近日，学校核心科研团队联合中国农业大学，在农业工程领域国际知名学术期刊 Computers and Electronics in Agriculture（《农业计算机与电子学》）发表题为“PineWilt-MultiSeg: Joint spatial–spectral learning enables precise detection of pine wilt disease”（PineWilt-MultiSeg：空间—光谱联合学习赋能松材线虫病精准识别）的研究论文。该期刊为中科院一区TOP期刊，被SCIE收录，影响因子为10.3。
研究论文在国际知名期刊《Computers and Electronics in Agriculture》在线发表
研究团队聚焦松材线虫病监测中“发现难、识别难、定位难”等关键问题，创新性地将无人机高分辨率遥感、多光谱感知与人工智能深度学习技术相结合，构建了松材线虫病多模态遥感数据集，并验证了空间—光谱信息联合学习在病害精准识别中的显著优势。研究成果为复杂林区松材线虫病的智能识别、精准定位及科学防控提供了新的技术路径，也为粤北地区森林资源保护和林业数字化、智能化发展提供了重要的科研支撑。
论文第一作者为我校农业与生物学院刘光华博士，韶关市华实现代农业创新研究院联合培养研究生熊艺霖参与研究，中国农业大学邓杰副教授为论文通讯作者。
此次高水平研究论文的发表，是学校与国内高校开展科研协同创新、推动人工智能和遥感技术交叉融合的重要成果。
研究以粤北地区实际生态保护需求为导向，充分发挥研究团队在地方科研组织、应用场景和协同创新方面的优势，联合国内高校科研力量，围绕森林病害智能监测中的关键问题开展深入研究，实现了从数据采集、算法研究到技术验证的系统探索。
未来，研究团队将继续深化与国内高校和科研机构的合作，聚焦人工智能、无人机遥感、智慧农业与生态环境智能监测等前沿领域，持续推进关键技术攻关、科研成果转化和人才联合培养，为区域现代农业高质量发展和生态文明建设注入科技创新动力。
