2026年9月，资源与环境工程学院研究生阚宏煜以第一作者身份，在遥感领域权威期刊《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation（JAG）》（中科院1区TOP期刊，最新影响因子8.2）上发表题为《Advancing green tide monitoring: a spatiotemporal analysis in the Southern Yellow Sea using a novel deep learning and remote sensing fusion approach》学术论文，bw必威西汉姆联官网首页为论文第一署名单位。
绿潮是中国南黄海常见的海洋灾害。准确的监测和时空表征对于有效缓解至关重要。传统的遥感方法难以检测到精细的丝状结构，并且流行的深度学习模型存在空间细节丢失和场景依赖性变异性。为了解决这些挑战，团队通过一套强大的性能指标，定量论证UPS-Net-LDU及其组成模块相对于主流架构的优越性，并研究2018-2025年南黄海绿潮的年际和月间时空动态、水华强度演变及迁移路径，整合海面温度元数据，对热强迫如何调节U. prolifera的扩散和消散阶段进行机制评估。该研究为精确监测提供了强有力的方法和工具，并为绿潮的双阶段热调节提供了重要见解，为该地区的早期预警和管理提供了支持。（资源与环境工程学院 通讯员：王静瑶）
