智慧林业作为融合林学、信息科学、人工智能等多学科的新兴交叉学科，于2021年经教育部批准设立本科专业，2022年正式纳入普通高等学校本科专业目录，南京林业大学、中南林业科技大学、福建农林大学等率先开设智慧林业本科专业，至今越来越多的涉林高校开设本科专业，构建“林学+信息技术”复合课程体系。目前，智慧林业学科正式进入快速发展阶段，已形成覆盖本科至博士的完整人才培养体系，成为推动林业现代化和生态文明建设的核心驱动力。为了促进智慧林业学科年轻学者的最新研究成果交流分享，2026年4月17-19日在福州举办的第七届中国智慧林业大会设立了“智慧林业研究生论坛（一）”。
来自中国科学院、中国林业科学研究院、南京师范大学、北京林业大学、中南林业科技大学、东北林业大学、西南林业大学、福建师范大学、福建农林大学、甘肃农业大学等10所高校及科研院所的28位研究生进行报告分享，重点围绕智慧林业学科中的“林草遥感与智能监测”、“林草感知与智能装备”、“ 林草经营与智能决策”、“植物表型与智慧育种”四个学科方向开展交流讨论。论坛由西南林业大学徐伟恒教授和福建农林大学郑德祥教授主持。
西南林业大学徐伟恒教授主持论坛
福建农林大学郑德祥教授主持论坛
主题一：林草遥感与智能监测
一
南京师范大学苏慧毅博士后作“基于NPP分配系数的稳定森林地上生物量估算方法研究”的报告。针对大尺度动态反演准确性低技术难题，提出优化NPP分配系数模型，实现稳定森林地上生物量估算，为宏观监测提供支撑。
苏慧毅博士后作专题报告
二
西南林业大学刘文飞硕士作“基于卫星影像嵌入特征的云南省三江并流区草地地上生物量估算”的报告。针对高海拔脆弱生态区精度低的问题，提出提取卫星影像深度嵌入特征，实现三江并流区草地生物量精准估算，为草地管护提供数据支撑。
刘文飞硕士作专题报告
三
福建师范大学颜晓剑硕士作“基于多源无人机遥感数据的碧海阳光度假区单木碳储量估测研究”的报告。针对特定景观区碳汇评估难的现实问题，提出整合无人机LiDAR与多光谱数据，实现度假区单木碳储量定量化评估，为区域碳汇管理提供精细化手段。
颜晓剑硕士作专题报告
四
北京林业大学杨晓蕾硕士作“基于无人机遥感的黄连木秋季物候监测植被指数筛选研究”的报告。针对林木物候监测敏感度低的技术难题，提出对比筛选无人机遥感指数，实现对黄连木秋季物候特征的高效响应，为林木物候监测提供新方法。
杨晓蕾硕士作专题报告
五
中南林业科技大学王彬彬博士作“基于星载激光雷达数据源的波形衍生二阶段建模与生物量估测”的报告。针对复杂地形影响生物量估测的问题，提出星载LiDAR波形衍生二阶段建模策略，抑制地形干扰，提升全球尺度反演鲁棒性。
王彬彬博士作专题报告
六
西南林业大学徐一萍硕士作“基于GEE和Sentinel-2的云南省天然草原类型精细识别与景观格局分析”的报告。针对大尺度草原分类效率低的难题，提出基于GEE与Sentinel-2的云计算方法，实现云南天然草原类型精细识别与格局分析，为生态评估提供高效工具。
徐一萍硕士作专题报告
七
福建师范大学宋凌寒博士作“基于多源遥感数据的中国亚热带生物量估测”的报告。针对亚热带复杂生态系统反演难的技术难题，提出综合多平台多时相遥感数据源，构建区域性生物量估测体系，为亚热带碳循环研究提供参考依据。
宋凌寒博士作专题报告
八
福建师范大学汤淳先博士作“中国桉树空间分布及其地上生物量估测”的报告。针对速生丰产林宏观评估数据缺失的问题，提出遥感手段提取全国桉树空间分布图谱，实现地上生物量积蓄现状宏观评估，为速生林管理提供底层数据。
汤淳先博士作专题报告
九
福建师范大学徐红枫博士作“中国橡胶林长时间序列时空分布、林龄与碳储量遥感反演”的报告。针对人工林碳汇时空演变规律不清的问题，提出基于长时序遥感反演橡胶林林龄结构，阐述碳汇贡献时空特征，为人工林碳汇评估提供科学依据。
徐红枫博士作专题报告
十
中国林业科学研究院郑鹏飞博士作“基于Sentinel-2时间序列与物候约束样本迁移的温带次生混交林树种制图”的报告。针对温带复杂混交林树种分类样本匮乏的难题，提出物候约束下的样本迁移学习策略，实现高精度混交林树种空间格局制图，为复杂林分解析提供方法参考。
郑鹏飞博士作专题报告
十一
西南林业大学张红蕾硕士作“基于Satellite Embedding与机器学习的三江并流区森林地上生物量反演研究”的报告。针对地形破碎化区域反演抗干扰弱的现实问题，提出卫星嵌入式表征与机器学习结合，实现三江并流区森林生物量高精度反演，为复杂地形监测提供新路径。
张红蕾硕士作专题报告
十二
福建农林大学陈翔宇博士作“基于多特征融合与Forest-SE-3D U-Net的森林垂直结构分类”的报告。针对复杂复层林垂直结构识别难的问题，提出融合注意力机制的Forest-SE-3D U-Net模型，实现垂直层级高精度分类，为林下生态评估提供技术支撑。
陈翔宇博士作专题报告
主题二：林草感知与智能装备
一
中南林业科技大学李杨硕士作“弱监督结构保持门控融合的土地覆盖超分辨率方法”的报告。针对低分辨率土地覆盖制图精度低的问题，提出弱监督结构保持门控融合方法，实现向高分辨率影像有效转换，提高分类精度。
李杨硕士作专题报告
二
北京林业大学杨毅硕士作“面向野外环境的激光语义SLAM研究”的报告。针对林区无结构弱特征环境下定位难的问题，提出融合语义信息的即时定位与建图算法，实现林业机器人复杂场景鲁棒定位与感知。
杨毅硕士作专题报告
三
福建师范大学李逸洒博士作“基于多期手持Lidar的单木及林分参数监测”的报告。针对传统普查周期长效率低的现实问题，提出利用多期手持LiDAR对比分析，动态获取单木及林分生长参数，为森林资源普查提供新技术参考。
李逸洒博士作专题报告
四
甘肃农业大学常亚东硕士作“无人机多模态数据与混合深度学习融合的城市绿地树种识别”的报告。针对城市生态系统树种识别自动化程度低的难题，提出无人机多模态数据与混合深度学习融合，实现绿地树种高效准确识别，为城市林业管理提供算法支撑。
常亚东硕士作专题报告
五
中南林业科技大学杨宇君硕士作“机载LiDAR与NGBoost协同的森林蓄积量反演与不确定性估测研究”的报告。针对森林蓄积量反演缺乏不确定性评估的问题，提出引入NGBoost算法协同机载LiDAR，实现蓄积量精准量化与不确定性科学评估。
杨宇君硕士作专题报告
六
东北林业大学李想博士作“面向人造板连续热压工艺的智能、高效协同控制技术研究进展”的报告。针对林业产后加工自动化水平低的难题，提出高效协同控制算法优化人造板连续热压工艺，提升生产线自动化与产品质量，为林产工业数智化提供参考方案。
李想博士作专题报告
主题三：林草经营与智能决策
一
北京林业大学黄思航博士作“森林资源信息更新的矢量拓扑冲突探测与修复算法研究”的报告。针对森林资源数据库更新易现逻辑冲突的难题，提出自动化拓扑探测与智能修复算法，保障林业空间数据现势性与准确性，为数据库运维提供底层工具。
黄思航博士作专题报告
二
东北林业大学伍自强博士作“基于分位数回归与后分层估计的模型辅助总量推断方法”的报告。针对大面积抽样调查精度受限的现实问题，提出分位数回归与后分层估计的新型推断框架，为提升森林资源总量推算精度提供统计学理论支撑。
伍自强博士作专题报告
三
中国科学院水土保持与生态环境研究中心智舒琦硕士作“气候驱动下树种混交策略：提升人工林生态系统的多种功能”的报告。针对气候变化下人工林多功能协同提升难的问题，提出基于多目标优化的树种混交策略，实现防风固沙与水土保持等功能协同，为人工林营建提供决策参考。
智舒琦硕士作专题报告
四
中南林业科技大学刘艳萍硕士作“基于TLS点云的林木竞争指数模型研究”的报告。针对林木空间竞争关系量化难的问题，提出利用TLS精准获取单木空间结构，构建动态竞争指数模型，为森林经营空间格局优化提供生物学依据。
刘艳萍硕士作专题报告
五
西南林业大学徐远素博士作“基于碳汇与经济协同效应的人工林经营决策优化框架”的报告。针对“双碳”目标下木材收益与碳汇价值平衡难的问题，提出碳汇与经济协同效应决策优化框架和综合决策模型，助力林业碳汇可持续发展。
徐远素博士作专题报告
六
东北林业大学王宗权硕士作“基于UAV-LiDAR的森林属性多元小域估计在林分级森林清查的应用”的报告。针对传统地面人工清查工作强度大的现实问题，提出融合UAV-LiDAR的小域估计算法，实现森林质量指标高精度估测，降低外业成本。
王宗权硕士作专题报告
主题四：植物表型与智慧育种
一
中南林业科技大学唐杰博士作“地基点云的三维立体油茶单木参数提取及产量估测”的报告。针对特色经济林产量预估接触式测量低效的难题，提出地基点云重建实现果实枝叶精细化建模，提供非接触式单木参数获取及产量预估方法。
唐杰博士作专题报告
二
西南林业大学毛州硕士作“基于无人机激光雷达的蒜头果单木树高提取研究”的报告。针对稀有经济林树种调查数据匮乏的现实问题，提出优化无人机LiDAR算法实现蒜头果树高自动化提取，为濒危物种保护与精准培育提供技术支撑。
毛州硕士作专题报告
三
中南林业科技大学高佳乐硕士作“顾及植被分层去噪的ICESat-2森林冠层高度估测研究”的报告。针对星载光子计数雷达噪声干扰的问题，提出新型植被分层去噪算法，提升ICESat-2数据森林冠层高度反演精度。
高佳乐硕士作专题报告
四
西南林业大学庄维羽硕士作“结合XGBoost与无人机影像的油橄榄树冠叶绿素多特征估测模型”的报告。针对智慧林果水肥管理缺乏无损监测的问题，提出结合XGBoost与无人机影像建立油橄榄叶绿素无损估测模型，为林果精准管控提供科学依据。
庄维羽硕士作专题报告
智慧林业学科作为推动林业现代化和生态文明建设的核心驱动力，正迎来快速发展窗口期，加强智慧林业学科建设，是破解传统林草治理手段落后、效率低的行业难题，也是助力林草产业向精细化、智能化升级的关键，更是抢占全球林草科技竞争制高点的新质生产力。
智慧林业学科建设需要顶层设计与政策保障。高校和科研院所应结合自身优势，制定智慧林业学科发展长期规划，形成从本科到研究生的完整培养体系。支持建设省部级和国家级智慧林业重点实验室，加强算力、智能装备等新基建设施建设，构建产学研用协同发展模式，形成“基础研究—技术攻关—成果转化”全链条创新体系。通过建设智慧林业实训基地与创新示范区，打造可复制、可推广的智慧林业技术应用案例和示范样板。推动与国外顶尖林业院校开展联合培养与学术合作，提升学科国际化水平，扶持智慧林业综合性大会和国际会议，着力打造建设国际一流学科。
智慧林业学科建设需打破传统专业壁垒，构建“林草科学+信息技术+智能装备”的交叉课程体系，课程设置涵盖林草人工智能、林草物联网、林草大数据、林草遥感、林草灾害预警、林草智能装备、林草数字孪生等前沿技术领域，包括智慧感知、智慧监测、智慧生态、智慧保护、智慧育种、智慧利用、智能装备等多个交叉融合研究方向。
加强智慧林业学科建设是一项系统工程，需要通过顶层设计、明确方向、创新培养、攻关技术、深化协同、完善保障等多措并举，才能牢牢把握数字化、智能化变革机遇，抢占全球林草数智化发展制高点，为林草现代化和美丽中国建设注入强大动能。