近日，我校测绘学院农业定量遥感团队李长春教授、吴喜芳老师在冬小麦生长遥感监测方面取得系列重要突破。
团队带头人李长春教授及研究生杨波在《Artificial Intelligence in Agriculture》（SCI一区TOP，IF=12.4）期刊发表题为《融合高光谱辐射传输模型与深度迁移学习的冬小麦冠层氮密度估算》论文，创新性提出融合N-PROSAIL辐射传输模型与深度迁移学习的冬小麦冠层氮密度估算算法，突破了传统模型依赖大量标注数据、泛化性不足的技术难题。李长春教授及研究生张磊在《Computers and Electronics in Agriculture》（SCI一区TOP，IF=8.9）期刊发表题为《基于多源遥感数据的冬小麦产量估算：双分支TCN-Transformer模型与生育期特征演变机制分析》论文，构建了双分支TCN-Transformer估产模型，引入贝叶斯优化算法实现模型自动调参，显著提升估产精度。团队成员吴喜芳老师及研究生李晓斌在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》（SCI一区TOP，IF=8.6）期刊发表题为《TCN–LSTMs：基于多源时序数据的冬小麦产量预测稳健可解释框架》论文，融合时间卷积网络与长短期记忆网络模型，实现县级尺度提前一个月冬小麦精准估产。
以上系列研究成果标志着我校在农业定量遥感研究领域取得突破，为粮食生产动态监测与智能决策提供技术支撑，对服务国家粮食安全战略具有重要应用价值。
学校农业定量遥感团队成立于2012年，主要从事空天地遥感大数据获取与智能处理、作物生长遥感监测与估产、作物干旱监测与精准灌溉、营养诊断与精准施肥调控、病虫害遥感监测预警与精准防治、农业智能装备研发等技术研究。近5年，团队主持国家及省部级项目20余项，获省部级一等奖3项、二等奖3项，发表SCI/EI检索论文180余篇，获授权发明专利30余项。技术成果在我国粮食主产区广泛推广应用，为保障我国粮食安全提供了重要支撑。
（论文链接：https://doi.org/10.1016/j.aiia.2026.03.003；https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.111014；https://doi.org/10.1016/j.jag.2026.105274）
