北京
遥感学报NRSB
人工智能（AI）与遥感科学（RS）的深度交叉融合，正在推动遥感信息获取、处理、认知与应用模式发生深刻变革。近年来，遥感大模型、多模态学习、生成式人工智能、自监督学习、物理机理与数据驱动融合、可信人工智能以及星上智能处理等新理论与新技术快速发展，为海量、多源、异构遥感数据的高效处理和深层信息挖掘提供了新的技术路径，并在复杂地物识别、动态过程监测、地学参数反演和重大应用决策等方面展现出广阔前景。同时，人工智能遥感应用仍面临样本依赖、模型泛化能力不足、物理一致性与可解释性欠缺、多模态数据协同困难以及成果规模化应用受限等问题，亟须进一步开展基础理论、关键技术和应用方法研究。
第一期“人工智能与遥感科学交叉前沿”专刊聚焦该领域的理论探索、技术创新与交叉应用，为相关研究成果的交流与传播搭建了良好平台。在此基础上，设立第二期专刊，旨在进一步跟踪人工智能与遥感科学交叉领域的新趋势、新方法和新应用，集中展示我国学者在智能遥感理论、观测技术、数据处理、定量反演及行业应用等方面的最新进展，促进人工智能方法与遥感物理机理、观测体系和应用需求的深度结合，推动相关研究由单一任务和局部验证向通用化、智能化、可信化及规模化应用发展。
专刊编委
贺 威武汉大学
洪丹枫东南大学
闫 凯北京师范大学
张鸿生香港大学
贾明明中国科学院东北地理与农业生态研究所
孙根云中国石油大学（华东）
征稿方向
本专刊研究主题包括（不仅限于）：
智能遥感系统平台与先进载荷
遥感基础模型与大模型
智能遥感数据处理
多模态与多源数据融合
生成式与自监督学习
智能化数据处理和信息提取
智能遥感应用关键技术
在轨智能处理
陆表参数定量智能反演
投稿要求
登录《遥感学报》官网进行投稿，投稿时请在“拟投栏目”中选择“人工智能与遥感科学交叉前沿”：
http://www.ygxb.ac.cn
稿件格式，参照《遥感学报》体例和模板进行撰写：
http://www.ygxb.ac.cn/newItem?columnId=1184&columnName=%E6%8A%95%E7%A8%BF%E9%A1%BB%E7%9F%A5&index=5&parentIndex=5&code=newItem&bannerId=0&newCompositeId=3310
重要日期
启动时间：2026年8月
截稿时间：2027年7月31日
联系方式
联系人：李编辑
邮箱：nrsb@aircas.ac.cn
电话：010-58887052
来源：遥感学报
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