6月25日，由福建农林大学计算机与信息学院主办，智慧农林福建省高校重点实验室、数字福建农林大数据研究所、福建省统计信息研究中心协办的“第二届地学空间大数据与人工智能研讨会”在福建农林大学金山校区博学报告厅隆重举行。本次研讨会汇聚了美国犹他州立大学、美国阿巴拉契亚州立大学、浙江大学、武汉大学、成都理工大学等国内外地学与人工智能领域的知名专家、学者们，重点探讨了人工智能技术在地球科学领域的创新应用与发展路径，展示了AI算法在空间大数据处理、空间统计建模与分析、环境监测等方面的最新研究成果。

开幕式上，福建农林大学计算机与信息学院党委书记钟一文致辞，对与会专家领导师生表示欢迎和感谢，希望与会领导专家一如既往地关心、支持和帮助学院科研平台的建设发展。他介绍了重要学校的基本情况以及人工智能与地学交叉领域的科研成果，强调本次会议将为推动学科融合创新、服务国家科技战略提供平台，期待通过深入交流促进产学研合作发展。

钟一文致辞

在学术报告环节，武汉大学卢宾宾教授作题为“地理加权建?？蚣芴逑导捌浼煽ⅰ钡谋ǜ?，由浅入深地系统介绍了地理加权建模框架体系及其集成开发，展示了高性能软件工具GWmodelS的创新应用，该工具基于C++开发，支持多线程计算，为空间异质性建模提供了高效解决方案，在地理加权回归分析、主成分分析等方面取得重要突破。报告结束后，与会专家就模型优化和实际应用场景展开了热烈讨论。

卢宾宾教授报告

美国阿巴拉契亚州立大学王辉助理教授以“河岸植被健康对干旱严重性的响应分析”为题，通过整合美国干旱监测数据与MODIS植被指数，采用回归模型和空间自相关分析等方法，揭示了河岸生态系统对干旱响应的复杂机制，为生态?；ぬ峁┝诵滤悸罚鹆瞬位嵫д呙侨攘曳聪旌投宰ㄒ滴侍獾募庥胨伎?。

王辉教授报告

成都理工大学马超教授报告“大洋沉积物年代学数据库SedST平台”，通过整合全球1194个钻孔的36183条数据，建立了统一的时间框架，重点展示了大洋沉积物年代学数据库SedST平台的技术突破。参会人员就该平台的数据标准化处理和国际合作前景进行了深入交流。

马超教授报告

下午的研讨会，浙江大学吴森森研究员分享了“时空智能回归模型研究”的最新进展，提出了一种融合地学思维和人工智能的新模型，有效提升了地学非平稳过程的建模能力，为多尺度地学要素分析提供了创新方法，多位参会者就模型算法优化和实际应用效果及未来的工作计划进行了交流和探讨。

吴森森研究员线上报告

美国犹他州立大学张智杰助理教授以“全球洪涝灾害智能监测技术”为题的报告同样备受瞩目，该研究通过深度学习与遥感数据的创新结合，开发了高精度监测平台，为灾害应急管理提供了重要工具。与会专家围绕“人”这一关键因素，从监测精度提升和多源数据融合等关键技术应用方面，开展了深入交流与讨论。

张智杰助理教授报告

参加此届论坛的有来自植物?；ぱг?、林学院、资源与环境学院、计算机与信息学院、未来技术学院等的师生，每场报告后的互动环节都设置了充分的提问与互动时间，为与会学者、老师和同学们提供了与报告专家们直接交流的宝贵机会。

本届论坛通过线上线下结合的形式，精心构建起多元化学术交流平台，不仅激发了学术思想的跨界碰撞，推动科研成果转化与不同学科领域交叉融合，更让地球大数据科学技术在重大科学发现进程中持续释放能量，为国家科技自立自强战略注入强劲动力。此外，论坛还进一步加速了我?！叭斯ぶ悄?”战略的落地实施步伐，为学?！八涣鳌贝笱Ыㄉ枘勘甑氖迪痔峁┘崾抵?。

活动合影