海大学子勇闯科创路："林海守望者"从教室出发守护祖国北疆生态屏障

导读：在浙江海洋大学的一间普通教室里，一群本科生正围坐在屏幕前，讨论着屏幕上跳动的无人机集群仿真数据。这是＂林海守望者＂项目团队的日常一幕。他们聚焦东北林区极寒环境适配难、传统巡护效率低等核心痛点，利用课余时间在教室内开展技术攻关与仿真验证，自主研发出基于氢能无人机集群的智能巡护系统方案。从教室里的理论推演到实验室内的模拟测试，这群青年学子用科技创新守护着祖国北疆的生态屏障。

（配图：林海守望者团队成员在教室内集中研讨氢能无人机集群协同调度方案，屏幕展示集群仿真运行界面）

为深入贯彻国家生态文明建设战略，推动产教融合与创新人才培养，浙江海洋大学＂林海守望者＂学生团队近日在校园内开展氢能无人机集群智能巡护系统的技术攻关与仿真验证。团队依托学校教室与实验室资源，通过查阅文献、理论建模、仿真推演与数据分析，将自主研发的氢能长航时动力、去中心化集群协同、多源数据融合识别三大核心技术从理论构想逐步推向方案落地，探索东北寒区智慧林业监测的技术路径。

教室里的＂林海＂：从零起步攻克技术难关

我国东北林区总面积超过３２．７万平方公里，是国内最大的国有林区集中分布区。然而，受极寒气候与复杂地形制约，传统林区管护长期面临监测体系分散、协同效率不足、极寒环境下无人机无法作业等痛点。市面主流工业无人机最低作业温度仅为－２０℃，在东北林区－４０℃极限低温下实际使用率不足３０％。

为攻克这些技术难题，项目团队在指导教师指导下，利用课余时间在教室内开展系统性的文献调研与需求分析。团队负责人邵李清带领成员分工协作：贾浩炫负责ＡＩ算法与集群调度模型的文献梳理与理论推导，赵嘉睿专注于多源传感数据的融合治理框架搭建，刘瀚瑶统筹项目进度与标准化流程制定，沈钱辉与朱诗慧负责硬件系统集成方案的调研与元器件选型比对，崔书有开展成本测算与财务模型构建，林子量则围绕飞行安全与合规管理体系进行制度设计。一张长桌、几台笔记本电脑、满屏的论文与代码，构成了团队最日常的科研图景。

＂我们花了大量时间在教室里阅读文献、对比技术路线。＂贾浩炫介绍道。通过系统梳理国内外无人机集群、氢燃料电池、多源数据融合等领域的研究进展，团队逐步明确了技术攻关方向——微型氢燃料电池极寒适配、去中心化Ｍｅｓｈ自组网集群调度、多光谱与热成像融合的灾患识别算法。

仿真推演，在屏幕前验证＂不可能＂

技术路线确定后，团队将重心转向仿真验证。在学校的实验室机房内，团队成员搭建了无人机集群协同仿真平台，模拟东北林区－４０℃极寒环境下的无人机飞行工况。屏幕上，数十架虚拟无人机在仿真林区中穿梭巡航，数据实时跳动，集群调度算法不断迭代优化。

经过反复推演，团队在仿真环境中验证了三大核心技术的可行性：定制化微型氢燃料电池在极寒条件下的功率输出稳定性、去中心化集群在单机失效时的自主补位续接能力、多源数据融合模型对林区灾患目标的识别精度。仿真结果显示，系统在－４０℃环境下可稳定运行，集群单日覆盖面积达６００ｋｍ²，火点识别精度达到９９．５％。

＂每一个数据都要反复核对，每一次模型调优都要反复跑很多遍。＂赵嘉睿说。为了验证多光谱数据在病虫害早期识别中的有效性，团队利用公开遥感数据集与仿真生成数据，进行了数千次模型训练与交叉验证，最终将病虫害预警窗口从１４天提升至２１天（仿真环境下）。这些在教室和实验室里产出的仿真数据，为后续的方案完善奠定了坚实基础。

产教融合，教室也是创新工场

此次项目实践不仅是技术探索，更是浙江海洋大学推动＂产教融合、实践育人＂的生动体现。项目团队由多专业本科生交叉组成，覆盖技术、算法、运营、商务、财务、风控全模块。通过从文献调研、方案设计到仿真验证的全流程参与，学生团队在教室与实验室中锤炼了专业技能，提升了解决复杂工程问题的能力。

项目累计布局１８项自主知识产权，包含７项预申请发明专利、７项软件著作权、４篇学术论文。其中，＂一种基于氢能无人机集群的寒区林区智慧监测系统＂＂一种极寒适配的微型氢燃料电池无人机预热装置＂＂一种去中心化林区无人机集群自主调度巡护方法＂等核心专利技术方案，均源于团队在教室内的头脑风暴与理论推演。

＂很多人觉得教室做不出真东西，但我们恰恰是在这里完成了最核心的技术方案设计。＂邵李清表示。从教室里的文献研讨到仿真平台上的模型验证，这群青年学子把教室变成了创新工场，用智慧与汗水守护着祖国北疆的绿色屏障。

未来，＂林海守望者＂团队将继续深耕东北寒区智慧林业监测技术研究，推动方案从仿真走向实测、从校园走向林区，为我国森林资源保护和生态安全贡献青春力量。