• 番茄早疫病综合防控策略的数学模型构建与干预效果评估

  在全球气候变化背景下，番茄早疫病(early blight)已成为威胁番茄生产的重大病害。由真菌Alternaria solani引起的这种病害，不仅造成叶片枯萎、果实腐烂，更因其孢子能通过风雨传播，在适宜温湿度条件下爆发流行。传统依赖化学杀菌剂的防治方式，不仅增加生产成本，更导致病原菌抗药性和环境污染。尤其令人担忧的是，气候变化引起的温度波动和降雨模式改变，正在改变病害流行规律，使得现有防治策略效果日益受限。《Scientific African》最新发表的研究通过创新性地整合数学建模与农业实践，为这一难题提供了解决方案。研究团队构建了包含易感(S)、保护(P)、潜伏(E)、感染(I)、移除

  来源：Scientific African

  时间：2025-06-19

• 基于二维范德华铁电忆阻器的奖赏调控时序依赖可塑性实现机器人识别与追踪的高效能神经形态计算

  论文解读在人工智能追求类脑高效计算的浪潮中，如何让机器像生物一样通过"试错-奖励"机制适应动态环境，一直是神经形态计算的圣杯。传统CMOS技术实现奖赏调控时序依赖可塑性（R-STDP）需要数万晶体管，而现有忆阻器又难以在单器件中实现STDP极性反转。这一瓶颈严重制约了自动驾驶、柔性机器人等实时交互场景的应用。针对这一挑战，中国的研究团队创新性地利用二维范德华铁电材料CuInP2S6（CIPS）的界面极化调控特性，设计出三端忆阻晶体管。通过精确控制铁电畴翻转与载流子隧穿行为的耦合效应，首次在单器件中实现R-STDP功能。该器件仅需1.3 nJ的能耗即可完成一次突触权重更新，较传统CMOS电路降低

  来源：Science Bulletin

  时间：2025-06-19

• 气候变化情景下基于遥感与机器学习的海岸带浮游植物水华时空动态预测研究

  论文解读海岸带浮游植物水华如同海洋中的"绿色警报"，其暴发会引发鱼类死亡、生态系统失衡甚至人类健康危机。随着全球变暖和陆源污染加剧，中国沿海近年水华事件频发，但传统监测手段难以捕捉其复杂驱动机制。更棘手的是，不同气候情景（如温室气体强迫与气溶胶强迫）如何影响水华动态，至今缺乏系统性研究。这种认知空白严重制约了精准预警系统的建立，而卫星遥感与机器学习技术的融合，正为破解这一难题带来曙光。中国科学院等机构的研究团队在《Science of Remote Sensing》发表的研究中，创新性地耦合了CMIP6（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 基于Himawari-8静止气象卫星的增强型RPV模型提升植被冠层热点特征捕捉能力研究

  植被冠层的热点效应（hotspot effect）是当太阳入射方向与传感器观测方向重合时，双向反射因子（BRF）急剧升高的特殊现象。这种现象与植被冠层内外的阴影分布密切相关，是反演冠层结构参数（如叶簇聚集指数CI）的关键依据。然而，传统BRDF模型如RPV（Rahman-Pinty-Verstraete）和线性核驱动模型（如RTLSR）普遍存在热点特征低估的问题，且静止卫星（GEO）观测数据多位于非主平面，进一步增加了建模难度。针对这一挑战，研究人员通过改进RPV模型，提出增强型ERPV模型，利用日本Himawari-8静止气象卫星的高频观测数据（10分钟间隔，空间分辨率1 km），构建了涵盖

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• Landsat与Sentinel-2光谱波段协同校正新方法：提升内陆与沿海水域遥感监测精度的全球性解决方案

  在全球气候变化和人类活动加剧的背景下，内陆和沿海水域的动态监测面临重大挑战。水体中悬浮沉积物、叶绿素a（Chl-a）和溶解有机物（CDOM）等光学活性成分的时空变化，直接影响着水生生态系统健康和水资源管理。虽然Landsat-8/9 OLI（Operational Land Imager）和Sentinel-2 MSI（Multispectral Imager）作为中分辨率遥感数据源被广泛应用，但由于水体反射率本底值低，两者相对光谱响应（RSR）的微小差异会导致显著的水体反射率检索偏差。更棘手的是，现有NASA的HLS（Harmonized Landsat-Sentinel）产品中的光谱波段协

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 基于机载激光雷达与森林调查数据的温带桉树林多层细小可燃物负荷建模研究

  野火正以史无前例的强度席卷全球，从澳大利亚"黑色夏季"到加拿大创纪录的火灾季，气候变化使极端火灾事件预计到2050年将增加30%。在易燃性极高的温带森林中，直径小于6毫米的细小可燃物(FFL)是火灾发生和蔓延的关键驱动因素。然而现有研究多局限于冠层可燃物监测，忽视了对火灾传播起关键作用的地表和冠下层可燃物。这一认知空白严重制约了火灾行为预测和燃料管理策略的制定。维多利亚州公共土地管理局等机构的研究团队在《Science of Remote Sensing》发表重要成果，首次实现了温带桉树林四层垂直可燃物的高精度建模。研究创新性地将ALS点云分层为乔木层(平均高20.7米)、亚乔木层(11.8米

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 基于Sentinel-1/2与气候数据融合的机器学习模型在德国主要作物物候期精准预测中的应用

  在全球气候变化和粮食安全挑战日益严峻的背景下，作物物候期的精准监测成为优化农业管理的关键。传统地面观测方法虽精确但耗时费力，而现有遥感技术多局限于单一数据源或大尺度预测，难以满足田间精准管理需求。德国作为欧洲农业大国，其作物生长受复杂气候和地理因素影响，亟需开发高精度、可迁移的物候预测方法。为解决这一科学难题，研究人员开展了一项突破性研究，通过融合多源卫星数据与气候观测，构建了首个覆盖德国全域的20米分辨率作物物候预测系统。该研究创新性地将Sentinel-1 C波段雷达数据（具有全天候观测优势）与Sentinel-2多光谱数据相结合，并整合2144个气象站的高分辨率气候数据，利用德国气象局(

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 基于METRIC-2S模型的摩洛哥灌溉农田蒸散发高分辨率分区与制图研究

  在全球水资源日益紧张的背景下，农业灌溉用水效率提升成为关键课题。蒸散发(ET)作为水循环的核心环节，其精确估算对作物水分管理至关重要。传统单源能量平衡模型如METRIC将土壤-植被系统视为均质整体，难以区分蒸发(E)和蒸腾(T)组分，导致在摩洛哥等半干旱区稀疏植被农田的ET估算存在显著偏差。尤其对于橄榄园等典型作物，土壤蒸发被视为水分浪费，而植物蒸腾才直接关联产量，这种组分识别的缺失严重制约了精准灌溉的实施。针对这一难题，由摩洛哥研究人员Jamal Elfarkh领衔的团队在《Science of Remote Sensing》发表创新研究，通过改造经典METRIC模型，开发出双源METRIC

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 基于Landsat影像的北极冰湖检测方法评估：机器学习与阈值法的性能比较与优化建议

  在北极持续变暖的背景下，永久冻土融化导致的地下水流向改变，正重塑着阿拉斯加北坡的冰湖（aufeis）分布格局。这些冬季形成的层状冰体不仅是重要的淡水储存库，还为湿地生态系统和鱼类洄游提供关键支持。然而，传统光学卫星影像难以区分冰湖与积雪表面，严重制约了对冰湖动态的精准监测。这一问题随着冰川退缩和北极水文系统变化显得愈发紧迫。美国阿拉斯加大学等机构的研究人员针对这一挑战，系统评估了两种主流冰湖检测方法：基于雪冰指数（NDSI/MDII）的经验阈值法（2FT/3FT）和随机森林（RF）机器学习模型。研究团队选取阿拉斯加北坡4个典型冰湖区域，利用1984-2021年间515幅Landsat影像构建包

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 基于E3S-V2集成上下文模型的萨赫勒地区遥感蒸散发估算与异质性自动评估

  100 km尺度的空间变异性。虽然热红外遥感技术为ET估算提供了新途径，但现有上下文模型（如S-SEBI）依赖同时存在充足干/湿像元的强假设，在干湿季交替的萨赫勒地区常导致EF估算偏差。更棘手的是，传统方法需要人工介入划分季节来调整算法参数，严重制约了模型在未知区域的推广应用。法国国家科学研究中心等机构的研究团队在《Science of Remote Sensing》发表创新研究，对原有EVASPA S-SEBI Sahel (E3S)模型进行升级。研究人员创造性地引入相对MAD（中位数绝对偏差）量化地表温度异质性，并构建dEFdry= ∂EF/∂LSTdry和dEFwet= ∂EF/∂LST

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 几内亚比绍红树林沼泽水稻生产区土壤盐渍化诊断技术进展及其机器学习预测模型构建

  在气候变化加剧的背景下，西非沿海地区面临日益严重的土壤盐渍化威胁，其中几内亚比绍的红树林沼泽水稻生产系统(MSRP)尤为脆弱。作为当地最重要的粮食作物，水稻产量直接关系着区域粮食安全，但传统盐渍化诊断仅依赖农民经验，缺乏科学量化手段。更严峻的是，随着降雨模式改变，依靠雨水淋洗盐分的传统耕作方式难以为继，亟需开发精准高效的盐分监测技术。这项发表在《Science of Remote Sensing》的研究，由国际团队合作完成，通过创新性地融合遥感技术与机器学习算法，为西非水稻生产提供了首个高精度盐渍化诊断模型。研究团队采用多学科交叉方法：首先在GB北部、中部和南部典型MSRP区域采集382份0-

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 基于YOLOv8算法与SAR影像的北极边缘冰区涡旋自动检测及极性分类研究

  在北极快速变化的背景下，边缘冰区(Marginal Ice Zone, MIZ)的涡旋动态对海冰输运和热量交换产生关键影响。然而传统依赖人工解译合成孔径雷达(SAR)影像的方法效率低下，且难以区分涡旋极性——气旋性(CE)和反气旋性(AE)涡旋在海洋混合过程中扮演着截然不同的角色。更棘手的是，北极涡旋普遍存在尺度小（最小1.5km）、生命周期短的特点，而现有卫星高度计因空间分辨率不足无法有效观测。这些瓶颈严重制约着对极地海洋过程的认知。为解决这一难题，研究人员在《Science of Remote Sensing》发表论文，首次将YOLOv8深度学习模型应用于Fram Strait区域的Sen

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• γ射线诱导缺陷偶极子迁移驱动KNN基陶瓷快速老化机制研究

  在航空航天、核能等极端环境应用中，压电陶瓷的性能稳定性直接决定器件的可靠性。铌酸钾钠(K,Na)NbO3(KNN)基无铅压电陶瓷因其环境友好特性备受关注，但γ射线等电离辐射对其性能的影响机制仍是未解之谜。传统观点认为辐照会导致材料性能退化，然而近期发表在《Scripta Materialia》的研究颠覆了这一认知——中国科学院团队发现γ射线竟能通过调控缺陷偶极子行为，实现材料性能的定向优化。研究团队采用稳态强磁场设施电子自旋共振系统(ESR)等先进表征手段，系统分析了KNN陶瓷在γ辐照前后的微观结构演变与电学性能关联。通过对比未辐照样品，发现辐照后材料呈现出三大反常现象：压电常数d33保持稳定

  来源：Scripta Materialia

  时间：2025-06-19

• 高温高湿环境下适量咖啡因摄入提升女性篮球运动员间歇性运动表现与执行功能

  在高温高湿环境下，运动员的生理机能和运动表现常受到严峻挑战，尤其是篮球等需要高强度间歇性运动（high-intensity intermittent exercise）的项目。尽管咖啡因（CAF）已被证明能提升男性运动员的耐力表现，但针对女性运动员的研究仍存在空白。此外，现有关于咖啡因剂量效应的结论不一，且缺乏对极端环境下性别差异的探讨。这些问题促使研究人员开展针对性研究，以明确咖啡因对女性运动员在高温高湿环境中的优化作用。国内某高校的研究团队通过单盲交叉随机对照实验，招募10名女性篮球运动员，在模拟高温高湿条件（35°C，65% RH）下，比较了四种干预方案：安慰剂（CON）、3 mg/kg

  来源：Science & Sports

  时间：2025-06-19

• 基于P波段SAR信号二面角散射分量的树干介电常数估算方法研究

  在全球气候变化背景下，森林植被水分动态监测成为生态研究的核心课题。传统光学遥感虽能通过NDVI、LAI等指数间接反映植被状态，却难以穿透冠层直接获取树干水分信息。而主动微波遥感技术，特别是低频P波段(430MHz)合成孔径雷达(SAR)，因其独特的穿透能力，为植被垂直结构探测提供了新可能。然而，现有L波段研究在分解算法和散射模型上存在局限——静态参数假设导致植被水分反演精度不足，亟需开发适应P波段特性的新型分析方法。NASA喷气推进实验室联合德国宇航中心团队在《Science of Remote Sensing》发表突破性研究。通过改进混合分解技术结合扩展Fresnel(x-Fresnel)模

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 基于GRACE/GRACE-FO降尺度数据的苏德湿地百年水储量动态及其气候驱动机制研究

  在全球气候变化背景下，湿地作为"地球之肾"正面临前所未有的威胁。位于南苏丹的苏德湿地（Sudd Wetland）——非洲最大的热带湿地，不仅是百万人口赖以生存的生态屏障，更是调节白尼罗河流域水文循环的关键节点。然而，这片面积超过3万平方公里的湿地却陷入双重困境：一方面，GRACE（重力恢复与气候实验）及其后续任务GRACE-FO提供的总水储量异常（Total Water Storage Anomaly, TWSA）数据因空间分辨率粗（约300公里）、时间跨度短（不足30年），难以捕捉湿地内部精细的水文动态；另一方面，尽管已有研究指出厄尔尼诺-南方振荡（El Niño-Southern Osci

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 基于卷积线性回归模型的城市地表温度高分辨率估算方法研究

  随着全球城市化进程加速，极端高温事件频发，城市热环境监测面临重大挑战。卫星遥感获取的地表温度(LST)是研究城市热岛效应的关键指标，但现有技术始终受困于"高空间分辨率与高时间分辨率不可兼得"的困境：极轨卫星如Landsat 8虽能提供30米空间分辨率的热红外数据，但16天的重访周期难以捕捉温度的日变化；而地球静止轨道卫星如SEVIRI虽可实现15分钟的高频观测，但3-11公里的空间分辨率又无法满足城市尺度的精细研究。这种分辨率矛盾严重制约了城市热环境的动态监测能力，特别是在需要高时空分辨率数据支持的热浪预警、城市规划等领域。针对这一技术瓶颈，中国科学院遥感与数字地球研究所的研究团队在《Scie

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 基于LiDAR与NAIP影像融合的德克萨斯州卢伯克市城市树木覆盖变化量化研究

  在全球城市化加速的背景下，城市树木覆盖（Urban Tree Cover, UTC）作为“绿色基础设施”的核心组分，其动态变化直接影响生物多样性维护、碳汇调节、热岛效应缓解等生态系统服务功能。然而，半干旱地区城市如德克萨斯州卢伯克市（Lubbock）面临独特挑战：优势树种如蜜豆树（Prosopis glandulosa）的冠状结构复杂，传统遥感方法难以精准分割；同时，LiDAR（激光雷达）与多光谱影像的时空不匹配问题长期制约监测精度。针对这一空白，国外研究团队在《Science of Remote Sensing》发表研究，首次通过融合公开LiDAR与NAIP（国家农业影像计划）数据，实现了卢

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 微波指数在土壤冻融状态监测中的比较分析与自适应阈值优化研究

  冻土如同地球的"天然冰箱"，其冻融状态变化深刻影响着全球水文循环、生态系统演替和气候反馈机制。被动微波遥感凭借全天候穿透能力，已成为大尺度冻融监测的基石技术。然而现有微波指标的性能差异与优化路径尚未明确，特别是在复杂地表条件下，传统阈值算法的适应性面临严峻挑战。中国科学院空天信息创新研究院的研究团队在《Science of Remote Sensing》发表重要成果，通过系统比较8种微波指数在6个土壤温湿度监测网络的表现，揭示了多频段协同监测的最优路径。研究创新性地将SMAP卫星L波段数据与AMSR2卫星C/X/Ka波段数据融合，构建了包含液体水含量指标（NPR、MPR、QE、NFDI）和地表

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

• 基于扩散自编码器的气候条件卫星图像编辑模型ClimSat及其在气候变化可视化中的应用

  气候变化正深刻重塑地球表面景观，温度、降水和风场等气候要素通过侵蚀、风化等过程持续改变着地表形态。卫星遥感虽能监测现有景观，却难以模拟不同气候情景下的潜在变化。传统生成对抗网络（GAN）在图像编辑中存在模糊和伪影问题，且现有方法无法同时保持图像内容（如土地覆盖）的稳定性。针对这一挑战，国外研究团队开发了气候条件卫星图像编辑模型ClimSat，相关成果发表于《Science of Remote Sensing》。研究团队构建了基于DDIM（去噪扩散隐式模型）的扩散自编码器框架，整合了来自CMIP6（第六次国际耦合模式比较计划）的气候数据和ESA WorldCover（ESAWC）土地覆盖数据。关

  来源：Science of Remote Sensing

  时间：2025-06-19

知名企业招聘：