会学者进行了深入交流。围绕煤矿甲烷排放反演研究、气溶胶校正方案对甲烷反演的影响、贝叶斯最大熵产品结果验证等关键问题，与多位专家展开了热烈讨论。
图5 团队师生与参会学者交流讨论
04
参会感悟
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本次AIRSA 2026会议为我们提供了与国内外遥感及人工智能领域前沿学者深入交流的宝贵机会。当前，多源碳卫星数据融合与甲烷排放监测正从单一卫星探测向多星协同、智能反演方向加速迈进，物理引导学习与Transformer等新方法已成为领域共识。团队成员在参会过程中深受启发，进一步明确了在多源数据跨尺度融合、甲烷点源智能识别等方向的研究思路。我们将以此次会议为契机，持续深化多源碳卫星数据融合与甲烷排放监测领域的方法研究，为“双碳”目标的精准监测与核查贡献课题组力量。
撰稿 | 李红霞
审核 | 王硕
关于我们
矿大碳排放与空气质量遥感团队（英文名为Satellite Carbon & Air Pollution Evaluation，SCAPE）由秦凯教授和Jason Cohen教授共同领导。面向碳减排与空气质量改善需求，利用天空地观测数据，开展“遥感反演-排放量化-影响归因”研究。