2021年6月18日上午10：00，山西师范大学地理科学学院崔宏老师和解毅老师在04618教室开展了学术报告，我院部分师生参加并与两位老师进行了深入的学术交流。

崔宏老师作了题为《汾渭平原典型城市细颗粒物化学组分、来源及区域输送特征研究》的学术报告。崔老师首先介绍了PM2.5的物理特征及危害、PM2.5的形成原因和临汾市大气环境状况等选题背景。接着说明了本研究的数据来源及评价标准，大气污染数据来源于国家空气质量联网监测管理平台，主要采集PM2.5的年均值、季均值、月均值和24h均值，8种水溶性离子浓度数据来源于中国环境监测总站国家大气颗粒物组分及光化学监测数据集成和综合分析平台，测定方法为离子色谱法。最后，崔老师展示了其研究结果：各城市PM2.5均表现为冬季最高，夏季最低，春秋季相差不大的规律；单个离子的季节浓度也呈现出冬季最高，春秋季次之，夏季最低的特征。

解毅老师作了题为《基于多源遥感数据融合和LSTM算法的作物分类研究》的学术报告。关于算法的选取，解老师提到：ESTARFM算法通过假设一段时间内地物反射率为线性变化且混合像素值是不同地物类别光谱值的线性组合，在模型中引入一个转换系数来提高破碎区域数据融合的精度，该算法被广泛应用于遥感数据融合的研究；LSTM算法有四层神经网络层，各个网络层之间以特殊的方式相互作用，可作为复杂的非线性单元用于构造更大型深度神经网络，被逐渐应用于遥感影像的自动分类以及光学影像和雷达影像的处理，且效果良好。解老师以临汾盆地为研究区域，运用上述方法，对研究区的光学影像和雷达影像进行处理、对不同土地覆盖进行分类，利用混淆矩阵对分类结果进行了精度评估，最终获取了临汾盆地各县区的冬小麦估测面积。解毅老师同时提出，相比神经网络算法，LSTM算法的分类精度和对面积的估算精度均有所提高。

在场同学与两位老师进行了积极交流，本次学术报告在大家的热情掌声中圆满结束。