2026年1月，正值数九寒冬，必威西汉姆联的学术氛围却如火如荼。为深入贯彻落实学校关于本科生“小学期”实践能力培养的战略部署，由学院精心筹备的“环境时空大数据可视化分析方法赋能大学生科研训练”系列专题讲座与实战演练圆满举行。

本次小学期活动秉持“技术前沿引领、科研实战赋能”的理念，打破传统课堂边界，构建了涵盖“遥感探测、模式挖掘、热环监测、AI识别”四大板块的课程体系。通过“理论讲授+实战操作+成果转化”的全链条培养模式，旨在跨学科提升学生在时空大数据背景下的科研创新与工程实践能力。

专题一：城市空气污染时空模式挖掘

针对环境科学与数据科学交叉领域的挑战，高峰副教授带来了“城市空气污染时空模式挖掘”专题。高老师引领学生从搭建Python编程环境与常用工具起步，深入学习使用Pandas和Matplotlib库处理海量PM2.5数据。讲座的灵魂在于使用SOM对PM2.5数据进行聚类分析，识别不同的污染模式，并进一步探讨了这些模式的时空分布特征。学生们在代码的律动中探寻环境治理的“数智方案”，极大激发了探索数据交叉领域的热情。

专题二：无人机遥感林木信息智能提取

遵循“由表及里、由图识林”的教学逻辑，付勇勇副教授重点阐述了无人机影像在林木监测中的技术优势，演示了基于植被指数的果树株数提取、长势分析与健康评估的全过程操作。 在实操环节，学生们化身“森林造册员”，利用真实无人机影像数据，动手完成了植被指数计算、阈值掩膜、单木识别与批量提取等关键步骤，完成了林木信息的自动提取与长势评估。这一过程让学生深刻理解了无人机遥感在林业精准监测中的巨大潜力。

专题三：能源设施AI识别与三维建模

该专题聚焦于最前沿的计算机视觉技术。在实战训练中，景旻老师引导学生挑战了最新的YOLO11目标检测框架。从零开始制作标注样本，到实现火电站、水电站等关键能源设施的自动识别，学生们在工程化训练中屡败屡试。随后，通过影像匹配与点云生成的进阶操作，同学们实现了从2D识别到3D建模的质变。这种从平面感知到全空间表达的飞跃，为他们未来参与高水平学科竞赛奠定了坚实基础。

专题四：多源遥感数据驱动的城市热环境分析

科研不仅要看清现状，更要解释机理。王晨光老师主持的专题课程为学生构建了“数据—方法—机理—应用”的完整闭环。 王老师从多源遥感数据入手，深度解析了城市热岛效应的形成机制与动力学过程。在互动环节中，师生们围绕“通风廊道设计”与“绿地布局”等热岛缓解策略展开了激烈的方案讨论。这种将科研成果转化为城市治理建议的实践模式，让同学们切实感受到了专业人士在建设“韧性城市”中的责任与担当。

本次小学期实践活动是我院推动遥感、GIS与人工智能技术交叉融合的生动实践。讲座过程中，学生们踊跃参与，积极提问，针对数据处理和算法应用等方面的问题与老师进行了深入交流。老师耐心解答了学生们的疑问，课堂氛围热烈而互动频繁。未来，必威西汉姆联将继续推动遥感、GIS与人工智能等技术的交叉融合，搭建更多面向学生的科研训练平台，助力培养具备时空大数据分析能力的高素质复合型人才。