近日，我院王红教授课题组在森林激光雷达数据处理方法方面取得重要进展，相关研究成果以“StemReg: A Marker-Free Automated Method for Registering MultiScan Terrestrial Laser Scanning Data in Forests Using Stem Mapping”为题，发表在地球科学类TOP期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》上。论文链接： https://doi.org/10.1109/TGRS.2025.3592737在森林精细结构研究中，地基激光雷达（TLS）能够获取毫米级精度的三维信息。然而，由于树干、枝叶遮挡及设备视角受限，单次扫描往往难以完整记录林分结构，因此需要对多站点TLS数据进行配准。传统配准方法依赖人工布设标靶，操作繁琐且效率低下，限制了TLS在大尺度森林调查中的应用。该研究提出了一种无需标靶的自动配准方法StemReg：首先基于改进的随机抽样一致（RANSAC）算法自适应提取树干候选点，并结合可见性检测和区域生长策略实

2025年7月29日，河海大学地理与遥感学院流域地表过程与效应团队在Earth’s Future上发表题为“Sustained green manure-rice rotations can mitigate methane emissions by enhancing microbial methane oxidation in southern China”的研究论文，揭示了绿肥轮作调控稻田甲烷排放的微生物机制，为设计基于自然的解决方案和提升稻田碳汇潜力提供科学依据。 绿肥（Green manure or Cover crop）是一种基于自然的解决方案，可有效提高土壤有机质含量，提升农田生态系统碳汇潜力。但绿肥措施下，大量的新鲜有机物料投入，可能在淹水稻田环境导致甲烷排放激增，从而抵消土壤固碳效应。因此，绿肥作为一种基于自然的解决方案，能否提升稻田土壤碳汇功能，是目前研究关注的热点。 针对上述问题，团队采用联网观测、分子生物学技术、过程模拟的多尺度研究手段，揭示绿肥轮作对中国南方稻田甲烷排放的短期和长期效应差异及机制，利用改进的模型评价绿肥轮作对南方稻田甲烷排放时空差

2025年7月1日，河海大学地理与遥感学院王增利副教授课题组及其合作者在地理信息科学领域期刊《International Journal of Geographical Information Science (IJGIS)》上发表了题为“Differential effects of data omissions and positional errors on the minimum acceptable geocoding hit rate”的研究论文，该研究系统探讨了地理编码过程中的两类常见不确定性：地址遗漏和位置误差，对最小可接受地理编码匹配率（Minimum Acceptable Hit Rate, MAHR）的差异性影响，并揭示了点密度与聚集程度对MAHR的显著调节作用，为高质量空间数据获取及空间分析结果的可靠性评估提供了科学依据。 地理编码是将地址信息转换为空间坐标的关键过程，广泛应用于城市犯罪、流行病学、公共安全等领域的空间分析。然而，受限于街道网络复杂性、地址库的时效性和匹配算法精度等因素，地理编码结果常常存在匹配失败和位置偏移等问题。这些不确定性不仅会降