2021年12月4日第二届中国林草计算机应用大会分会场一：“林草感知与无人机应用”采用线上方式召开，来自全国各单位的850余人观看交流。分会场由沈阳农业大学信息与电气工程学院院长许童羽教授、国家林草局林产工业规划设计院许等平教授级高级工程师共同主持，包括5个特邀报告和6个专题报告，就各自的研究最新进展和成果进行了分享交流。经大会评选，北京林业大学汪沛、中南林业科技大学严恩萍、中国林业科学研究院资源信息研究所杨铭伦的报告被评选为优秀报告。
会议围绕智能感知技术、无人机低空遥感影像信息获取与处理技术在林草领域的应用主题进行学术交流。会议为林草资源信息感知、无人机的深入应用梳理出了“关键共性问题、卡脖子技术、进一步创新”的发展思路。“天空地一体化”的信息感知技术将在林草领域发挥越来越大的作用，不断为林草资源利用赋能。在传感器方面未来将聚焦在具有自主知识产权的、低成本、低功耗林草生物信息传感器的创制；在物联网信息通信方面将注重突破森林等复杂遮蔽环境下的高可靠、低能耗数据传输；在无人机应用方面将更关注影像、光谱、雷达等多源数据融合以及基于大数据的人工智能数据处理方法应用。
特邀报告
《活立木生命体征智慧感知方法研究》北京林业大学赵燕东教授介绍了团队研发的一种活立木茎干水分的实时在线智能检测方法，并使用其在茎干水分的运动规律、茎干水分对环境参数、生理参数、病虫害以及冻融的相应几个方面进行研究，为林木抚育、植物活力测评及健康评估、病虫害防治及冻灾预警提供一种新思路、新方法。
《林业物联网技术研究进展》中国林业科学研究院资源信息研究所于新文研究员，介绍了团队自主研发的单木直径自动采集技术，声音采集设备和野生动物生源定位系统、以及边缘计算和目标检测模型的研究，对在无线传输网络方面、数据云端管理、数据分析和可视化等方面进行了技术展望。
《松材线虫病病害木遥感监测技术研究》浙江农林大学王懿祥教授介绍了利用深度可分离卷积和倒残差结构对无人机获取的高分辨率影像进行松材线虫病异常变色木自动识别的方法，对比了Faster R-CNN、EfficientDet和YOLOv4三种目标检测算法对速度和精度，分析了无人机、有人机和卫星遥感三种监测疫木的技术特点。
《林业有害生物无人机智能监测技术研究及应用》北京林业大学刘文萍教授介绍了二型模糊聚类、线性谱聚类超像素等算法及深度学习技术在林业有害生物无人机图像分析中的应用研究，并展示所研发的智能精准监测系统，介绍了该系统在农业和草业病虫害监测及防治领域的应用前景。
《激光雷达林业调查应用现状及差距分析》上海华测导航技术股份有限公司高级解决方案经理田万里分享了公司的激光雷达林业调查方案，详细分析了当前激光雷达林业调查最新的应用现状及存在的差距，并对针叶林单木分割方法进行介绍。
专题报告
《地基激光树木点云信息提取》北京林业大学汪沛副教授介绍了在树木点云和枝叶点云的分离、树木点云提取树木骨架、盆栽点云分类和干茎分离、树木模型仿真树木点云几个方面的研究工作。
《基于预训练模型与无人机可见光影像的南方树种识别》泉州师范学院罗仙仙副教授采用了数据增强技术处理小样本数据，采用针对少样本情况改进的VGG16网络对杉木，马尾松人工纯林进行树种识别，该研究提高了遥感图像的树种识别精度。
《基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法》中南林业科技大学严恩萍博士介绍了基于无人机近景摄像数据采用线性回归和KNN构建的模型估产方法具有较高的稳定性和适用性，是一种可推广的作物估产方法。
《信息智能感知与传输技术在林草监测领域中的应用》北京林业大学段瑞博士介绍了基于深度学习在地面监测网络、空间网络的传输方面信号降噪方法，提出了HRSENET网络，该网络复杂度合理，识别准确率有了明显提高。
《基于LoRa的人工林环境监测物联网系统设计与实现》中国林业科学研究院资源信息研究所硕士研究生杨铭伦介绍了基于人工林连续、自动、高时效监测的软硬件设计方法。
《基于聚类算法的地面激光点云树干探测与林木参数提取》中南林业科技大学硕士研究生易静介绍了通过DBSCAN算法、K均值聚类算法、比较最短路径算法、拟合圆算法等在树干激光点云分割上的研究工作。