2026年7月1日下午，澳大利亚塔斯马尼亚大学硕士焦凯宏受极地海洋过程与全球海洋变化实验室主任史久新教授邀请，在海洋与大气学院作题为《Grounded Icebergs around Antarctica: A High-Resolution Dataset Derived from Deep Learning and Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar》的学术报告。

焦凯宏本科毕业于中国海洋大学海洋与大气学院，硕士毕业于塔斯马尼亚大学海洋与南极研究学院（IMAS），主要研究方向为南极遥感、计算机视觉与深度学习在南极研究中的应用，以及南极搁浅冰山及其影响。

 报告中，焦凯宏介绍了利用ResUNet深度学习模型与Sentinel-1 SAR全天候遥感影像构建的环南极高分辨率搁浅冰山数据集，共识别出近4万个搁浅冰山。其中，面积小于1平方公里的微小型冰山在数量上占比超过92%，覆盖了搁浅总面积的54%。由于周长面积比较高，这类微小型冰山通过“栅栏效应”增加沿岸摩擦、限制海冰漂移并消散波浪能量，在稳定固定冰和释放营养盐中表现出更强的效应。除对环南极的搁浅冰山进行整体分析外，焦凯宏还介绍了托滕冰川海域近十年搁浅冰山的空间分布特征与状态变化趋势，并对冰山运动中的绕轴转动进行了定量计算。

该研究提供了精确的冰山几何边界，为南极固定冰稳定性建模、铁等关键营养盐通量评估以及底栖生境受扰动制图提供了底层的定量数据支持。报告结束后，现场师生就深度学习模型在极地遥感中的应用及搁浅冰山的时空变化等相关问题展开了热烈的讨论与交流。