中国科学院空天信息创新研究院传来消息，该院王树东研究员团队在人工智能与遥感融合技术领域取得重要进展。这项突破性成果已发表于国际权威期刊《水研究》，其核心是在我国北方干旱半干旱流域实现了公里级最优饲草带的精准识别，为黄河流域生态保护和国家粮草安全提供了关键技术支撑。
研究团队创新性地整合了卫星遥感数据、生态水文模型及地面实测数据，通过多源数据融合技术显著降低了对地面密集采样的依赖。在技术实现上，团队采用集成学习与迁移学习算法，将灌溉用水量、植被生产力等核心生产要素的反演精度提升至90%以上。针对区域差异问题，研究引入偏差修正技术，使最优饲草带的识别准确率突破85%大关。
与传统评估方法聚焦单一指标不同，该技术首次构建了"水资源消耗-土壤固碳-饲草产能"三维协同优化模型。这一创新体系将生态效益、经济效益与水资源成本纳入统一评估框架，通过可视化地图直观呈现各区域综合效益。王树东研究员指出："管理者可依据地图快速定位优先种植区域，直观掌握投入产出比，为资源优化配置提供科学依据。"
在技术验证阶段，研究团队选取黄河中游典型区域开展实证研究。卫星遥感影像显示，通过该技术识别的最优饲草带与实际高产区高度吻合，验证了模型在复杂地理环境下的适用性。这项成果不仅为干旱半干旱地区农业规划提供了新工具，也为全球类似生态区的可持续发展提供了中国方案。
