京津冀生态文明发展研究院么嘉棋副研究员、武建军教授、硕士研究生卢庆锴等人合作撰写的论文在期刊GIScience & Remote Sensing上发表。

本研究融合深度学习Transformer模型和U-Net架构，通过CALIPSO卫星数据构建了WAD-SNet的森林野火烟尘三维监测框架。该框架通过图像去噪处理后，能够精准实现多种大气条件与复杂场景下的云-气溶胶分类，准确率高达93.18%。研究将WAD-SNet框架成功应用于2022年澳大利亚森林野火事件的分析中，揭示了野火导致的大气成分变化及气溶胶输送过程，对于理解全球气候变化过程以及改善人类生活环境具有重要参考价值。

图1 多模型监测结果对比

天津师范大学卢庆锴、么嘉棋和武建军为共同第一作者，天津师范大学为第一单位，该研究得到了国家自然科学基金项目（42301501）等资金的支持。

论文链接：https://doi.org/10.1080/15481603.2025.2548070