看懂树木“看不见”的生理信号！双利合谱高光谱相机亮相林木表型前沿论坛
金秋十月，富春江畔，群贤毕至。10月23日至25日，第四届林木表型组学前沿论坛暨第四届高光谱成像应用研讨会在中国林业科学研究院亚热带林业研究所成功举办！
本届会议以“数智表型驱动林木遗传改良与森林精准经营”为主题，不仅搭建起 “基础科研技术装备产业落地” 三位一体的高水平交流平台，更为推动我国林业数智化转型与绿色新质生产力培育注入了新的动能。作为双利合谱高光谱成像系列研讨会的重要一站，本次论坛亦是系列会议持续深耕行业应用的延续。前三届会议覆盖农业遥感、食品检测、地质探矿、水环境监测、工业分选、电力绝缘子检测等诸多领域，持续探索高光谱新技术、新算法与落地场景，见证这项技术从实验室走向各行各业。本届会议将研究视角聚焦林木表型赛道，依托往届积淀的交流基础，聚力推动高光谱技术在林业场景的深度落地。
▲会议现场
开幕式上，中国林业科学研究院亚热带林业研究所所长吴红军谈到，林木表型组学正处在从"能测"走向"能用"的关键阶段。高通量表型平台解决了数据获取的效率问题，但如何让这些数据真正服务于育种决策和森林精准经营，仍是行业共同面对的课题。
▲中国林业科学研究院亚热带林业研究所所长/党委书记 吴红军
江苏双利合谱科技有限公司技术总监陈兴海表示高光谱作为一种"看得见植物生理状态"的感知手段，其价值*终要在真实的林分、苗圃和育种试验林中得到验证。企业愿意把装备、算法和现场经验持续投入到林业场景中，与科研单位一起把技术难题拆开、做实，共同推进林业表型技术创*与成果转化。
▲江苏双利合谱科技有限公司技术总监 陈兴海
中国林业科学研究院资源信息研究所研究员张怀清为大家带来《从林龙大模型、数字孪生到世界模型的若干思考》的报告。报告围绕“人工智能+林业”的发展背景，系统阐释了林业垂类智能体系的建设思路：以算力与数据底座为基础，贯通高质量数据集、领域知识库和机理模型，面向林木育种、森林经营等业务场景构建协同应用能力。
▲中国林业科学研究院资源信息研究所研究员 张怀清
南京林业大学教授曹林大家带来《人工智能赋能林木表型监测与精准解析》的报告。报告介绍了林木表型是连接基因型、环境与林木生长性状的关键纽带，支撑林木遗传改良、良种选育与森林精准经营。
▲南京林业大学教授 曹林
北京大学现代农业研究院研究员徐云碧为大家带来《Phenomics-enviromics crosstalk driven by satellite remote sensing》的报告。报告重点阐释了光学、合成孔径雷达和激光雷达等多源传感器在冠层性状、林分结构、土壤水分和生物量反演中的互补优势，以及空—天—地—室一体化观测网络支撑林木环境组学研究的技术路径。
▲北京大学现代农业研究院研究员 徐云碧
南京林业大学教授张慧春为大家带来《林业智能感知与空地协同表型测量》的报告。报告从林木表型的形态结构、生理生化与产量功能等维度出发，阐释了林业表型精准获取对遗传改良、抗逆评价和精准经营的重要意义。
▲南京林业大学教授 张慧春
南京农业大学教授程宗明为大家带来《打造世界一*期刊，把握林学论文评鉴和成果记录话语权》的报告。本报告介绍了我国科技期刊建设与林学领域学术话语权提升，分析了高水平期刊在论文评鉴、成果记录和学术传播中的作用。
▲南京农业大学教授 程宗明
江苏双利合谱科技有限公司销售经理张硕为大家带来《高光谱林木表型观测：装备、应用与展望》的报告。本报告聚焦高光谱林木表型观测，以现有高光谱林木表型观测手段，梳理了双利合谱在装备体系与应用方面的进展。
▲江苏双利合谱科技有限公司销售经理 张硕
扬州大学智慧农业研究院教授孙成明为大家带来《基于无人机多源遥感融合的冬小麦垂直叶层光合能力估测》的报告。报告主要介绍了光合能力是冬小麦物质生产和产量形成的重要基础，但传统测定难以实现冠层不同叶层的快速、无损监测。
▲扬州大学智慧农业研究院教授 孙成明
南京农业大学副教授金时超为大家带来《作物植物时空表型组学：进展与思考—AI驱动作物科学知识发现》的报告。报告介绍了面向国家粮食安*和种业振兴战略需求，聚焦“基因与环境交互如何影响作物表型”的关键科学问题，瞄准“作物时空表型精准鉴定和评价”这一实际难题，系统报告作物时空表型组学的概念、理论和技术进展，具体内容包括人工智能+“高效获取-智能解析-交叉应用”三方面。
▲南京农业大学副教授 金时超
中国农业大学副教授王敏娟为大家带来《基于多任务深度学习框架的作物多光合表型参数像素级高通量估测》的报告。报告指出高光谱技术为作物光合生理表型的高通量估测提供了重要手段，但传统方法仍面临样本量有限及多参数协同反演能力不足等问题。
▲中国农业大学副教授 王敏娟
江苏省农业科学院无锡分院助理研究员张嘉懿为大家带来《表型获取到智能决策—智慧农业研究与实践》的报告。报告围绕智慧农业由数据采集向智能决策升级的路径，介绍了团队在作物形态、生理与品质表型获取方面的研究进展。
▲江苏省农业科学院无锡分院助理研究员 张嘉懿
山东农业大学副教授郝霞为大家带来《多模态智能感知与大模型赋能的植物表型解析技术研究》的报告。本报告围绕多模态智能感知与大模型赋能的植物表型解析技术展开研究。
▲山东农业大学副教授 郝霞
南京林业大学副教授周凯为大家带来《耦合辐射传输模型的人工林精准培育遥感监测研究》的报告。本报告针对开展人工林单木与叶片生理参数精准测定，对掌握林分长势、评判树木健康、推进森林精准培育具有重要意义。
▲南京林业大学副教授 周凯
浙江农林大学副所长梁浩为大家带来《林木表型组学研究实践桦木表型组与遗传育种研究》的报告。本报告从育种者视角阐释了林木表型组学在种质资源评价、新品种选育和重要性状基因挖掘中的应用。
▲ 浙江农林大学副所长 梁浩
华中农业大学教授佃袁勇为大家带来《遥感支持下的森林灾害损失监测与评估》的报告。报告以华山松大小蠹虫害为例，介绍了利用航空遥感影像与深度学习技术开展森林虫害识别、受害木定位和损失评估的方法。
▲ 华中农业大学教授 佃袁勇
江西农业大学教授宋有洪为大家带来《植物生长建模与作物理想株型模型设计》的报告。报告系统介绍了植物功能—结构模型的发展及其在作物育种中的应用，阐释了通过三维表型采集、人工智能解析和模型模拟，将株高、分蘖角、叶倾角等结构性状转化为可计算、可优化的数字化参数。宋有洪教授以水稻为例，展示了功能—结构模型 eRice1.0 在生长发育、冠层光合、物质分配和产量形成模拟中的应用，并结合基因组—表型预测筛选理想株型候选材料。报告提出，融合三维表型、AI 与功能—结构模型，可推动作物育种由经验选择走向模型设计与智能优化。
▲ 江西农业大学教授 宋有洪
成都理工大学地球与行星科学学院副教授谭骏祥为大家带来《面向森林精细表型的无人机-地面LiDAR跨域点云配准 —— 从TreePM到TreePMNet》的报告。报告介绍了森林激光雷达技术在林业调查中的应用前景，并指出无人机点云难以获取林下信息、手持激光雷达难以完整覆盖冠层，空—地融合可提升森林几何参数获取的完整性与准确性。
▲ 成都理工大学地球与行星科学学院副教授 谭骏祥
本次会议受到行业媒体与科技媒体的广泛关注，多家媒体记者抵达现场，开展专家专访，围绕林木表型组学发展痛点、高光谱技术林业落地难点、AI 与林业大模型等热点议题，与到场专家、企业代表深度对话。采访现场，专家们面向媒体镜头，解读林木数智表型前沿进展，分享科研实践思考，畅谈技术从实验室走向林间一线的机遇与挑战。
本次论坛的圆满召开，进一步密切了国内林木表型组学与高光谱遥感领域产学研各界的联动，为常态化沟通协作搭起了桥梁。从沈阳、青岛、广州到无锡，第四届高光谱成像应用研讨会一路走来，每一站都在回答"高光谱究竟能解决什么"。这一次在杭州，答案变得更为具体——它不再只是实验室里的一条光谱曲线，而是育种圃里的一株苗木、试验林中的一个林分、决策桌上的一份依据。
未来，双利合谱将继续携手广大科研工作者与行业同仁，持续办好高光谱成像技术系列研讨会，收集一线科研与应用中的真实需求反哺产品研发，聚焦林木表型感知技术创*，不断打磨优化产品与解决方案、提升国产高光谱装备产品力，共同推动我国林木表型组学、高光谱成像应用乃至整个光谱成像领域向前发展，迈向更高台阶！
