6月4日下午，俄罗斯科学院院士 Igor Bychkov 率西伯利亚分院系统动力学与控制理论研究所及地壳研究所专家团队来访，与土木工程学院开展学术交流。Prof. Roman Fedorov 为学院师生带来了一场精彩的学术报告。土木学院米环博士亦分享了近期相关研究成果。

Prof. Igor Bychkov、Prof. Evgeny Cherkashin、Prof. Tatiana Cherkashina 和 Prof. Roman Fedorov 与土木学院师生展开深入交流，重点围绕遥感数据采集与分析平台，探讨在地球遥感、环境监测与数据处理等领域的合作机会。本次报告会由土木工程学院副院长张劲主持。

在报告环节，Prof. Roman Fedorov 作了题为《Analysis of SENTINEL-2 image series based on neural networks》的学术报告，介绍了一种基于神经网络的 Sentinel-2 卫星图像序列分析方法。该方法用于土地覆盖分类与时间序列变化检测，涵盖图像标注、预处理、样本生成、聚类平衡和模型训练等关键步骤，并对超过 22,000 幅图像进行了大规模分类。该研究强调自动化、并行计算与多时序分析，展现出其在环境监测方面的广泛应用潜力。

随后，土木工程学院米环博士作了题为《湖泊浊度遥感应用》的报告，基于多源遥感影像动态追踪西藏第一大湖——色林错的水体浊度变化。研究发现，色林错水体浊度呈上升趋势，并在一年中出现两次峰值，其中暖季浊度峰值主要由河流泥沙输入引发，冷季峰值则多与沉积物再悬浮相关。

报告会尾声，Prof. Roman Fedorov 与现场师生展开热烈互动，耐心解答了大家在遥感数据采集与处理方面的提问。会后，Igor Bychkov 一行参观了土木工程学院实验室，进一步加深了双方的沟通与了解。

报告人简介：

Roman K. Fedorov（罗曼·K·费多罗夫）为俄罗斯科学院西伯利亚分院系统动力学与控制理论研究所研究员，研究方向涵盖遥感图像处理与人工智能应用，专注于卫星影像的智能解析与大规模计算。其研究广泛应用于农业监测和生态环境变迁分析，具有显著的工程落地能力。Fedorov 是基于神经网络的 Sentinel-2 卫星影像时序分析技术的主要开发者之一，该技术采用六阶段处理流程：图像标注、多模态特征融合（光谱、纹理、地形）、动态样本生成、聚类平衡、多模型训练（如 ResNet50、LSTM）及并行分类，广泛应用于农作物动态监测与地表覆盖变迁研究。