9月24日，学院在图书馆报告厅举办主题为《早期叶部病害反射光谱的特征提取与分析》的学术报告会。本次报告特别邀请我校生物多模态信息智能处理创新团队负责人宋少忠教授主讲。由马菡泽主持。

宋少忠教授，现任吉林工程技术师范学院数字农业研究所所长，兼任计算机专业方向负责人，同时受聘为长春理工大学、吉林农业大学等多所高校的硕士生导师。他长期深耕计算机技术与农业信息化交叉领域研究，在光谱融合图像处理、农作物生长状态分析、种子表型测量算法优化等方向取得多项创新性成果。

本次报告中，宋少忠教授围绕植物早期叶部病害诊断研究现状、大豆斑点病高光谱特征提取与分析、基于HSI（高光谱成像）和MM（混合模型）的黄瓜霜霉病诊断模型三大核心方向展开深入阐述。

报告里，他重点介绍了研究中应用的关键仪器与技术，包括光谱传感器、ASD FieldSpec4地物光谱仪、SPA（连续投影算法）及CARS（竞争性自适应重加权采样算法）等，并指出这些技术与大数据、计算机科学等学科存在紧密交叉融合关联。此外，宋少忠教授提到，国家当前对植物早期叶部病害研究领域给予大力政策与资源扶持，该领域SCI论文发表数量也呈逐年稳步增长态势。研究显示，聚焦高光谱特征提取的早期叶部病害研究自2022年起显著增多，且在2023-2024年达到研究热度峰值。

整场报告内容前沿、逻辑清晰、案例鲜活，兼具理论深度与实践导向，既展现了团队扎实的科研功底，更激发了高校科研人员在农业病害智能诊断领域的探索热情，为推动该领域学术研究与技术落地筑牢基础。本次论坛有效促进了我校数据科学、人工智能与农业科学的交叉融合，为学院创造浓厚学术创新氛围，也为相关学科师生搭建了宝贵的学术交流平台。