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演讲摘要："森林是陆地生态系统的主体，为人类提供了水土保持、调节气候、碳汇等重要的生态系统服务功能。受气候变化带来的影响，森林生境正发生悄然的变化，为森林有害生物的扩散入侵和病虫害的大面积爆发创造了有利条件。而如何全面、及时、准确地监测病虫害爆发的时空格局，并在此基础上预测其爆发状况，对制订有效的风险缓解和管理策略，遏制病害传播蔓延至关重要。而与具有群丛替代（Stand-replacing）特征的扰动（如砍伐和火灾）相比，森林病虫害引起的卫星遥感光谱信号变化微弱，特别是在病虫害爆发早期或低烈度区域极易与森林季节性变化信号混淆，造成错分、漏分。因此，传统卫星遥感监测方法的监测精度较低，且具有较强的滞后性，无法满足森林有害生物管理中对病虫害爆发智能监测预警的要求。 针对这一挑战，本研究基于长时序卫星遥感数据和云计算平台，以一种蛀干型害虫在温带混交林的入侵及扩散传播为例，提出了病虫害智能监测预测的新方法。该方法首先针对病虫害“局地脉动爆发”（localized pulses）的特点，提出并定义了相关时空背景特征，显著增强了传统方法的探测精度。在此基础上，研究团队又提出了高精度的虫害烈度监测模型，对研究区内该虫害爆发的时空烈度进行了动态追踪。 最终，利用人工智能算法，成功解析了驱动虫害爆发蔓延的关键气象和环境因子，建立了虫害烈度预测模型，可在森林景观尺度，提前数月预警病虫害爆发蔓延趋势。该研究成果为进一步研究病虫害爆发引起的森林生态结构和功能变化及对全球碳循环的影响奠定了坚实基础，对指导潜在病虫害爆发风险区、适时采取防控措施，实现更有效的森林有害生物管理具有重要的理论和实践价值。"
讲者简介：孟冉，美国犹他大学（University of Utah）博士，美国布鲁克海文国家实验室（Brookhaven National Laboratory）博士后；长期从事遥感科学技术在农林业信息化中的应用研究，服务于智慧农业等领域。以高层次人才引入华中农业大学，获批湖北省海外高层次人才项目，包括国际遥感类顶级学术期刊Remote Sensing of Environment 7篇；受邀担任Remote Sensing of Environment主审农林类稿件的副主编(Associate Editor)、Frontiers in Ecology and Evolution审稿编辑、《遥感技术与应用》杂志青年编委、Remote Sensing及Sensors客座编辑，湖北省自然保护地专家委员会委员，哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司研究员（兼职）。
CCF第38届中国计算机应用大会
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