近期，江苏省生态环境保护遥感监测重点实验室2025年工作总结及学术交流会于南京召开，会议回顾梳理了实验室年度工作成效，各项目组汇报了研究进展，成功搭建了学术交流与成果共享平台。其中，由无锡市生态环境监测监控中心承担的重点实验室开放基金项目——“基于深度学习的无人机河流区域目标智能识别技术应用”聚焦无人机水质监测的技术创新与实际应用，获得与会专家学者的广泛关注与充分肯定。
 
　　传统水质监测立足于断面、覆盖有限，难以满足精细化管理需求。“基于深度学习的无人机河流区域目标智能识别技术应用”则瞄准业务短板，将无人机智能机库自主巡飞技术与AI智能图像识别技术融合并作为新型监测手段，利用无人机动态巡飞时采集的高时效图像数据，开发基于深度学习的无人机视觉目标智能识别算法，在线AI识别水环境问题，及时发现断面周边区域异常污染情况并拍照取证，直观、动态监管重点国省考断面水质污染问题，完善了传统水质监测体系，破解人工巡查效率瓶颈，助力太湖水域蓝藻监测，推动水质监测向智能化、高效化转型。
 
　　项目组详细介绍了阶段性研究成果，目前已完成核心技术框架搭建，已建立基于可见光的水体污染指纹库，面向典型水域，构建特定环境目标识别模型，并利用构建的数据集进行模型训练，形成适用于无锡水域的特定环境目标的快速识别技术方法。2025年运用该技术，完成86份太湖监测日报，通过高空全景扫描与重点区域定向监测江苏省太湖疗养院周边的太湖湖面，实现蓝藻聚集区空间定位精准化、变化轨迹可视化、发展趋势预警化，显著提升了蓝藻防控的响应速度与处置精度，取得良好成效，为蓝藻打捞调度和应急决策提供了科学依据。下一步，项目组将优化技术方案、扩大试点，提高AI识别模型精度，开发基于水质预警的无人机自动巡查技术，加快成果转化，助力美丽江苏生态环保建设。
 
　　学术交流会上，重点实验室主任李旭文对课题后续研究提出明确期望，希望无锡市生态环境监测监控中心特别是课题组持续聚焦生态环境保护遥感监测核心需求，推动基于低空监测与AI智能的遥感新技术、新方法在无锡形成应用场景，加强产学研用融合，充分发挥科研平台支撑作用，集聚优质创新力量，助力江苏省生态环境监测智能化、精细化发展，为美丽江苏建设注入更强科研动能。